基于线阵ＣＣＤ摄像机的车辆速度测量装置，利用与计算机连接的两架线阵ＣＣＤ摄像机来测量车辆速度，其特征在于：两架线阵ＣＣＤ摄像机前后相距２米架设在路面上方，摄像机镜头垂直路面，两架线阵ＣＣＤ摄像机同时对路面扫描；两架摄像机拍摄的图像送到计算机经过二值化处理及车辆分割算法确定目标区域，并根据两幅图像的时间差和两架线阵ＣＣＤ摄像机的距离得到车辆的速度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于交通管理领域，主要涉及车速的测量。
技术介绍
智能交通系统(Intelligent Transportation System, ITS)作为新一代的交通信 息管理和控制系统将先进的计算机处理技术、信息技术、数据通讯传输技术及 电子自动控制技术等有效地综合运用于整个交通管理体系中，将人、路、车有 机结合起来，以达到最佳的和谐统一，从而建立起一种在大范围内、全方位发 挥作用的实时、准确、高效的交通运输综合管理系统，从而促进国民经济的持 续发展。作为智能交通系统的重要组成部分，瞬时速度检测是智能交通信息采集的 关键内容之一，可以实现超速实时处罚功能和对不同车型按相应的限速标准分 别处罚等功能。目前的大多数车辆速度的检测是采用多普勒测速器，多普勒测速器装置虽 然简单，但误差较大，而且很难留下依据，对超速车辆的处罚不能提供强有力 的证据。另外还有交通信息采集仪测速法和视频测速法，交通信息采集仪测速 法和视频测速法两者有各自的优点，也有缺点，交通信息采集仪测速法测速准 确，但设施复杂；视频测速法由于目前主要采用面阵CCD成像，而面阵CCD 成像分辨率和帧速率不高，所以测速精确度并不高。基于线阵CCD成像的检测技术是利用线阵CCD摄像机获连续快速的记录 通过检测断面的车辆图像(如图1),并从该序列线阵图像中获取各种交通参数 和交通事件的描述。与传统的基于面阵CCD成像的视频检测方法相比，基于线 阵CCD的检测技术具有如下重要优点(1)线阵图像序列构成的图像中仅包含 运动目标，而完全不存在复杂的背景目标，因此避免了复杂背景的干扰；(2)线 阵CCD成像的空间分辨率、像素灰度级和采样速度可以较高(一般水平分辨率 大于1000线，像素灰度级大于1024级，帧速率大于1000帧/秒)，可以实现较 高的检测精度；(3)线阵图像数据量相对较小，便于实现复杂的图像处理和分析 算法；(4)线阵CCD成像系统的辅助照明可以采用红外线激光源，能够较好地3解决夜间补光的问题，而面阵CCD需要大功率、大范围的补光照明；(5)线阵CCD器件具有灵敏度高、动态范围大和没有图像拖尾(Smear)的优点。基于线阵CCD成像检测技术与传统的视频检测技术相比，具有检测精度高， 稳定性和实时性好等优点，而这些优点正是在交通实际应用中最需要的。基于 线阵CCD成像检测技术可以很好地用于交通量调查统计、车辆测速、图像抓拍 触发、公路监控系统中的交通信息采集和公路及特殊路段(桥梁、隧道)的交 通事件自动检测等，并有助于解决目前存在的许多实际问题，具有重要的理论 和应用价值。
技术实现思路
本专利技术提供一种通过前后两个线阵CCD摄像机拍摄同一车辆来精确检测车 辆速度的方法，来解决车速测量误差的问题。本专利技术的解决方案是两架线阵CCD摄像机前后相距2米架设在路面上方， 摄像机镜头垂直路面，两架线阵CCD摄像机同时对路面扫描；两架摄像机拍環 的图像送到计算机经过二值化处理及车辆分割算法确定目标区域，并根据两幅 图像的时间差和两架线阵CCD摄像机的距离得到车辆的速度。所述的线阵CCD摄像机利用高密度的FPGA芯片产生一系列时序，驱动CCD 传感器，把外界光信号转变成电信号，再经过DSP处理器信号处理电路，对电 信号迸行放大、滤波、AD转换，然后储存在FIFO里，再通过以太网传输到计 算机。线阵CCD摄像机的帧速率大于1000帧/秒，分辨率大于1024线，且设置 有与拍摄配合的红外线激光补光器。为了保证CCD成像光轴和补光光源光轴的 对准、两个摄像机成像光轴之间的平行和成像光轴与道路路面的垂直，线阵CCD 摄像机1和线阵CCD摄像机2分别安装在可调整的机械结构支架上。所述的计算机安置在路边的防雨、防雷、防干扰的机柜中。计算机采用研 华的工业控制机。本专利技术的有益效果是采用上述方法后，可以高可靠度和高精确度地测量 车辆的速度。可以由线阵CCD摄像机的成像和车速计算出车长，以确定车型， 为实现按相应的限速标准分别处罚超速车辆和实时超速处罚提供前提条件。 附图说明图1是线阵CCD摄像机布局图，图2是基于路面纹理特征的二值化算法流程图，图3是车辆分割算法流程图白天采集的线阵CCD图像， 图4是车速测量匹配算法流程图， 图5是线阵CCD图像采集系统结构图， 图6是摄像机内部系统结构框图， 图7是两个CCD的图像序列， 图8是匹配时两个图像序列的区域， 图9是投影为一维波形像匹配时候区域段。 图1中，1、线阵CCD摄像机。 具体实施例方式一种适用于线阵CCD图像的车辆速度检测方法，用前后两个线阵CCD摄 像机拍摄路面的同一个车辆(如图l)，通过基于图像纹理特征的二值化算法 和车辆分割算法检测是否有车辆出现及车辆的大小、类型、位置；然后算出两 幅图像的时间差t，用速度公式v-s/t得到车辆的速度，s是两个摄像机的距离。 该方法能精确测量车辆的速度，下面具体介绍测量过程。两台线阵CCD摄像机及补光灯安装在防护罩里，分别用螺丝固定在2m 长支架两端的空板上，可调整与路面垂直的角度；支架固定在龙门架上，使镜 头垂直路面向下，可扫描下面的车道，扫描信息通过计算机进行二值化处理后 判断是否有车辆出现。二值化处理采用小波变换对线阵CCD摄像机拍摄的 每帧图像进行小波变换，统计若干帧相邻像素灰度变化情况，将出现概率最大 的情况作为背景纹理特征，并逐帧对数据进行二值化和分析处理。判断是否有 车辆出现采用车辆分割算法对二值化图像进行处理，其过程为监测预触发 标志、确认触发标志、空行计数器、目标存在计数器、目标左边界、目标右边 界、目标开始行号、目标结束行号、预触发中点位置、目标水平投影计数器、 触发的确切行数。通过以上算法判断是否有车辆出现和车辆的大小、类型、位 置。下面对基于路面纹理特征的二值化算法和车辆分割算法在实例中的运用做 具体介绍。K基于路面纹理特征的二值化算法用小波变换提取路面的纹理特征，并以此作为二值化的依据利用小波变 换获取一行数据的小波系数，找出其中的局部极大点和极小点，并量化为仅包5含1、 -1和0的序列，每20行进行一次累加，统计5000行数据中累加和出现 的频数最高的数值，作为新的背景纹理，以此每隔5000行更新一次背景；逐 行进行二值化，获取当前行与前19行数据小波变化量化后的累加和，并将其 逐段与背景纹理相比较，如果大于某个阈值，则认为该行中的该段为目标，置 为1，否则置为0，以此对该行数据进行二值化，基于路面纹理特征的二值化 算法流程图如图2所示。为方便描述算法，把二值化结果为1的小段称为目标段，二值化结果为O 的小段称为空段。基于图像纹理特征的二值化算法的具体实施步骤如下(1) 变量初始化。找到背景标志bFindBack=false;当前行行号AL-O,背 景行数计数器nBloc1^0， 20行数据按列累加的和nSum[]-0， 二值化参数。=0.35， P-2.0;(2) 从内存中读取一行数据，gAL=AL+l， nBlock=nBlock+l;(3) 对该行数据进行三级小波变换，取出小波系数，存于数组pDWTData[]中；(4) 将数组pDWTData中。其 中，将pDWTData[]中的局部极大点标记为1，局部极小点标记为-1，其他点 标本文档来自技高网...
【技术保护点】
基于线阵ＣＣＤ摄像机的车辆速度测量装置，利用与计算机连接的两架线阵ＣＣＤ摄像机来测量车辆速度，其特征在于：两架线阵ＣＣＤ摄像机前后相距２米架设在路面上方，摄像机镜头垂直路面，两架线阵ＣＣＤ摄像机同时对路面扫描；两架摄像机拍摄的图像送到计算机经过二值化处理及车辆分割算法确定目标区域，并根据两幅图像的时间差和两架线阵ＣＣＤ摄像机的距离得到车辆的速度。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：黄铮，李卫江，蒋雅辉，文勇，
申请(专利权)人：江西赣粤高速公路股份有限公司，
类型：发明
国别省市：36
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