一种基于视频监控图像自动判别道路交通状态的方法技术

本发明专利技术涉及一种基于视频监控图像自动判别道路交通状态的方法，该方法从背景建模、前景提取、车辆识别、多目标跟踪等技术层面入手，对视频监控录像进行详细的分类分析，最终通过设定相应的参数值便可对安装有监控摄像头的道路交通状态进行判别，大大提高了交通状况自动识别的精确度。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于视频监控图像自动判别道路交通状态的方法，包括如下步骤：Ａ、获取视频监控图像；Ｂ、对于第一周期时间中的视频监控图像，基于混合高斯模型建立视频监控图像的时空域背景模型；Ｃ、计算当前图像与时空域背景模型的相似性，基于相似性提取前景信息；Ｄ、运用连通域ｂｌｏｂ分析方法提取前景信息中各连通区域的特征信息；Ｅ、利用连通域的距离和面积信息进行车辆识别，若有车，保存车辆特征信息，转步骤Ｆ；若无车，以当前图像更新背景模型，并输出畅通，转步骤Ｊ；Ｆ、以去除车辆信息的背景信息更新背景模型；Ｇ、在第一周期时间内，基于已有目标特征和当前图像的目标特征的匹配结果建立特征辨识矩阵判断目标的运动状态，若辨识发现出现新目标，则建立新目标信息并预测目标形心进行跟踪，若发现目标处于理想跟踪状态，则预测目标形心进行跟踪，若目标消失，则删除目标信息；Ｈ、计算不同目标在第一周期时间内的平均速度，计算图像上所有车辆速度的平均值作为当前道路的速度参数；Ｉ、根据设定好的速度阈值判断道路交通状态，速度参数小于所述阈值输出拥堵，大于等于所述阈值输出畅通；Ｊ、对输出的拥堵信号次数计数，判断第二周期时间是否结束，如果结束，则转步骤Ｋ，否则转步骤Ａ；Ｋ、在第二周期时间内，计算输出拥堵的次数，如果输出拥堵次数大于预定值，则提示监控路段处于拥堵状态；其中，步骤Ｄ具体包括：Ｄ１、形态学操作去除前景信息中的噪点影响；Ｄ２、将目标从像素级转换到连通分量级，利用膨胀算子去除填补目标区域的小孔，再将结果重新返回到初始前景点集上，以恢复前景图像的固有边缘；Ｄ３、统计图像中连通域的数目并对各连通域标号；Ｄ４、提取连通域的面积、周长、形心位置以及外接矩形信息。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：储浩，李建平，
申请(专利权)人：南京城际在线信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：84[中国|南京]