一种基于相关匹配和状态机的车辆计数方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于相关匹配和状态机的车辆计数方法及装置，所述方法包括：S1，对于每个车道，获取视频当前帧中该车道的检测区域和模板中该车道的检测区域之间的归一化相关系数；S2，将所述归一化相关系数与预设阈值进行比较，根据比较结果和该车道的状态参数对该车道进行车辆计数，并更改该车道的状态参数；S3，将所述当前帧的后一帧作为当前帧迭代执行所述步骤S1‑S2，直到对所述视频各帧中的该车道进行车辆计数。本发明专利技术一方面减少了背景学习带来的不稳定因素，克服光照、阴影等带来的影响，提高车辆计数的精度和计算速度；另一方面，在当前帧中该车道的检测区域中可能出现车辆的情况下进一步根据比较结果确认该检测区域中是否出现车辆，有效减少意外噪声的干扰造成的误判，提高车辆计数的精度。

A vehicle counting method and device based on correlation matching and state machine

The invention provides a method and device matching and vehicle counting method based on state machine, the method comprises the following steps: S1, for each lane, the normalized correlation coefficient between the detection region to obtain the current video frame in the lane detection area and the template lane; S2, the normalized correlation coefficient with the preset threshold comparison of vehicle count of the lane and the lane according to the result of the comparison of the state parameters, and change the state parameters of the lane; S3, the current frame after a frame to the current frame iterative implementation of the step S1 S2, until the vehicle counting on the lane in each video frame. One aspect of the invention reduces unstable factors brought by learning background, overcome the influence of illumination and shadow brings, improve vehicle counting accuracy and calculation speed; on the other hand, the vehicle may appear in the current frame in the detection area of the lane in the case further confirmed whether the vehicle appears according to the results of the detection area, effectively reduce the interference noise caused by the accidental miscarriage of justice, improve the accuracy of vehicle counting.

【技术实现步骤摘要】
一种基于相关匹配和状态机的车辆计数方法及装置
本专利技术涉及智能交通领域，更具体地，涉及一种基于相关匹配和状态机的车辆计数方法及装置。
技术介绍
在智能交通中，准确的车辆检测是最基本的要求。目前的车辆检测方式主要包括环形线圈、视频、地磁、超声波、雷达和红外线。其中，环形线圈在传统应用中最为广泛，但需要较大程度地开挖路面，对环境破坏大，同时，后期维护比较复杂，总体成本高，目前正逐步被其它方式取代。此外，超声波容易受到风速的影响，红外线的检测精度较低，雷达对安装的要求比较高，需要专业人士进行安装，并且这三种方式可测量的数据指标有限。因此，地磁和视频方式逐渐得到越来越多的认可。视频方式中需要在路口安装视频车辆检测器，实时采集路口各方向的流量等信息，从而计算出车道饱和度，实现红绿灯的最优控制。自适应控制红绿灯的最大优点在于能根据现场车流状况，合理地调节车流。车流量大的方向增加绿灯放行时间，车流量相对小的方向减少绿灯放行时间。且不会出现空道占时的情形，减缓滞流现象，提高公路交通通行率，优化城市交通。现有的基于视频的交通车流量检测方法中，如通过二值化分割在设定的虚拟检测区域内检测每一个目标的侧边本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于相关匹配和状态机的车辆计数方法，其特征在于，包括：S1，对于每个车道，获取视频当前帧中该车道的检测区域和模板中该车道的检测区域之间的归一化相关系数；S2，将所述归一化相关系数与预设阈值进行比较，根据比较结果和该车道的状态参数对该车道进行车辆计数，并更改该车道的状态参数；S3，将所述当前帧的后一帧作为当前帧迭代执行所述步骤S1‑S2，直到对所述视频各帧中的该车道进行车辆计数。

【技术特征摘要】
1.一种基于相关匹配和状态机的车辆计数方法，其特征在于，包括：S1，对于每个车道，获取视频当前帧中该车道的检测区域和模板中该车道的检测区域之间的归一化相关系数；S2，将所述归一化相关系数与预设阈值进行比较，根据比较结果和该车道的状态参数对该车道进行车辆计数，并更改该车道的状态参数；S3，将所述当前帧的后一帧作为当前帧迭代执行所述步骤S1-S2，直到对所述视频各帧中的该车道进行车辆计数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：S211，若所述归一化相关系数小于第一预设阈值，则获取该车道的车辆连续出现次数；S212，将该车道的车辆连续出现次数与第二预设阈值进行比较，根据比较结果对该车道进行车辆计数，更改该车道的状态参数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：S221，若所述归一化相关系数大于第三预设阈值，则获取该车道的车辆连续未出现次数；S222，将该车道的车辆连续未出现次数与第四预设阈值进行比较，更改该车道的状态参数。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S212具体包括：若该车道的车辆连续出现次数大于所述第二预设阈值，则将该车道的车辆连续出现次数设置为零，将该车道的车辆计数值加1；或者，若该车道的车辆连续出现次数小于或等于所述第二预设阈值，则将该车道的车辆连续出现次数加1，将该车道的车辆连续未出现次数设置为零。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S222具体包括：若该车道的车辆连续未出现次数大于所述第四预设阈值，则将该车道的车辆连续未出现次数设置为零；或者，若该车道的车辆连续未出现次数小于或等于所述第四预设阈值，则将该车道的车辆连续未出现次数加1，将该车道的车辆连续出现次数设置为零。6.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中的归一化相关系数通过下式获取：

【专利技术属性】
技术研发人员：刘鸣，徐光柱，雷帮军，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42