一种基于无人机和时序特征的视频交通流量统计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于无人机和时序特征的视频交通流量统计方法，属于图像处理技术领域。本发明专利技术首先通过无人机在公路交叉路口上方拍摄得到车流量视频，对得到的视频进行图像匹配以消除抖动带来的影响，然后利用取中值法提取出背景图像。对于视频的每一帧图像，再次进行与背景图像进行匹配。然后将匹配的图像指定区域进行特征提取，得到特征时序直方图。对特征时序直方图进行分析，得到车道的车流量数。该方法简单高效地提取区域特征，进行多次的排除无人机抖动带来的干扰误差，对车流量的统计更加精确。此方法简单高效，适应性高，可扩展性强，具有很广阔的应用前景。

A video traffic flow statistics method based on UAV and time series characteristics

The invention discloses a video traffic flow statistics method based on unmanned aerial vehicle and time sequence characteristics, belonging to the field of image processing technology. The invention firstly taken by UAV traffic video in the highway intersection above, the video image matching to eliminate the effect of jitter brings, and then extract the background image by taking the value of law. For each frame of the video, the image is matched again with the background image. Then, the feature sequence is extracted by matching the specified region of the image, and the histogram of the feature sequence is obtained. The characteristic time series histogram is analyzed to get the number of lanes. The method extracts the regional characteristics simply and efficiently, and eliminates the interference error caused by the UAV jitter more frequently, and makes the statistics of the traffic flow more accurate. This method is simple, efficient, adaptable, scalable, and has a broad application prospect.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种基于无人机和时序特征视频处理的交通流量统计方法。
技术介绍
智能交通已成为未来的发展趋势，如何对交通系统进行自动的，高效的管理也是当前的热点。车流量检测作为智能交通的一部分，在交通监控管理，城市道路建设等方面有着很重要的地位。近些年主要的交通流量检测技术包括：磁感应检测技术、波频检测技术和视频检测技术等。而视频检测技术有着安装灵活，成本低，便于管理维护等优点，并且随着图像处理技术、计算机视觉的发展，基于视频图像的车流量检测技术已经越来越得到人们的关注和重视。目前常用的基于视频车辆检测算法主要有：背景差法、帧间差法、边缘检测法，光流跟踪法等。相对于传统的方法来说，它们通过图像处理和机器视觉技术，有效地完成了道路交通的监视控制管理的工作。但仍然有些不足之处，比如每个车道都要安装摄像头，容易产生漏检，误检等问题。
技术实现思路
专利技术目的：为了解决现有的不足和问题，本专利技术提供一种灵活方便，高效准确的交通流量检测方法。技术方案：为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于无人机和时序特征的视频交通流量统计方法，包含如下步骤：步骤1，通过本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于无人机和时序特征的视频交通流量统计方法，其特征在于：包含如下步骤：步骤1，通过无人机在公路交叉路口上方竖直向下拍摄录制，得到该路口的车流量视频，人工输入需要统计车流量的车道在视频图像中的位置；步骤2，对车流量统计视频进行视频分析处理，得到没有车辆的背景图像；步骤3，提取出视频的一帧图像进行预处理，得到与背景图像匹配的图像，以消除拍摄时抖动带来的影响；步骤4，对预处理之后的图像在需要统计车道的位置提取特征值，提取视频的下一帧，重复步骤3到4，所有视频帧的这些特征值放在一起形成特征时序直方图；步骤5，对特征时序直方图进行分析，得到需要统计车道在该时段的车流量数。

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机和时序特征的视频交通流量统计方法，其特征在于：包含如下步骤：步骤1，通过无人机在公路交叉路口上方竖直向下拍摄录制，得到该路口的车流量视频，人工输入需要统计车流量的车道在视频图像中的位置；步骤2，对车流量统计视频进行视频分析处理，得到没有车辆的背景图像；步骤3，提取出视频的一帧图像进行预处理，得到与背景图像匹配的图像，以消除拍摄时抖动带来的影响；步骤4，对预处理之后的图像在需要统计车道的位置提取特征值，提取视频的下一帧，重复步骤3到4，所有视频帧的这些特征值放在一起形成特征时序直方图；步骤5，对特征时序直方图进行分析，得到需要统计车道在该时段的车流量数。2.根据权利要求1所述的基于无人机和时序特征的视频交通流量统计方法，其特征在于：所述步骤2按照如下方法实现：步骤2-1，从视频统计开始时间到统计结束时间内，等时间间隔地取30张视频图像，将第一张图像作为标定图像；步骤2-2，将后面29张图像分别与第一张标定图像进行surf特征点匹配，得到新的29张图像，与原来的第一张标定图像一同构成预处理完成后的30张图像；步骤2-3，遍历30张图像的每个位置的像素，对每个位置的30个像素的三个通道颜色分量取中位数，作为指定位置指定通道的像素取值，遍历完之后就得到没有车辆的背景图像。3.根据权利要求1所述的基于无人机和时序特征的视频交通流量统计方法，其特征在于：所述步骤3中的预处理方法为：将视频帧图像和背景图像进行surf特...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宁钟，张晨，周敏，朱志超，王勇，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，南京中设航空科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32