基于视频检测技术的道路拥堵判别方法技术

本发明专利技术实施例公开了一种道路拥堵情况的判别方法，包括：对获取的当前道路的视频图像进行处理，得到当前道路的背景图像和前景目标；根据所述前景目标，计算所述当前道路的平均道路占有率和时间占有率；根据所述平均道路占有率和时间占有率，按照建立的道路交通拥堵判别准则判断所述当前道路的拥堵情况。采用本发明专利技术，在只利用平均道路占有率和时间占有率两个有限参数的情况下，可以准确、有效地判断道路的拥堵情况。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及交通情况检测
，尤其涉及一种。
技术介绍
在城市中，随着机动车拥有数量的迅速增长，道路的拥堵情况日益严重，尤其是在上、下班等高峰时期，拥堵现象更为普遍。目前，对道路交通拥堵的判别方法主要是通过各种交通检测技术获得所需要的交通状态参数，并通过对这些交通状态参数进行分析、处理，进而判断道路的拥堵情况。其中，常见的交通检测技术包括环形线圈法、GPS(GlobalPositioning System,全球定位系统)数据法、雷达检测器、视频检测技术等。在上述方法中，视频检测技术由于具有安装不损坏路面、不会造成交通的暂时中断、获取的信息多等优 点，在近几年的时间里，得到了飞速的发展和普遍的应用。目前，利用视频检测技术进行交通拥堵检测时，一般有两种方式一是采用传输视频图像到监控中心的方式。另一是在获取诸如流量、道路占有率、时间占有率、速度、车间距、排队长度等交通状态参数后，选取其中的多个交通状态参数，并利用预先定义的拥堵判别算法实现对交通拥堵状态的检测；例如在该方法的一种应用中，通过利用时间占有率、流量、速度作为交通状态参数，设计三个模糊分类器同时对交通状态进行判断，进而得到交通拥堵情况。在该方法的另一种应用中，通过利用道路占有率，进而得到占有率方差，并通过设计拥堵模糊聚类判别器进行判断，进而得到道路拥堵情况。在上述的第一种应用中，由于速率、流量等参数难于从视频图像中获取，即使能够获取，准确程度也不高，因此会导致最终的检测结果不准确。在上述的第二种应用中，虽然只需要获取一个交通状态参数，但是该方法要求在前期设计拥堵模糊判别器时，进行聚类中心的训练；但是，对聚类中心的训练需要大量的数据，并且对所用的数据也有严格的要求，因此满足要求的数据一般不容易获取，因此在实际训练时，使用的数据并没有严格满足要求，从而导致训练结果并不精确，进而导致最终对道路拥堵情况的检测结果也相应地不准确。因此，现有技术中在基于视频检测技术进行道路的拥堵情况判断时，存在不能够准确地、有效地判断道路交通状态的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例所要解决的技术问题在于，提供了一种。利用该方法，可以准确、有效地判断道路的拥堵情况。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种判断道路拥堵情况的方法，包括下列步骤对获取的当前道路的视频图像进行处理，得到当前道路的背景图像和前景目标；根据所述前景目标，计算所述当前道路的平均道路占有率和时间占有率；根据所述平均道路占有率和时间占有率，按照建立的道路交通拥堵判别准则判断所述当前道路的拥堵情况。进一步地，所述对获取的当前道路的视频图像进行处理，得到当前道路的背景图像和前景目标，包括下列步骤从获取的当如道路的视频图像中提取M巾贞图片；对所述提取的M帧图片进行分析，得到所述当前道路的背景图像，所述M为正整数；根据所述背景图像，采用背景差法得到所述当前道路的前景目标，并对所述前景目标进行去噪；根据所述去噪后的前景目标和当前图像，更新所述当前道路的背景图像。所述根据所述前景目标，计算得到所述当前道路的平均道路占用率和时间占有率，包括采用公式权利要求1.一种，其特征在于包括下列步骤 对获取的当前道路的视频图像进行处理，得到当前道路的背景图像和前景目标； 根据所述前景目标，计算所述当前道路的平均道路占有率和时间占有率； 根据所述平均道路占有率和时间占有率，按照建立的道路交通拥堵判别准则判断所述当前道路的拥堵情況。2.如权利要求I所述的方法，其特征在于所述对获取的当前道路的视频图像进行处理，得到当前道路的背景图像和前景目标，包括下列步骤 从获取的当前道路的视频图像中提取M帧图片； 对所述提取的M帧图片进行分析，得到所述当前道路的背景图像，所述M为正整数； 根据所述背景图像，采用背景差法得到所述当前道路的前景目标，并对所述前景目标进行去噪； 根据所述去噪后的前景目标和当前图像，更新所述当前道路的背景图像。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于所述根据所述前景目标，计算得到所述当前道路的平均道路占有率和时间占有率，包括 采用公式 ,area car Areaj =-=-— area _road 计算道路占有率； 釆用公式 ,area car Areai =-^-— area _road 和公式 C1ニ Σ 警 j=i-N+l iV 计算平均道路占有率； 其中，area_cari为第i巾贞图像所有目标车辆的面积,area_road为道路区域的总面积，Areai为道路占有率，Ci为平均道路占有率； 采用公式 exist car Ti =--- ' N 计算当前道路的时间占有率，其中exist_car表示连续N巾贞图像中虚拟线圈被车辆占有的帧数，Ti为时间占有率。4.如权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于所述拥堵情况包括如下任意一项或组合拥堵、缓行和畅通。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于建立的道路交通拥堵判别准则为 当平均道路占有率< Citl，且时间占有率< P1，则所述当前道路的拥堵情况为畅通； 当O彡平均道路占有率< CItl，且P1彡时间占有率< 1，则所述当前道路的拥堵情况为缓行；当CItl彡平均道路占有率< CI1，且O彡时间占有率< Ptl，则所述当前道路的拥堵情况为畅通； 当<平均道路占有率< CI1，且时间占有率< 1，则所述当前道路的拥堵情况为缓行； 当平均道 路占有率< 1，且O彡时间占有率< P1，则所述当前道路的拥堵情况为缓行； 当Ci1^平均道路占有率< 1，且P1彡时间占有率< 1，则所述当前道路的拥堵情况为拥堵； 其中 0< α0< α ! < 1,0 < β0 < β ! < Io全文摘要本专利技术实施例公开了一种道路拥堵情况的判别方法，包括对获取的当前道路的视频图像进行处理，得到当前道路的背景图像和前景目标；根据所述前景目标，计算所述当前道路的平均道路占有率和时间占有率；根据所述平均道路占有率和时间占有率，按照建立的道路交通拥堵判别准则判断所述当前道路的拥堵情况。采用本专利技术，在只利用平均道路占有率和时间占有率两个有限参数的情况下，可以准确、有效地判断道路的拥堵情况。文档编号G08G1/01GK102867415SQ201210336629公开日2013年1月9日 申请日期2012年9月12日 优先权日2012年9月12日专利技术者赵敏, 孙棣华, 刘卫宁, 廖孝勇, 郑林江, 唐毅, 徐云飞 申请人:重庆大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于视频检测技术的道路拥堵判别方法，其特征在于：包括下列步骤：对获取的当前道路的视频图像进行处理，得到当前道路的背景图像和前景目标；根据所述前景目标，计算所述当前道路的平均道路占有率和时间占有率；根据所述平均道路占有率和时间占有率，按照建立的道路交通拥堵判别准则判断所述当前道路的拥堵情况。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：赵敏，孙棣华，刘卫宁，廖孝勇，郑林江，唐毅，徐云飞，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：