一种基于传统视频的高速公路智能分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于传统视频的高速公路智能分析方法，包括步骤：(1)背景建模：提取视频的前X帧，确定像素的波动范围；(2)图像增强：读取图像，进行直方图变换，再对图像灰度进行值域拉伸；(3)车道线检测：对图像进行变换处理，然后进行加法运算，遍历空白影像，计算出车道线的位置与角度；(4)视频测速：划分车辆检测的2道感应区，提取车辆特征，通过虚拟线圈测速算法获得车辆的实时速度；(5)车流量统计及车型区分分析：根据车辆在灰度图中的像素面积判断车型大小，并统计车流量；(6)车牌号识别：如果车辆超速，对超速的车牌号进行识别，并将车牌号输出到文本。本发明专利技术提高了车道线识别准确度，可同时实现多车道场景下目标车辆的测速，实施成本低。

An intelligent Expressway analysis method based on traditional video

The invention discloses an analysis method based on the traditional intelligent video comprises the steps of: (1) background modeling: before the X video frame extraction, determining the range of pixel; (2) image enhancement: read image, histogram transform, then the range of image gray stretch; (3) lane detection to transform image processing, and then traverse the blank image, the addition operation, calculate the position and angle of the lane; (4) video speed: 2 division vehicle detection sensor area, extracting features of vehicles, vehicle real-time speed through virtual coil speed algorithm; (5) traffic statistics and model distinguish analysis: according to the pixel area of the vehicle in the gray scale image judgment models size, statistics and traffic; (6) if the vehicle license plate recognition, license plate number for speeding, speeding and car recognition. The brand is exported to the text. The invention improves the accuracy of lane line recognition, and can simultaneously realize the speed measurement of the target vehicles in the multi Lane scene, and the implementation cost is low.

【技术实现步骤摘要】
一种基于传统视频的高速公路智能分析方法
本专利技术属于视频处理
，涉及一种基于传统视频的高速公路智能分析方法。
技术介绍
基于传统视频的交通智能分析是近几年计算机视觉/多媒体研究领域较为活跃的技术研究方向。它可以让计算机模仿人类视觉感知物体运动并且判断事件的过程，综合采用图像处理、模式识别、人工智能等技术，对实时的视频信号或者图像序列进行分析和理解。它能很好地缓解传统视频中的海量信息冗余的问题。高速公路智能分析技术的原理大体上分为两类，一类是以背景模型建立为基础，主要包括边界范围内的行为分析等。第二类是以特征识别为基础，包括车牌识别等。现有的基于传统视频的高速公路智能分析软件方面，几乎都是缺乏用户对于高速的实时监控体验，很难保证算法的稳定性和车道线的识别准确度。同时，目前现有的各种车速检测系统的方法主要有雷达测速、激光测速、红外测速、环形线圈测速等。其中，环形线圈和地磁式检测技术应用较为广泛，但其成本较高。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种基于传统视频的高速公路智能分析方法，改进了背景建模的方法，能够提高车道线识别准确度，同时很好实现多车道场景下目标车辆的测速，还可以增加本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于传统视频的高速公路智能分析方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)背景建模：采用平均背景法提取视频的前X帧，再确定像素的波动范围；(2)图像增强：读取视频图像，对图像进行直方图变换，此时图像将灰度化；再对图像灰度进行值域拉伸，解决二值化后图像边缘容易丢失的问题；(3)车道线检测：通过对图像的hough变换和概率变换处理，得到两个不同的变换图像，然后进行加法运算，在事先画好的空白影像上，得到同时出现在两个图像中的线条，接着遍历空白影像，计算得出车道线的位置与角度；(4)视频测速：在得到车道线的位置和角度后，划分车辆检测的2道感应区，接着利用上述的背景建模提取车辆特征，通过虚拟线圈测速算法获...

【技术特征摘要】
1.一种基于传统视频的高速公路智能分析方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)背景建模：采用平均背景法提取视频的前X帧，再确定像素的波动范围；(2)图像增强：读取视频图像，对图像进行直方图变换，此时图像将灰度化；再对图像灰度进行值域拉伸，解决二值化后图像边缘容易丢失的问题；(3)车道线检测：通过对图像的hough变换和概率变换处理，得到两个不同的变换图像，然后进行加法运算，在事先画好的空白影像上，得到同时出现在两个图像中的线条，接着遍历空白影像，计算得出车道线的位置与角度；(4)视频测速：在得到车道线的位置和角度后，划分车辆检测的2道感应区，接着利用上述的背景建模提取车辆特征，通过虚拟线圈测速算法获得车辆的实时速度；(5)车流量统计及车型区分分析：根据背景建模后车辆在灰度图中的像素面积判断车型大小，实时判断高速公路监控视频中两个方向的车型并统计各种车型的车流量；(6)车牌号识别：每当车辆经过第二条虚拟线圈感应区后，得出车辆实时速度；如果车辆超速，将触发车牌号识别模块，对超速的车牌号进行识别，并将超速的车牌号输出到文本中保存；所述步骤(1)背景建模的具体过程为：采用平均背景法进行背景建模，对视频的前X帧进行求和，取像素的平均值，确定背景的像素波动范围；由于视频的长度不一定，所取的前X帧的长度也不一样。2.根据权利要求1所述的一种基于传统视频的高速公路智能分析方法，其特征在于所述步骤(2)图像增强的具体过程为：在车道线检测之前，首先读取第一帧的图像，进行是否开启图像增强模式的检测，如果开启图像增强模式，对所处理的图像进行直方图变换，此时图像将灰度化，再对图像灰度进行值域拉伸(若像素点用8比特表示则拉伸到0～255)；如果不开启图像增强模式，则进入下一步骤。3.根据权利要求1所述的一种基于传统视频的高速公路智能分析方法，其特征在于，所述步骤(3)车道线检测的过程为：对读取的图像进行初始的操作，求出车道线在图像的具体位置坐标系，然后对...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄倩，王一鸣，孙思东，徐淑芳，曹存顺，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32