专利名称：集成式一体化视频交通信息检测方法和系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及交通信息检测领域，更具体地说，涉及一种用于城市交通路口、城际道路、隧道以及高速公路等道路的集成式一体化视频交通信息检测方法和系统。
背景技术：
随着城市交通发展，城市交通路口、城际道路、隧道以及高速公路等道路的交通监控成为了限制道路发展的难题。现有的视频交通信息检测设备主要有以下两种 I、采用模拟摄像机+图像采集卡+台式工控机+传输设备(如光纤收发器等)的架构，这种架构独立设备比较多，体积庞大，运输很不方便；完全采用软件来进行处理，对于台式工控机的性能要求比较高；而且检测效果还大大受制于图像采集卡的质量。2、采用模拟摄像机+嵌入式处理器+传输转换设备(如光纤收发器等)的架构，这种架构使得摄像机和嵌入式处理器独立开来，摄像机的成本比较高；设备检测结果受制于模拟摄像机的质量；模拟摄像机输出的模拟图像要转成数字图像在给嵌入式处理器进行处理，图像本身就会损失；模拟摄像机与处理器之间要通过很长的视频传输线进行连接，不仅增加了成本，也使得图像质量很容易收到干扰，大大影响检测效果。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有的视频交通信息检测系统体积大、运输不方便、成本高以及容易受到干扰的缺陷，提供一种体积小、成本低、不易受到干扰的集成式一体化视频交通信息检测方法和系统。本发明解决其技术问题所采用的技术方案是构造一种集成式一体化视频交通信息检测方法，其中包括步骤S1、对交通状况进行视频摄像采集；S2、对采集后的图像进行转换处理；S3、针对不同的外界条件采用相应的检测算法对转换处理后的图像进行图像识别分析处理；S4、根据图像识别分析处理结果输出图像。在本发明所述的集成式一体化视频交通信息检测方法中，所述步骤S3包括S31、当外界光照严重不足时，采用基于光流的检测算法检测车灯对转换处理后的图像进行图像识别分析处理；S32、当外界光照充足时，采用背景差分和帧间差分结合的算法检测车辆轮廓对转换处理后的图像进行图像识别分析处理。在本发明所述的集成式一体化视频交通信息检测方法中，所述步骤S2包括S21、通过时序发生器确定转换处理时的同步信号；S22、通过缩放器调整所述采集后的图像的分辨率，在1/4-4倍的范围内分别进行水平和垂直方向的调整；S23、对所述采集后的图像进行自动聚焦、自动曝光以及自动白平衡处理。在本发明所述的集成式一体化视频交通信息检测方法中，所述步骤S4包括S41、把采集后的图像或转换处理后的图像经过H. 264压缩输出数字视频图像和/或把采集后的图像或转换处理后的图像通过视频解码器输出模拟视频图像用于图像显示；S42、根据图像识别分析处理结果输出处理后的图像用于交通状况监控。在本发明所述的集成式一体化视频交通信息检测方法中，所述集成式一体化视频交通信息检测方法还包括so、使用外部市电、太阳能以及风能给集成式一体化视频交通信息检测系统供电。本发明还涉及一种集成式一体化视频交通信息检测系统，其中包括图像采集模块用于对交通状况进行视频摄像采集；图像转换模块用于对采集后的图像进行转换处理；图像识别分析模块用于针对不同的外界条件采用相应的检测算法对转换处理后的图像进行图像识别分析处理；以及输出模块根据图像识别分析处理结果输出图像。在本发明所述的集成式一体化视频交通信息检测系统中，所述图像识别分析模块包括第一识别单元用于当外界光照严重不足时，采用基于光流的检测算法检测车灯对 转换处理后的图像进行图像识别分析处理；以及第二识别单元用于当外界光照充足时，采用背景差分和帧间差分结合的算法检测车辆轮廓对转换处理后的图像进行图像识别分析处理。在本发明所述的集成式一体化视频交通信息检测系统中，所述图像转换模块包括时序发生器用于确定转换处理时的同步信号；缩放器用于调整所述采集后的图像的分辨率，从1/4-4倍的范围分别进行水平和垂直方向的调整；以及优化单元对所述采集后的图像进行自动聚焦、自动曝光以及自动白平衡处理。在本发明所述的集成式一体化视频交通信息检测系统中，所述输出模块包括数字图像输出单元用于把采集后的图像或转换处理后的图像经过H. 264压缩输出数字视频图像；模拟图像输出单元用于把采集后的图像或转换处理后的图像通过视频解码器输出模拟视频图像；以及监控图像输出单元用于根据图像识别分析处理结果输出处理后的图像用于交通状况监控。在本发明所述的集成式一体化视频交通信息检测系统中，所述集成式一体化视频交通信息检测系统还包括电源模块用于使用外部市电、太阳能以及风能给所述集成式一体化视频交通信息检测系统供电。实施本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法和系统，具有以下有益效果体积小、成本低、不易受到干扰，避免了现有的视频交通信息检测系统体积大、运输不方便、成本高以及容易受到干扰的缺陷。
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中图I是本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法的第一优选实施例的流程图；图2是本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法的第二优选实施例的流程图；图3是本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法的第三优选实施例的流程图；图4是本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法的第四优选实施例的流程图5是本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法的第五优选实施例的流程图；图6是本发明的集成式一体化视频交通信息检测系统的第一优选实施例的结构示意图；图7是本发明的集成式一体化视频交通信息检测系统的第二优选实施例的结构示意图；图8是本发明的集成式一体化视频交通信息检测系统的第三优选实施例的结构示意图；图9是本发明的集成式一体化视频交通信息检测系统的第四优选实施例的结构示意
图10是本发明的集成式一体化视频交通信息检测系统的第五优选实施例的结构示意图；图11是本发明的集成式一体化视频交通信息检测系统的优选实施例的结构框图；图12是本发明的集成式一体化视频交通信息检测系统的优选实施例的电源模块的结构不意图；图13是本发明的集成式一体化视频交通信息检测系统的优选实施例的图像转换模块的结构示意图；图14是本发明的集成式一体化视频交通信息检测系统的优选实施例的输出模块的结构不意图；图15A和图15B是本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法中基于光流的方法进行图像识别的识别前后的图像；图16A和图16B是本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法中基于光流的方法在具有地面反光时进行图像识别的识别前后的图像；图17A至图17D是本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法中基于光流的方法在不同环境下的识别图像；图18A至图18H是本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法中基于背景差分的方法进行图像识别的识别前后的图像；图19A至图19B是本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法中基于帧间差分的方法进行图像识别的识别前后的图像；图20A至图20G是本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法中基于背景差分和帧间差分结合的方法进行图像识别的识别前后的图像。
具体实施例方式为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。在图I所示的本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法的第一优选实施例的流程图中，所述集成式一体化视频交通信息检测方法开始于步骤100，随后执行
步骤101，对交通状况进行视频摄像采集；步骤102，对采集后的图像进行转换处理；步骤103，针对不同的外界条件采用相应的检测算法对转换处理后的图像进行图像识别分析处理；步骤104，根据图像识别分析处理结果输出图像；最后本方法结束于步骤105。本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法通过针对不同外接条件采用不同的检测算法，从而优化了对图像进行识别分析处理的算法，使得图像的识别更加准确。因此采用较低质量的图像采集和图像转换即可满足图像识别的要求，这样就可以将图像采集模块、图像转换模块、图像识别分析模块以及输出模块等图像输入、处理以及输出模块集成在一体化摄像机上，使得集成式一体化视频交通信息检测系统体积小，成本低，不易受到外界 的干扰。在图2所示的本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法的第二优选实施例的流程图中，所述集成式一体化视频交通信息检测方法开始于步骤200，随后执行步骤201，对交通状况进行视频摄像采集；步骤202，对采集后的图像进行转换处理；步骤203，当外界光照严重不足时，采用基于光流的检测算法检测车灯对转换处理后的图像进行图像识别分析处理；步骤204，当外界光照充足时，采用背景差分和帧间差分结合的算法检测车辆轮廓对转换处理后的图像进行图像识别分析处理；步骤205，根据图像识别分析处理结果输出图像；最后本方法结束于步骤206。目前的运动目标视频图像识别算法一般可以分为背景差分方法、帧间差分方法以及基于光流的方法。背景差分法就是用当前帧图像与已知背景图像做差来检测目标的方法。帧间差分法就是用当前帧图像与相邻帧图像进行差分来检测目标的方法。基于光流的方法是根据图像的光流场分布的变化来检测运动目标的方法。上述三种方法，理论上都能理想地检测到目标。但是在实际使用当中，由于各种外界条件的干扰，使得运动目标的检测变得比较复杂，检测的准确率不高。因此针对复杂的交通环境的实际情况，我们使用了分段实时处理算法，其中主要包括两个算法算法I :为能见度低的时候的检测算法。当外界光照严重不足时比如严重的阴天、晚上，主要是依靠检测车灯来进行车辆的识别。算法2 :为能见度高的时候的检测算法。当外界光照充足时，比如白天，以检测车辆的轮廓特征为主来进行车辆识别。同时对于雾天、雨天、雪天等，如外界光照较强(一般不用开车灯)，则将算法2进行一定的修正来进行车辆识别，如外接光照较强(一般都要开车灯)，则还是使用算法I进行车辆的识别。下述的具体实施例会对算法I和算法2以及算法的结合的具体实现方式作详细的阐述。本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法采用了分段实时处理算法，使得系统可以根据当前的时间、天气等外界情况，启用不同的算法处理，使得在大雾天、雨雪等恶劣天气下，也会有比较好的检测结果，不同算法的切换可以通过光强探测或天气预测等信息进行自动切换，用户可以根据实际情况对切换条件进行编辑。在图3所示的本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法的第三优选实施例的流程图中，所述集成式一体化视频交通信息检测方法开始于步骤300，随后执行步骤301，对交通状况进行视频摄像采集；步骤302，通过时序发生器确定转换处理时的同步信号；步骤303，通过缩放器调整所述采集后的图像的分辨率，在1/4-4倍的范围内分别进行水平和垂直方向的调整；
步骤304，对所述采集后的图像进行自动聚焦、自动曝光以及自动白平衡处理；步骤305，针对不同的外界条件采用相应的检测算法对转换处理后的图像进行图像识别分析处理；步骤306，根据图像识别分析处理结果输出图像；最后本方法结束于步骤307。本发明使用CMOS传感器进行视频摄像采集，其采用了扎光电二极管技术，使得5. 6um*5. 6um的像素尺寸具有很高的灵敏度，其要求的照度低，保证了晚上的图像质量，从而保证了整个设备的检测准确度。并且该CMOS传感器直接输出数字图像，而不像其他采集设备还要通过模拟图像转数字图像的过程，保证了图像的真实性和清晰度，帧率可以达到60帧/秒，超快的帧率保证了设备检测的实时性。如图13所示，进行图像转换时通过CXD控制器(CXDC)来控制CMOS传感器输入的数字视频图像，通过时序发生器确定转换处理时的同步信号；通过缩放器调整所述采集后的图像的分辨率，在1/4-4倍的范围内分别进行水平和垂直方向的调整；通过对像素块进行累加和峰值统计以实现对所述采集后的图像进行自动聚焦、自动曝光以及自动白平衡处理，并且通过柱状图来进行显示。在图4所示的本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法的第四优选实施例的流程图中，所述集成式一体化视频交通信息检测方法开始于步骤400，随后执行步骤401，对交通状况进行视频摄像采集；步骤402，对采集后的图像进行转换处理；步骤403，针对不同的外界条件采用相应的检测算法对转换处理后的图像进行图像识别分析处理；步骤404，把采集后的图像或转换处理后的图像经过H. 264压缩输出数字视频图像和/或把采集后的图像或转换处理后的图像通过视频解码器输出模拟视频图像用于图像显示；步骤405，根据图像识别分析处理结果输出处理后的图像用于交通状况监控；最后本方法结束于步骤406。如图14所示，本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法可将采集后的图像或转换处理后的图像经过H. 264压缩输出数字视频图像以及将采集后的图像或转换处理后的图像通过视频解码器输出模拟视频图像用于图像显示。我们在图像输出时，可以在原图像基础上做图形和字符置加；通过视频处理后端实现硬件的置加功能，它支持2组独立的视窗和2组独立的OSD (on-screen display :屏幕菜单式调节)窗口，支持8种视窗数据和OSD窗的混合，图像输出格式为576P。这样可以更好的在显示器上实时显示交通状态图像。本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法通过集成的各种接口将图像识别分析处理结果输出处理后的图像传输到其他交通设备用于交通状况监控。集成的各种接口包括RS485接口、以太网接口、光纤接口以及GPRS无线传输接口，这些接口使得集成式一体化视频交通信息检测易于与其他设备集成到一起，组成一个网络化的系统。在图5所示的本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法的第五优选实施例的流程图中，所述集成式一体化视频交通信息检测方法开始于步骤500，随后执行步骤501，使用外部市电、太阳能以及风能给集成式一体化视频交通信息检测系统供电；步骤502，对交通状况进行视频摄像采集；步骤503，对采集后的图像进行转换处理；步骤504，针对不同的外界条件采用相应的检测算法对转换处理后的图像进行图像识别分析处理；步骤505，根据图像识别分析处理结果输出图像；最后本方法结束于步骤506。本发明的一体化视频交通信息检测系统主要直接通过外部市电AC电源来供电，如图12所示，将外部市电AC电源转换成设备所需要的DC 12V、5V触发电源、核心芯片所需要的DC 1.2V和1.8V电源以及DC 3. 3V IO接口电源等。使用通用的市电给设备供电，方便使用者对设备的电源供给，不用再增加任何的电源费用。同时本系统可以方便的与太阳能、风能等供电设备连接，不仅节省设备运行中的电费，而且增加了环保意识。实现使用外部市电、太阳能以及风能给集成式一体化视频交通信息检测系统供电。本发明还涉及一种集成式一体化视频交通信息检测系统，在图6是本发明的集成式一体化视频交通信息检测系统的第一优选实施例的结构示意图中，所述集成式一体化视频交通信息检测系统包括图像采集模块I、图像转换模块2、图像识别分析模块3以及输出 模块4，图像采集模块I用于对交通状况进行视频摄像采集，图像转换模块2用于对采集后的图像进行转换处理，图像识别分析模块3用于针对不同的外界条件采用相应的检测算法对转换处理后的图像进行图像识别分析处理，输出模块4用于根据图像识别分析处理结果输出图像。本发明的集成式一体化视频交通信息检测系统通过针对不同外接条件采用不同的检测算法，从而优化了对图像进行识别分析处理的算法，使得图像的识别更加准确。因此采用较低质量的图像采集和图像转换即可满足图像识别的要求，这样就可以将图像采集模块I、图像转换模块2、图像识别分析模块3以及输出模块4等图像输入、处理以及输出模块4集成在一体化摄像机上，使得集成式一体化视频交通信息检测系统体积小，成本低，不易受到外界的干扰。在图7是本发明的集成式一体化视频交通信息检测系统的第二优选实施例的结构示意图中，所述图像识别分析模块3包括第一识别单元31和第二识别单元32，第一识别单元31用于当外界光照严重不足时，采用基于光流的检测算法检测车灯对转换处理后的图像进行图像识别分析处理；第二识别单元32用于当外界光照充足时，采用背景差分和帧间差分结合的算法检测车辆轮廓对转换处理后的图像进行图像识别分析处理。本发明的集成式一体化视频交通信息检测系统采用了分段实时处理算法，使得系统可以根据当前的时间、天气等外界情况，启用不同的算法处理，使得在大雾天、雨雪等恶劣天气下，也会有比较好的检测结果，不同算法的切换可以通过光强探测或天气预测等信息进行自动切换，用户可以根据实际情况对切换条件进行编辑。在图8是本发明的集成式一体化视频交通信息检测系统的第三优选实施例的结构示意图中，所述图像转换模块2包括时序发生器21，缩放器22以及优化单元23，时序发生器21用于确定转换处理时的同步信号；缩放器22用于调整所述采集后的图像的分辨率，从1/4-4倍的范围分别进行水平和垂直方向的调整；优化单元23用于对所述采集后的图像进行自动聚焦、自动曝光以及自动白平衡处理。 本发明的集成式一体化视频交通信息检测系统的图像转换模块2的具体实施方式
和有益效果请参见上述集成式一体化视频交通信息检测方法的具体实施例。在图9是本发明的集成式一体化视频交通信息检测系统的第四优选实施例的结构示意图中，所述输出模块4包括数字图像输出单元41、模拟图像输出单元42以及监控图像输出单元43，数字图像输出单元41用于把采集后的图像或转换处理后的图像经过H. 264压缩输出数字视频图像；模拟图像输出单元42用于把采集后的图像或转换处理后的图像通过视频解码器输出模拟视频图像；监控图像输出单元43用于根据图像识别分析处理结果输出处理后的图像用于交通状况监控。本发明的集成式一体化视频交通信息检测系统的输出模块4的具体实施方式
和有益效果请参见上述集成式一体化视频交通信息检测方法的具体实施例。在图10是本发明的集成式一体化视频交通信息检测系统的第五优选实施例的结构示意图中，所述集成式一体化视频交通信息检测系统还包括电源模块5，电源模块5用于使用外部市电、太阳能以及风能给所述集成式一体化视频交通信息检测系统供电。本发明的集成式一体化视频交通信息检测系统主要直接通过外部市电AC电源来供电，如图12所示，将外部市电AC电源转换成设备所需要的DC 12V、5V触发电源、核心芯片所需要的DC 1.2V和1.8V电源以及DC 3. 3V IO接口电源等。使用通用的市电给设备供电，方便使用者对设备的电源供给，不用再增加任何的电源费用。同时本系统可以方便的与太阳能、风能等供电设备连接，不仅节省设备运行中的电费，而且增加了环保意识。实现使用外部市电、太阳能以及风能给集成式一体化视频交通信息检测系统供电。下面通过具体实施例对分段实时处理算法进行说明。算法I:能见度比较低的时候，一般车辆会打开车灯，如果目标光源的射束角较小，且适当的发射角度和观测角度不会造成周边背景的反光或者这种反光不被观测摄像机所接收，如图15A和15B所示15A为本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法中基于光流的方法进行图像识别的识别前的图像；15B为本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法中基于光流的方法进行图像识别的识别后的图像。在这种情况下车辆的两个车前大灯满足下式条件，即两个车灯连通域的重心基本在同一条水平线上。
权利要求
1.一种集成式一体化视频交通信息检测方法，其特征在于，包括步骤 51、对交通状况进行视频摄像采集； 52、对采集后的图像进行转换处理； 53、针对不同的外界条件采用相应的检测算法对转换处理后的图像进行图像识别分析处理； 54、根据图像识别分析处理结果输出图像。
2.根据权利要求I所述的集成式一体化视频交通信息检测方法，其特征在于，所述步骤S3包括 531、当外界光照严重不足时，采用基于光流的检测算法检测车灯对转换处理后的图像进行图像识别分析处理； 532、当外界光照充足时，采用背景差分和帧间差分结合的算法检测车辆轮廓对转换处理后的图像进行图像识别分析处理。
3.根据权利要求I所述的集成式一体化视频交通信息检测方法，其特征在于，所述步骤S2包括 521、通过时序发生器确定转换处理时的同步信号； 522、通过缩放器调整所述采集后的图像的分辨率，在1/4-4倍的范围内分别进行水平和垂直方向的调整； 523、对所述采集后的图像进行自动聚焦、自动曝光以及自动白平衡处理。
4.根据权利要求I所述的集成式一体化视频交通信息检测方法，其特征在于，所述步骤S4包括 541、把采集后的图像或转换处理后的图像经过H.264压缩输出数字视频图像和/或把采集后的图像或转换处理后的图像通过视频解码器输出模拟视频图像用于图像显示； 542、根据图像识别分析处理结果输出处理后的图像用于交通状况监控。
5.根据权利要求I所述的集成式一体化视频交通信息检测方法，其特征在于，所述集成式一体化视频交通信息检测方法还包括 SO、使用外部市电、太阳能以及风能给集成式一体化视频交通信息检测系统供电。
6.一种集成式一体化视频交通信息检测系统，其特征在于，包括 图像采集模块(I):用于对交通状况进行视频摄像采集； 图像转换模块(2):用于对采集后的图像进行转换处理； 图像识别分析模块(3):用于针对不同的外界条件采用相应的检测算法对转换处理后的图像进行图像识别分析处理；以及 输出模块(4):根据图像识别分析处理结果输出图像。
7.根据权利要求6所述的集成式一体化视频交通信息检测系统，其特征在于，所述图像识别分析模块(3)包括 第一识别单元(31):用于当外界光照严重不足时，采用基于光流的检测算法检测车灯对转换处理后的图像进行图像识别分析处理；以及 第二识别单元(32):用于当外界光照充足时，采用背景差分和帧间差分结合的算法检测车辆轮廓对转换处理后的图像进行图像识别分析处理。
8.根据权利要求6所述的集成式一体化视频交通信息检测系统，其特征在于，所述图像转换模块(2)包括 时序发生器(21):用于确定转换处理时的同步信号； 缩放器(22):用于调整所述采集后的图像的分辨率，从1/4-4倍的范围分别进行水平和垂直方向的调整；以及 优化单元(23):对所述采集后的图像进行自动聚焦、自动曝光以及自动白平衡处理。
9.根据权利要求6所述的集成式一体化视频交通信息检测系统，其特征在于，所述输出模块⑷包括 数字图像输出单元(41):用于把采集后的图像或转换处理后的图像经过H. 264压缩输出数字视频图像； 模拟图像输出单元(42):用于把采集后的图像或转换处理后的图像通过视频解码器输出模拟视频图像；以及 监控图像输出单元(43):用于根据图像识别分析处理结果输出处理后的图像用于交通状况监控。
10.根据权利要求6所述的集成式一体化视频交通信息检测系统，其特征在于，所述集成式一体化视频交通信息检测系统还包括 电源模块(5):用于使用外部市电、太阳能以及风能给所述集成式一体化视频交通信息检测系统供电。
全文摘要
本发明涉及一种集成式一体化视频交通信息检测方法，其中包括步骤S1、对交通状况进行视频摄像采集；S2、对采集后的图像进行转换处理；S3、针对不同的外界条件采用相应的检测算法对转换处理后的图像进行图像识别分析处理；S4、根据图像识别分析处理结果输出图像。本发明还涉及一种集成式一体化视频交通信息检测系统。采用本发明的集成式一体化视频交通信息检测方法的集成式一体化视频交通信息检测系统体积小、成本低、不易受到干扰，避免了现有的视频交通信息检测系统体积大、运输不方便、成本高以及容易受到干扰的缺陷。
文档编号G06K9/00GK102779412SQ20111012428
公开日2012年11月14日 申请日期2011年5月13日 优先权日2011年5月13日
发明者周长军, 李纪奎, 桑林, 黄慧华 申请人:深圳市新创中天信息科技发展有限公司