The invention discloses a vehicle queue length detection method based on motion detection, including the following steps: Step 1: calibrating lane information and setting vehicle static threshold; step 2: read image sequence, intercept the vehicle detection area in the current frame.
【技术实现步骤摘要】
一种基于运动检测的车辆排队长度检测方法
本专利技术涉及智慧交通领域,尤其涉及一种基于运动检测的车辆排队长度检测方法。
技术介绍
基于视频的车辆排队长度、车流量等交通信息采集是图像处理技术在智慧交通领域的应用。该技术以安装维护方便、直观性强、拓展性与改进空间大等优点而被广泛采用,是未来交通流信息检测技术的发展方向,其研究与应用具有重要的理论意义和使用价值。在计算车辆排队长度过程中,目前常用的检测方法往往通过分析静态图像的方式计算车辆排队长度。其中,与本专利技术最接近的技术方案包括:曹静(长安大学,城市快速路交通拥堵特征与实时排队长度确定方法研究[D],2016)通过从微波检测器采集到的实时交通流数据识别车辆排队初始时刻,当车辆开始排队时启动排队估计模型,并利用实时排队估计模型实现对排队长度的估计。该方法定义车辆平均速度低于V*的道路断面位置为车辆排队的尾部,与本专利技术相似。但该方法通过微波检测器获取车辆数据,然后采用实时车辆排队估计模型估计排队长度,而本专利技术使用视觉检测器获取车辆视频,差异较大;陶万杰(北京邮电大学,基于视频处理的车辆排队长度检测算法的研究与应用[D],2015)提出一种改进的基于视频的车辆排队长度检测方法,在背景初始化后,通过摄像机标定得到摄像机参数后,建立透视变换模型,对伸缩窗的尺寸进行动态调整。通过滑动窗口检测出队尾车辆,计算出车辆排队长度。但当出现车辆排队间距过大等情况时,该方法无法适应排队形式的多样性;史忠科(西北工业大学自动化学院,城市道路排队车辆检测方法[J].交通运输工程学报,2012,12(5):100-109)提出一 ...
【技术保护点】
一种基于运动检测的车辆排队长度检测方法,包括如下步骤:步骤1:标定车道信息和设置车辆静止阈值;步骤2:读取图像序列,截取当前帧中车辆检测区域G;步骤3:车辆跟踪,更新跟踪车辆在当前帧的位置;步骤4:检测fa中新出现的车辆;步骤5:找出各个车道中静止状态的车辆;步骤6:计算各个车道的排队长度,根据车道线标定的实际距离,将QL中各车道最远距离的像素坐标转换到车辆排队长度距离;步骤7:计算各车道的车流量。
【技术特征摘要】
1.一种基于运动检测的车辆排队长度检测方法,包括如下步骤:步骤1:标定车道信息和设置车辆静止阈值;步骤2:读取图像序列,截取当前帧中车辆检测区域G;步骤3:车辆跟踪,更新跟踪车辆在当前帧的位置;步骤4:检测fa中新出现的车辆;步骤5:找出各个车道中静止状态的车辆;步骤6:计算各个车道的排队长度,根据车道线标定的实际距离,将QL中各车道最远距离的像素坐标转换到车辆排队长度距离;步骤7:计算各车道的车流量。2.如权利要求1所述的基于运动检测的车辆排队长度检测方法,其特征在于:步骤1具体为:步骤1.1:从道路监控视频中手动标定车辆检测区域、车辆跟踪区域、车道分界线;在本实施例中,车道标定后的结果如图2所示;步骤1.2:设置车辆静止时间阈值ST;步骤1.3:沿车道线标定各车道线与车辆停止线的实际距离。步骤2:读取图像序列,截取当前帧中车辆检测区域G。3.如权利要求1所述的基于运动检测的车辆排队长度检测方法,其特征在于:步骤3具体为:步骤3.1:记当前帧序列号为a,则第a-1帧图像fa-1的跟踪车辆集合为TLa-1={<ci,Vi>|a-1∈Vi,i=1,2,...,Ca-1},其中Ca-1表示前a-1帧车辆编号的最大值,Vi表示车辆ci存在的图像序列集合,<ci,Vi>表示车辆ci和集合Vi的映射关系;步骤3.2:更新跟踪车辆在fa中的位置,得到集合TLa={<ci,Vi>|a∈Vi,i=1,2,...,Ca},其中Ca表示前a帧车辆编号的最大值。4.如权利要求1所述的基于运动检测的车辆排队长度检测方法,其特征在于:步骤4具体为:步骤4.1:用训练好的车辆分类器对G进行车辆检测,得到车辆外接矩形集合RL={rli|i=1,2,...m},其中m表示检测到的车辆数,...
【专利技术属性】
技术研发人员:夏路,吴宗林,何伟荣,童伟圆,高飞,
申请(专利权)人:浙江浩腾电子科技股份有限公司,
类型:发明
国别省市:浙江,33
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