一种基于视频虚拟线圈的车流量检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于视频虚拟线圈的车流量检测方法，涉及图像处理技术领域，分别对白天和夜晚的应用场景提出了相应的检测方法，在白天的检测方法中，针对视频车辆跟踪计算量大和固定虚拟线圈不能适应车辆跨车道行驶等问题，提出了动态开窗的视频车流量检测方法，针对白天的检测方法在夜晚失效的情况，提出了夜晚环境下基于车灯配对的车辆检测方法，可在很大程度上提高车流量检测的准确性，同时降低计算量。

A Vehicle Flow Detection Method Based on Video Virtual Coil

The invention discloses a vehicle flow detection method based on video virtual coil, which relates to the field of image processing technology, and puts forward corresponding detection methods for application scenarios in daytime and night respectively. In the detection method of daytime, aiming at the problems of large amount of video vehicle tracking calculation and inadaptability of fixed virtual coil to vehicle cross-lane driving, a video traffic flow with dynamic window opening is proposed. In order to improve the accuracy of traffic flow detection and reduce the amount of calculation, a vehicle detection method based on lamp pairing in night environment is proposed.

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频虚拟线圈的车流量检测方法
本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种基于视频虚拟线圈的车流量检测方法。
技术介绍
随着人民生活水平的不断提高和社会工业化程度的提升，汽车越来越广泛地得到了普及。世界各国人均车辆拥有量急剧增加。截止2009年末，北京市每千人汽车保有量为228辆，接近国际大都市的中等水平，而且车辆数量的增长速度远大于道路的增长速度。车辆的普及方便了人们的生活和出行，却也给人们带来了许多的问题，例如城市拥挤，交通事故，能源危机，环境污染等等。统计数据表明，我国每年发生交通事故大约50多万起，每年由于交通事故而丧生的人数约10万人，占世界总交通死亡人数的16％，居世界首位。大约五分钟就有一人死于交通事故，每分钟就有一人因为事故致残。幸运的是，在这一时期，随着计算机技术，电子技术，通信技术日趋成熟，智能化技术也得到很大的发展和一定程度的应用，面对日益增长的经济发展对交通运输的巨大压力，人们开始将智能化技术运用于交通领域，以求解决发展和交通，车辆与道路之间的矛盾和冲突。智能交通系统便应运而生。智能交通系统(ITS,intelligenttransportationsystem)的概念在上世纪90年代被提出，被认为是解决交通问题最有效的手段，也是解决运输瓶颈的关键措施。智能交通系统是指将先进的数据通讯、信息技术、电子传感技术，控制技术和计算机技术等有效结合起来，应用于整个交通运输管理体系，将人、车辆、道路当成一个和谐统一的整体进行研究，从而构建起的一个全方位、大范围发挥作用的，准确、实时、高效的综合运输和管理系统。在交通参数检测系统中，车辆存在和出现的检测是最重要的环节。传统的车辆检测方式有地感环形线圈、微波雷达、超声波等。(1)地感环形线圈检测器地感线圈是目前世界上使用范围最广的一种检测设备。它是将环形线圈埋设在地下，当有车辆通过时，会引起线圈电磁感应的变化，从而检测出车辆。环形线圈不易受天气、光照、能见度等影响，能适应绝大多数情况，且性能稳定、成本较低、性价比高，是目前最主要的检测方式。然而环形线圈也有着很大的缺点。首先是安装不方便，需要挖开路面进行埋设，对道路有损伤，安装中会阻碍当前交通运输；其次线圈寿命短、易老化、灵敏度逐渐降低。并且地感线圈对于北方冬季时道路被冰雪覆盖情况下的检测效果并不理想。(2)微波雷达检测器微波雷达检测方式主要利用了多普勒频移的原理，它以一定的频率向外发送电磁波，当车辆通过时，被反射回来的反射波会有频率偏移，根据这个频偏可直接测定车辆的速度。此方式受天气影响较小，但安装难度大，且只能用于一条车道。另外，这种方式难以检测静止或者移动速度很慢的车辆。(3)超声波检测器超声检测的工作原理是由探头向检测区发出一束超声波，然后接受反射回来的波束，分析反射波束和发射波束的时间差。由于探头方向是一定的，在没有车辆时，反射波和发射波的时间差也是一定的。当有车辆通过时，时间差会变短。于是可以根据这个时间差来检测车辆的进入以及距离等信息。超声波检测器安装方便，不需破坏路面，但检测精度欠佳，易受车型和车辆高度的影响，和大气扰动，温度变化的干扰。可见，上述几种检测方式都存在着种种问题，然而最大的问题是能提供的信息较少，不能满足现代交通管理的需求。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种基于视频虚拟线圈的车流量检测方法，可以解决现有技术中的问题。本专利技术提供了一种基于视频虚拟线圈的车流量检测方法，该方法应用于白天检测车流量的场景中，所述方法包括以下步骤：对采集的图像进行预处理；设置计数检测线圈和速度检测线圈，两条检测线圈平行且计数检测线圈位于速度检测线圈上方，实时监测预处理后的图像中计数检测线圈内的图像二维信息，若发现有车进入，根据车辆在当前计数检测线圈的位置预测车辆即将经过速度检测线圈的位置，动态确定需要开窗的位置；运用车辆计数算法统计通过两条检测线圈的车辆数量，车辆计数算法为：初始化两个窗口队列upqueue和downqueue为空，作为开辟窗口的队列容器，初始化计数值count＝0；(1)对于当前计数检测线圈内的图像，遍历队列upqueue的每一个开辟的窗口元素，若其范围内没有连通区，则说明车辆已经离开，将此窗口删除；(2)检查当前计数检测线圈内的图像，若存在连通区，且其宽度大于连通区尺寸阈值threshold，则判为车辆目标，记录下其横坐标范围作为新的窗口范围；若不存在车辆目标则进入(4)；(3)遍历upqueue的每一个窗口元素，若每个窗口与新的窗口范围无交集，则开辟此新窗口，将其加入队列upqueue中，并向速度检测线圈投影，投影后的窗口位置加入到downqueue中；若有交集，不开辟此新窗口；(4)对于downqueue，若一段时间内没有检测到车辆，则判定为计数检测线圈误判，删除此元素所代表的窗口，不进行检测，若检测到车辆，则计数值count加1；(5)更新为下一帧的计数检测线圈内的图像，返回(1)；最终得到的计数值count即为车流量。本专利技术实施例还提供了一种基于视频虚拟线圈的车流量检测方法，该方法应用于夜晚检测车流量的场景中，所述方法包括以下步骤：对采集的图像进行二值化处理；对二值化图像中的车灯进行匹配处理，将所有匹配的车灯都放入到匹配队列中；设置计数检测线圈和速度检测线圈，两条检测线圈平行且计数检测线圈位于速度检测线圈上方，对于匹配队列中的车灯，采用基于车灯配对的车辆检测算法在计数检测线圈所在的区域内进行车灯匹配，为配对的车灯动态开辟一个窗口进行检测，以确定车流量，基于车灯配对的车辆检测算法为：建立窗口队列window_queue，其中元素代表了当前所开窗口，建立车灯队列lamp_queue，同时初始化计数值count＝0；(1)清空车灯队列lamp_queue；(2)遍历窗口队列window_queue，若某个窗口元素范围内的当前计数检测线圈内图像内无连通区，则删除；否则进入下一步；(3)对于当前计数检测线圈内图像，若其中有连通区的面积大于等于面积阈值threshold’，则将其加入车灯队列lamp_queue；若其中没有连通区的面积大于等于threshold，则进入(9)；(4)遍历车灯队列lamp_queue中的每一个车灯元素，若该队列中存在另外一个或多个元素与之匹配，则保留；否则，删除此元素；(5)将lamp_queue中的车灯元素按照其在图像中从左到右的顺序进行排序；(6)若lamp_queue中元素个数为奇数，则从前向后遍历该队列的每一个元素，若删除该元素后，队列仍为匹配的，则删除该元素，停止遍历；否则进入下一步；(7)对于队列lamp_queue，从第二个元素向后遍历，若有第i个车灯元素与第一个元素匹配，则将此两个车灯进行配对，记录下这两个车灯的窗口位置，停止遍历；删除第一个元素和第i个元素，其后面元素依次前移，若队列lamp_queue不为空，则重复上述操作；(8)对于(7)中得到的每一个新的车灯窗口位置，遍历队列window_queue的每一个窗口元素，若新的车灯窗口与window_queue中的每一个窗口元素均无交集，则开辟此新窗口，将其加入window_queue，并在此新窗口检测到车辆时计数值count加1；反之则不开辟新窗口；(9本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视频虚拟线圈的车流量检测方法，其特征在于，该方法应用于白天检测车流量的场景中，所述方法包括以下步骤：对采集的图像进行预处理；设置计数检测线圈和速度检测线圈，两条检测线圈平行且计数检测线圈位于速度检测线圈上方，实时监测预处理后的图像中计数检测线圈内的图像二维信息，若发现有车进入，根据车辆在当前计数检测线圈的位置预测车辆即将经过速度检测线圈的位置，动态确定需要开窗的位置；运用车辆计数算法统计通过两条检测线圈的车辆数量，车辆计数算法为：初始化两个窗口队列upqueue和downqueue为空，作为开辟窗口的队列容器，初始化计数值count＝0；(1)对于当前计数检测线圈内的图像，遍历队列upqueue的每一个开辟的窗口元素，若其范围内没有连通区，则说明车辆已经离开，将此窗口删除；(2)检查当前计数检测线圈内的图像，若存在连通区，且其宽度大于连通区尺寸阈值threshold，则判为车辆目标，记录下其横坐标范围作为新的窗口范围；若不存在车辆目标则进入(4)；(3)遍历upqueue的每一个窗口元素，若每个窗口与新的窗口范围无交集，则开辟此新窗口，将其加入队列upqueue中，并向速度检测线圈投影，投影后的窗口位置加入到downqueue中；若有交集，不开辟此新窗口；(4)对于downqueue，若一段时间内没有检测到车辆，则判定为计数检测线圈误判，删除此元素所代表的窗口，不进行检测，若检测到车辆，则计数值count加1；(5)更新为下一帧的计数检测线圈内的图像，返回(1)；最终得到的计数值count即为车流量。...

【技术特征摘要】
1.一种基于视频虚拟线圈的车流量检测方法，其特征在于，该方法应用于白天检测车流量的场景中，所述方法包括以下步骤：对采集的图像进行预处理；设置计数检测线圈和速度检测线圈，两条检测线圈平行且计数检测线圈位于速度检测线圈上方，实时监测预处理后的图像中计数检测线圈内的图像二维信息，若发现有车进入，根据车辆在当前计数检测线圈的位置预测车辆即将经过速度检测线圈的位置，动态确定需要开窗的位置；运用车辆计数算法统计通过两条检测线圈的车辆数量，车辆计数算法为：初始化两个窗口队列upqueue和downqueue为空，作为开辟窗口的队列容器，初始化计数值count＝0；(1)对于当前计数检测线圈内的图像，遍历队列upqueue的每一个开辟的窗口元素，若其范围内没有连通区，则说明车辆已经离开，将此窗口删除；(2)检查当前计数检测线圈内的图像，若存在连通区，且其宽度大于连通区尺寸阈值threshold，则判为车辆目标，记录下其横坐标范围作为新的窗口范围；若不存在车辆目标则进入(4)；(3)遍历upqueue的每一个窗口元素，若每个窗口与新的窗口范围无交集，则开辟此新窗口，将其加入队列upqueue中，并向速度检测线圈投影，投影后的窗口位置加入到downqueue中；若有交集，不开辟此新窗口；(4)对于downqueue，若一段时间内没有检测到车辆，则判定为计数检测线圈误判，删除此元素所代表的窗口，不进行检测，若检测到车辆，则计数值count加1；(5)更新为下一帧的计数检测线圈内的图像，返回(1)；最终得到的计数值count即为车流量。2.如权利要求1所述的基于视频虚拟线圈的车流量检测方法，其特征在于，对图像的预处理包括：建立混合高斯背景模型；对采集的图像进行去噪处理；对于二值化后的图像进行膨胀操作，将二值化过程中产生的断裂的连通区连接起来；对于膨胀处理后的图像，对图像中的车辆目标进行填充，以及对图像中的噪声进行消除；计算车辆目标填充和噪声消除处理后的图像与混合高斯背景模型之间的互相关系数，以确定背景是否发生突变，如果发生背景突变，则重置混合高斯背景模型。3.如权利要求2所述的基于视频虚拟线圈的车流量检测方法，其特征在于，采用中值滤波算法对采集的图像进行去噪处理。4.如权利要求2所述的基于视频虚拟线圈的车流量检测方法，其特征在于，对车辆目标填充的具体方法为：首先提取出车辆目标，求出其外接矩形框，对每一目标的填充在此外接矩形框内进行，定义上下左右四个方向上都有“1”像素的点为内部点，对矩形框内的每一个像素点，若其为内部点，则填充为1；对噪声进行消除的具体方法为：将外接矩形框宽度小于单个车道宽度1/4的目标填充为0。5.如权利要求1所述的基于视频虚拟线圈的车流量检测方法，其特征在于，在得到车流量后，还根据车辆分别进入计数检测线圈和速度检测线圈的帧数差，结合帧率计算得到车辆从计数检测线圈行驶到速度检测线圈的时间，根据小孔摄像机模型和连续两段分道线的实际距离求得两条检测线圈之间的实际距离，最后根据前述得到的时间和两条检测线圈之间的实际距离计算得到车辆的速度。6.如权利要求5所述的基于视频虚拟线圈的车流量检测方法，其特征在于，在计算得到车辆速度后，还根据计算得到的车辆速度V以及车辆通过速度检测线圈引起的信号...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙文华，吴立峰，
申请(专利权)人：南昌工程学院，
类型：发明
国别省市：江西,36