一种基于监控视频的车速识别方法及其系统技术方案

本发明专利技术通过设计车辆速度监控算法，以及应用该算法设计的系统，对交通信息作出分析，完全无需人为干涉的情况下，实现城市道路车辆监控方法的解决途径，旨在利用计算机视觉技术对道路车辆进行跟踪、计数及测速，同时测速算法适应性高保证效果，实现交通状况（如拥堵情况）分析，违规现象提示等功能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种车速识别技术。
技术介绍
智能交通系统以及交通智能管理技术已成为近来的研究热点，车辆跟踪是基于视频技术的智能交通检测系统的关键技术之一。视频的目标跟踪是对视频序列中目标的时空变化进行监控，包括位置和大小等。在一段交通视频中，若想获得特定的某辆车的一些交通参数和特征，就必须将它与同帧图像中检测到的其他车辆区别开。常用的基于视频的跟踪方法主要有模板匹配、基于特征的跟踪、基于区域匹配的跟踪和Kalman滤波器预测等方法。目前，智能交通系统中对车辆进行测速的方法主要有线圈测速、激光测速、雷达测速、视频测速等。线圈测速多为埋设式,车辆通过线圈时,会引起线圈磁场变化,检测器依此计算出车辆速度,线圈在安装或维护时必须直接埋入车道,容易使路面受损,且安装过程中会暂时阻碍交通,线圈也易受到冰冻、路基下沉等因素的影响。当车流拥堵时,检测精度会大大降低。激光测速的工作原理是建立在光波测距的基础上,利用对运动物体的多次测距与时间之比,得出其运动速度。雷达测速采用了多普勒雷达体制,当发射源和接收者之间有相对径向运动时,接收到的信号频率将发生变化。激光测速与雷达测速方法对测速的角度要求都非常高,在实际运用中存在一定局限。视频测速利用车辆跟踪的结果，结合相机坐标到大地坐标的转换以及视频帧率实现对每个车辆速度的测量。相比之下视频测速所需设备更简单，所受限制更少。但是视频测速也存在以下两个问题，一、由于视频数据和算法的限制，所以对车速的检测精度仍然较低；二、由于如果监控设备位置发生变化，或者由光线引起的其他变化，现有的算法，对该种变化的适应性较低。
技术实现思路
本专利技术的第一目的在于，提供一种环境适应度和精度较高一种基于监控视频的车速识别方法；本专利技术的第二目的在于，提供一种环境适应度和精度较高一种基于监控视频的车速识别系统；本专利技术所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现：一种基于监控视频的车速识别方法，步骤1，获取视频序列图像；步骤2，从视频序列图像中确定车道线的位置，并根据车道线的位置划分车道，每一车道线均包括有若干相间的车道线段和间隔线段，任意的车道线段和间隔线段之间形成间隔点；步骤3，获取一车辆在图像中起点和终点的位置；步骤4，计算所述起点与所述终点之间的横向距离Sx，以及计算所述起点与所述终点之间的纵向距离Sy；步骤5，计算实际距离S=（Sx2+Sy2）1/2；步骤6，获得所述起点所在图像和所述终点所在图像的间隔时间T，计算车速V=S/T。通过这样设置，首先通过对视频图像的获取，因为在道路中势必存在车道线，而车道线一般为虚线线段，虚线线段就包括实线的车道线段以及断开的间隔线段，通过图像识别技术算法将线段识别，而每个监控装置安装时就可以实地测量车道实际宽度、车道线段长度以及间隔线段长度，通过这三个长度的设置，从而计算起点和终点的位移距离，起点和终点技术通过车辆识别技术识别车辆，取车辆中心点作为起点和终点的位置，而通过已知线长以及道路宽度计算位移距离，较为精确，可以减小因成像造成的误差，同时，这样设置，对环境的适应度较高，保证处理效果。进一步的，步骤4中，通过算法一计算所述横向距离Sx；算法一：分别就起点和终点确定距离最近的车道线并计算两车道线之间的车道数量n1，Sx=n1*D1，其中D1为车道的实际宽度。进一步的，步骤4中，通过算法二计算纵向距离Sy；算法二：以任意一条车道线为基准车道线，起点与基准车道线做垂线令垂足为交点一，终点与基准车道线做垂线令垂足为交点二，以车道线段和间隔线段为基准求交点一到交点二的距离得到纵向距离Sy。进一步的，所述步骤4的算法二中，以距离起点或终点最近的一条车道线为基准车道线。进一步的，所述步骤4的算法二中，以距离终点最近的一条车道线为基准车道线。进一步的，算法二中，在基准车道线上选取间隔点一和间隔点二，L1为交点一到间隔点一的距离，L2为交点二到间隔点二的距离,L3=n2*D2+n3*D3；n2为隔点一和隔点二之间完整的车道线段数量，D2为车道线段实际长度，n3为隔点一和隔点二之间完整的间隔线段数量，D3为间隔线段实际长度，通过L1、L2、L3求出纵向距离Sy。进一步的，算法二中，通过起点所在图像计算起点到间隔点一的距离以及起点到交点一的距离，并根据勾股定理求间隔点一到交点一的距离L1，通过终点所在图像计算终点到间隔点二的距离以及终点到间交点二的距离并根据勾股定理求间隔点二到交点二的距离L2；或算法二中，间隔点一为交点一向交点二方向上第一个间隔点；间隔点二为交点二向交点一方向上的第一个间隔点，Sy=L1+L2+L3。为了实现本专利技术的第二目的，提供一种监控视频系统，包括若干监控装置，监控装置通过上述的一种技术监控视频的车速识别方法判断车速。进一步的，所述监控视频系统通过车数识别方法判断每一监控装置的监控区域内的车辆数，所述车数识别方法包括图像获取步骤，获取视频图像序列并根据车辆识别算法识别图像序列中的车辆得到车辆图像，根据每一视频图像序列中的车辆图像以及车辆图像内的特征值建立车辆数据序列；目标序列生成步骤，将第一时刻的车辆数据序列作为目标数据序列，将目标数据序列中的每一车辆图像与车辆数据序列中的车辆图像分别进行特征值比对，若一车辆图像与对应序列中的任一车辆图像的特征值的重复率大于预设值则判断为该车辆图像配对，若一车辆图像与对应序列中的所有车辆图像的特征值的重复率小于预设值，则判断为该车辆图像不配对；一次比对中，若车辆数据序列中的车辆图像被判断为不配对，则将该车辆图像以及车辆图像内的特征值录入目标数据序列中；每一目标数据序列中的车辆图像分别设置有预设次数，连续的多次比对中，若目标数据序列中的车辆图像被判断为不配对的次数超过所述预设次数，则将该车辆图像移出目标数据序列；数量判断步骤，将第一个目标数据序列中车辆图像的数量作为初始数量，每次有新的车辆图像录入目标数据序列中时，则车辆数量加一。进一步的，目标序列生成步骤中，任意一次比对中，若目标数据序列中的车辆图像被判断为配对，则预设次数重置。而如果被遮挡一次重复出现的车辆，直接进入判断，避免车辆未离开区域时，被多次遮挡。进一步的，还包括违章判断模块或路况判断模块；所述违章判断模块包括第一预设车速，当所述任意车辆的车速大于预设车速时，则判断该车辆违章；所述路况判断模块包括第二预设车速和第一预设车辆数，一定时间内，所有车辆的平均车速小于第二预设车速同时经过的车辆数小于第一预设车辆数时，判断此时路况拥堵。通过两种判断方式进行判断，无需人为干涉，减少人力成本。有益效果：由于采用以上技术方案，完全无需人为干涉的情况下，实现城市道路车辆监控方法的解决途径，旨在利用计算机视觉技术对道路车辆进行跟踪、计数及测速，同时测速算法适应性高保证效果，实现交通状况（如拥堵情况）分析，违规现象提示等功能。附图说明图1为本专利技术车速识别方法距离计算的原理图；图2为本专利技术监控视频系统拓扑图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。需本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于监控视频的车速识别方法，其特征在于：步骤1，获取视频序列图像；步骤2，从视频序列图像中确定车道线的位置，并根据车道线的位置划分车道，每一车道线均包括有若干相间的车道线段和间隔线段，任意的车道线段和间隔线段之间形成间隔点；步骤3，获取一车辆在图像中起点和终点的位置；步骤4，计算所述起点与所述终点之间的横向距离Sx，以及计算所述起点与所述终点之间的纵向距离Sy；步骤5，计算实际距离S=（Sx2+Sy2）1/2；步骤6，获得所述起点所在图像和所述终点所在图像的间隔时间T，计算车速V=S/T。

【技术特征摘要】
1.一种基于监控视频的车速识别方法，其特征在于：步骤1，获取视频序列图像；步骤2，从视频序列图像中确定车道线的位置，并根据车道线的位置划分车道，每一车道线均包括有若干相间的车道线段和间隔线段，任意的车道线段和间隔线段之间形成间隔点；步骤3，获取一车辆在图像中起点和终点的位置；步骤4，计算所述起点与所述终点之间的横向距离Sx，以及计算所述起点与所述终点之间的纵向距离Sy；步骤5，计算实际距离S=（Sx2+Sy2）1/2；步骤6，获得所述起点所在图像和所述终点所在图像的间隔时间T，计算车速V=S/T。2.如权利要求1所述的一种基于监控视频的车速识别方法，其特征在于，步骤4中，通过算法一计算所述横向距离Sx；算法一：分别就起点和终点确定距离最近的车道线并计算两车道线之间的车道数量n1，Sx=n1*D1，其中D1为车道的实际宽度。3.如权利要求1所述的一种基于监控视频的车速识别方法，其特征在于，步骤4中，通过算法二计算纵向距离Sy；算法二：以任意一条车道线为基准车道线，起点与基准车道线做垂线令垂足为交点一，终点与基准车道线做垂线令垂足为交点二，以车道线段和间隔线段为基准求交点一到交点二的距离得到纵向距离Sy。4.如权利要求3所述的一种基于监控视频的车速识别方法，其特征在于，所述算法二中，以距离终点最近的一条车道线为基准车道线；或所述算法二中，以距离起点或终点最近的一条车道线为基准车道线。5.如权利要求3所述的一种基于监控视频的车速识别方法，其特征在于，算法二中，在基准车道线上选取间隔点一和间隔点二，L1为交点一到间隔点一的距离，L2为交点二到间隔点二的距离,L3=n2*D2+n3*D3；n2为隔点一和隔点二之间完整的车道线段数量，D2为车道线段实际长度，n3为隔点一和隔点二之间完整的间隔线段数量，D3为间隔线段实际长度，通过L1、L2、L3求出纵向距离Sy。6.如权利要求5所述的一种基于监控视频的车速识别方法，其特征在于，算法二中，通过起点所在图像计算起点到间隔点一的距离以及起点到交点一的距离，并根据勾股定理求间隔点一到交点一的距离L1，通过终点所在图像计算终点到间隔点二的距离以...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛河，王哲，龙学军，周剑，
申请(专利权)人：成都通甲优博科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：四川;51