基于视频方式的排阵式路口阵区车流量的检测方法及装置与流程

本发明涉及智能交通控制领域，特别涉及一种基于视频方式的排阵式路口阵区车流量的检测方法及装置。

背景技术：

随着城市车辆数目的急剧增长，交通压力变得越来越大，拥堵现象在城市出现的几率越来越大。城市拥堵问题日益成为交管部门处理的主要问题。对城市交通而言，拥堵现象是极为致命的。拥堵现象不仅导致相关人员的时间资源极大的浪费，还会引起环境资源的严重污染。可以说，拥堵直接影响社会生产力。

通过调查发现，城市环境下，引发交通拥堵的原因主要有三种：

1、道路上出现异常状态引起车道通行能力下降，比如车辆事故，道路施工等等。这种类型的拥堵，需交警发现后及时进行现场处理疏导。

2、城市化进程加剧导致现有路口设计不合理。在以往道路建设中，存在路网系统功能不明确，等级结构不合理等问题。区域缺乏起集散作用的次干路和支路，没有形成合适的道路网络。道路网系统中主、次、支道路网的比例失调。支路对主干路交通的分流作用不明显。这种类型的拥堵，需要做好土地利用与交通设施建设之间的协调。城市的交通管理系统与城市规划、城市建设系统配套，以满足城市交通发展的需要。

3、路口主副干道红绿灯时间不合适。传统的交通灯控制方式难以再科学地指挥车辆的通行，有效地解决交通堵塞问题。例如当南北方向车流量很大时，传统控制方式的无法保证南北方向绿灯开放更长的时间，以缓解交通拥挤的问题。同时无法将东西方向的绿灯时间控制在合理时间，造成交通容量浪费。这种类型的交通拥堵，需要获取路口各个方向的交通流量，合理地控制信号灯以实现合理的科学分流。

公开号为cn1441369a，发明名称为《交通控制法及设施》的发明专利申请中，提出道路交通控制的方法以及与之相适应的装置设施，用于引导指示控制机动车、非机动车各向或若干向的全部或部分车辆分流。它按照预设或自动感应调控优化和智能的程序步骤，将车流排列成有序阵列，实现多车道无交叉或者少交叉的车流连续或非连续排阵通行的方法(简称排阵式通行)，可以极大化提高路口的通行效率。

无论是普通路口方案还是排阵式通行方案，根据实时车流量的控制通行方向红绿灯，可有效缓解非道路异常状态引起拥堵的问题。现有车辆检测的主要方法如下：

在公开号为cn104464294a，发明名称为《一种基于阵列雷达的路段交通状态评价方法》的发明专利申请中提出基于雷达的方法。在待测路段旁安装阵列雷达车辆检测设备，并区分检测区和盲区。阵列雷达车辆检测设备将获取待测路段的检测区的实时交通参数信息。该方法盲区较大，不适用实时控制红绿灯。

在专利公开号为cn104268589a，发明名称为《一种前方车辆检测方法》的发明专利申请中提出基于机器学习的前方车辆检测方法。建立正负样本库，采集大量有车辆存在和无车辆的视频图片，将视频图片中有车辆的图像作为车辆训练正样本，挑选视频图片中没有车辆的图片形成负样本库。图像中的车辆部分特征提取出来hog或类haar特征。模式识别方法为svm或者神经网络、adaboost。输入图像首先采用车辆识别方式检测车辆，再采用边缘先验信息确认车辆存在，最后确认车辆对称性。此专利申请提供了一种有效高车辆识别率和低车辆虚警率的方法。此方法占用计算资源且耗时大，不适合移植到dsp。

在公开号cn101814238a，发明名称为《环形线圈车辆检测器及车辆检测方法》的发明专利申请中提出一种环形线圈车辆检测器。外馈线圈埋入地下，车辆处于感应线圈的检测域时，环形线圈电感量发生变化，通过相应预定的振荡频率变化指示检测域内车辆的存在或通过；车辆通过线圈时进行车辆计数，并依靠车辆通过前后线圈的时间计算车辆平均速度。该方法需要破坏路面，成本高。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种能实现快速有效检测车辆并统计交通流量、不必破坏原有路面结构、减少二次投入以及维护费用的基于视频方式的排阵式路口阵区车流量的检测方法及装置。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种基于视频方式的排阵式路口阵区车流量的检测方法，在排阵式路口阵区的每个车道上绘制虚拟线圈标识符，位于路面上的监控杆上悬挂有视频检测设备，所述视频检测设备位于道路的正上方且视角范围覆盖所述虚拟线圈标识符，所述方法包括如下步骤：

a)利用视频背景更新方法提取所述虚拟线圈标识符的背景图像，并将其作为模板；

b)获取所述虚拟线圈标识符所在位置的当前图像，并将其与所述虚拟线圈标识符的背景图像进行模板匹配；

c)判断所述模板匹配得到的匹配值是否大于第一阈值，如是，判定当前状态为无车辆覆盖所述虚拟线圈标识符，不覆盖计数加1，执行步骤d)；否则，判定当前状态为有车辆覆盖所述虚拟线圈标识符，覆盖计数加1，不覆盖计数置0，返回步骤a)；

d)判断所述不覆盖计数是否大于第一设定帧数或所述匹配值是否大于第二阈值，如是，执行步骤e)；否则，返回步骤a)；

e)判断所述覆盖计数是否大于第二设定帧数，如是，车辆计数增加，执行步骤f)；否则，执行步骤f)；

f)将覆盖计数置0，返回步骤a)。

在本发明所述的基于视频方式的排阵式路口阵区车流量的检测方法中，所述虚拟线圈标识符采用反光材料制作。

在本发明所述的基于视频方式的排阵式路口阵区车流量的检测方法中，所述虚拟线圈标识符为编号数字1、2、3、4与导向箭头的组合。

在本发明所述的基于视频方式的排阵式路口阵区车流量的检测方法中，从车辆覆盖所述虚拟线圈标识符到无车辆覆盖所述虚拟线圈标识符的过程完成一次车辆计数。

在本发明所述的基于视频方式的排阵式路口阵区车流量的检测方法中，采用混合高斯背景建模方式生成所述虚拟线圈标识符的背景图像。

本发明还涉及一种实现上述基于视频方式的排阵式路口阵区车流量的检测方法的装置，在排阵式路口阵区的每个车道上绘制虚拟线圈标识符，位于路面上的监控杆上悬挂有视频检测设备，所述视频检测设备位于道路的正上方且视角范围覆盖所述虚拟线圈标识符，所述装置包括：

背景图像提取单元：用于利用视频背景更新方法提取所述虚拟线圈标识符的背景图像，并将其作为模板；

匹配单元：用于获取所述虚拟线圈标识符所在位置的当前图像，并将其与所述虚拟线圈标识符的背景图像进行模板匹配；

匹配值判断单元：用于判断所述模板匹配得到的匹配值是否大于第一阈值，如是，判定当前状态为无车辆覆盖所述虚拟线圈标识符，不覆盖计数加1；否则，判定当前状态为有车辆覆盖所述虚拟线圈标识符，覆盖计数加1，不覆盖计数置0，返回；

不覆盖计数判断单元：用于判断所述不覆盖计数是否大于第一设定帧数或所述匹配值是否大于第二阈值；

覆盖计数判断单元：用于判断所述覆盖计数是否大于第二设定帧数；

置零单元：用于将覆盖计数置0，返回。

在本发明所述的装置中，所述虚拟线圈标识符采用反光材料制作。

在本发明所述的装置中，所述虚拟线圈标识符为编号数字1、2、3、4与导向箭头的组合。

在本发明所述的装置中，从车辆覆盖所述虚拟线圈标识符到无车辆覆盖所述虚拟线圈标识符的过程完成一次车辆计数。

在本发明所述的装置中，采用混合高斯背景建模方式生成所述虚拟线圈标识符的背景图像。

实施本发明的基于视频方式的排阵式路口阵区车流量的检测方法及装置，具有以下有益效果：由于在路面绘制虚拟线圈标识符，也就是绘制标识符作为虚拟线圈，通过将虚拟线圈标识符的当前图像与背景图像进行模板匹配判断覆盖方式，检测车辆是否存在，然后分析车辆进入虚拟线圈标识符到出去虚拟线圈标识符，来进行车辆计数，实现快速检测车辆并统计交通流量，因此其能实现快速有效检测车辆并统计交通流量、不必破坏原有路面结构、减少二次投入以及维护费用。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明基于视频方式的排阵式路口阵区车流量的检测方法及装置一个实施例中视频检测设备与虚拟线圈标识符的位置示意图；

图2为所述实施例中视频检测设备的视角范围与虚拟线圈标识符的关系示意图；

图3为所述实施例中虚拟线圈标识符的示意图；

图4为所述实施例中方法的流程图；

图5为所述实施例中装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明基于视频方式的排阵式路口阵区车流量的检测方法及装置实施例中，请参见图1，在排阵式路口阵区的每个车道上绘制虚拟线圈标识符11，位于路面上的监控杆上悬挂有视频检测设备10，也就是说，视频检测设备10悬挂于路面上的监控杆上，视角正对着虚拟线圈标识符11。图1是本实施例中视频检测设备与虚拟线圈标识符的位置示意图，从图1中可以看出视频检测设备10与虚拟线圈标识符11各自的位置。值得一提的是，视频检测设备10采用的是摄像机。

图2为本实施例中视频检测设备的视角范围与虚拟线圈标识符的关系示意图；图2中，视频检测设备10位于道路的正上方且视角范围覆盖虚拟线圈标识符11，也就是说，视频检测设备10的视角范围包含虚拟线圈标识符11，用于检测车辆完成流量统计。图2中，虚线圆的位置是视频检测设备10的视角范围，虚拟线圈标识符11必须在视频检测设备10的视角范围内，视频检测设备10位于道路正上方，视角范围可以看到两条车道，并且不存在车道之间车辆的相互遮挡。视频检测设备10实际上能看多少条车道，以视角范围内不存在车辆遮挡其他车道的虚拟线圈标识符为前提，可以是1条车道或者多条车道。

图3为本实施例中虚拟线圈标识符的示意图，图3中，在视频检测设备10的视角范围内，虚拟线圈标识符11采用反光材料绘制在路面上，虚拟线圈标识符11为编号数字1、2、3、4与导向箭头的组合，请参见图2和图3。

图4为本实施例中方法的流程图，图4中，上述基于视频方式的排阵式路口阵区车流量的检测方法包括如下步骤：

步骤s01利用视频背景更新方法提取虚拟线圈标识符的背景图像，并将其作为模板：本实施例中，利用视频背景更新方法提取稳定的虚拟线圈标识符的背景图像，并将其作为模板，用于后期的模板匹配。值得一提的是，本实施例中设定了背景更新帧数，当背景更新的帧数大于该设定的背景更新帧数时，执行步骤s02；当背景更新的帧数小于或等于该背景更新帧数时，则继续进行背景更新，对下一帧图像进行判断直至大于上述设定的背景更新帧数。上述设定的背景更新帧数为100帧。

步骤s02获取虚拟线圈标识符所在位置的当前图像，并将其与虚拟线圈标识符的背景图像进行模板匹配：本步骤中，获取虚拟线圈标识符所在位置的当前图像，并将其与虚拟线圈标识符的背景图像进行模板匹配。值得一提的是，本实施例中，优选根据视频序列使用混合高斯背景建模方式生成虚拟线圈标识符的背景图像，然后通过当前图像(当前画面)与背景图像的模板匹配，判断当前是否存在车辆覆盖虚拟线圈。

步骤s03判断模板匹配得到的匹配值是否大于第一阈值：根据模板匹配得到的匹配值，可以得到当前覆盖状态。具体的，本步骤中，判断模板匹配得到的匹配值是否大于第一阈值，如果判断的结果为是，则执行步骤s05；否则，执行步骤s04。本实施例中，将第一阈值标记为l。

步骤s04判定当前状态为有车辆覆盖所述虚拟线圈标识符，覆盖计数加1，不覆盖计数置0：如果上述步骤s03的判断结果为否，则执行本步骤。本步骤中，判定当前状态为有车辆覆盖所述虚拟线圈标识符，覆盖计数加1，不覆盖计数置0，执行完本步骤返回步骤s01计算下一帧图像。

步骤s05判定当前状态为无车辆覆盖虚拟线圈标识符，不覆盖计数加1：如果上述步骤s03的判断结果为是，则执行本步骤。本步骤中，判定当前状态为无车辆覆盖虚拟线圈标识符，不覆盖计数加1，执行完本步骤，执行步骤s06。

步骤s06判断不覆盖计数是否大于第一设定帧数或匹配值是否大于第二阈值：本步骤中，判断不覆盖计数是否大于第一设定帧数或匹配值是否大于第二阈值，如果判断的结果为是，则执行步骤s07；否则，返回步骤s01计算下一帧图像。本实施例中，将第一设定帧数标记为n，将第二阈值标记为h。

步骤s07判断覆盖计数是否大于第二设定帧数：如果上述步骤s06的判断结果为是，则执行本步骤。本步骤中，判断覆盖计数是否大于第二设定帧数，如果判断的结果为是，则执行步骤s08；否则，执行步骤s09。本实施例中将第二设定帧数标记为m。

步骤s08车辆计数增加：如果上述步骤s07的判断结果为是，即覆盖计数大于m，则执行本步骤。本步骤中，车辆计数增加。执行完本步骤，执行步骤s09。值得一提的是，本实施例中，从车辆覆盖虚拟线圈标识符到无车辆覆盖虚拟线圈标识符的过程完成一次车辆计数。也就是根据视频序列从有车辆覆盖到无车辆覆盖为一个周期，统计一次车辆。

本实施例中，车辆覆盖判定和车辆计数两部分算法逻辑单独运行，结果则交叉应用。当存在覆盖行为时，则累积统计覆盖时间(覆盖计数)，虽然可能存在累积时间不一样的情况，但判断是否覆盖的逻辑却是相同的。当存在不覆盖时，累积不覆盖时间(不覆盖计数)，如果不覆盖时间持续大于n帧或者更多帧，则认为不覆盖状态有效，否则需要增加模板匹配的匹配值的判断，匹配值高于第二阈值，认为不覆盖有效。从覆盖有效到不覆盖有效的一个周期，统计一次车辆。

步骤s09将覆盖计数置0：如果上述步骤s07的判断结果为否，即覆盖计数小于或等于m，则执行本步骤。本步骤中，将覆盖计数置0。执行完本步骤，返回步骤s01计算下一帧图像。

本发明的方法可以快速有效的检测排阵路口阵区车辆并统计车辆流量。本发明的方法对车辆检测与统计集中于前端并且速度快，降低车辆流量信息反馈滞后可能性，能减少交警现场疏导工作负担，并有效规避红绿灯时间不合理引起的拥堵风险。本发明的方法基于无遮挡视频检测车辆，根据实际摄像机的视角范围内有效区域在无遮挡的情况下可扩大为3条道路。通过路面的虚拟线圈标识符代替硬件线圈，不必破坏原有路面结构。另一方面相应的视频可由交警现有平台接口提供，减少二次投入以及维护费用。因此其能实现快速有效检测车辆并统计交通流量、不必破坏原有路面结构、减少二次投入以及维护费用。

本实施例还涉及一种实现如上述基于视频方式的排阵式路口阵区车流量的检测方法的装置，其结构示意图如图5所示。本实施例中，在排阵式路口阵区的每个车道上绘制虚拟线圈标识符11，位于路面上的监控杆上悬挂有视频检测设备10述视频检测设备10位于道路的正上方且视角范围覆盖虚拟线圈标识符11。虚拟线圈标识符11采用反光材料制作，虚拟线圈标识符11为编号数字1、2、3、4与导向箭头的组合。

图5中，该装置包括背景图像提取单元21、匹配单元22、匹配值判断单元23、不覆盖计数判断单元24、覆盖计数判断单元25和置零单元26；其中，背景图像提取单元21用于利用视频背景更新方法提取虚拟线圈标识符的背景图像，并将其作为模板；采用混合高斯背景建模方式生成虚拟线圈标识符的背景图像。匹配单元22用于获取虚拟线圈标识符所在位置的当前图像，并将其与虚拟线圈标识符的背景图像进行模板匹配；匹配值判断单元23用于判断模板匹配得到的匹配值是否大于第一阈值，如是，判定当前状态为无车辆覆盖虚拟线圈标识符，不覆盖计数加1；否则，判定当前状态为有车辆覆盖虚拟线圈标识符，覆盖计数加1，不覆盖计数置0，返回；覆盖计数判断单元24用于判断不覆盖计数是否大于第一设定帧数或匹配值是否大于第二阈值；覆盖计数判断单元25用于判断覆盖计数是否大于第二设定帧数；置零单元26用于将覆盖计数置0，返回。本实施例中，从车辆覆盖虚拟线圈标识符到无车辆覆盖虚拟线圈标识符的过程完成一次车辆计数。本发明的装置能实现快速有效检测车辆并统计交通流量、不必破坏原有路面结构、减少二次投入以及维护费用。

总之，本实施例中，在虚拟线圈标识符11的范围内，车辆当前图像与背景图像做模板匹配，匹配值小于或等于第一阈值认为车辆覆盖虚拟线圈标识符11，否则认为当前无车辆覆盖，通过该方法就可以判定虚拟线圈标识符11的区域是否被车辆覆盖。本发明将车辆识别计数问题转换为覆盖状态检测问题，通过模板匹配，将是否覆盖状态转换为模板匹配，是否与背景图像一致，有效的通过虚拟线圈标识符方式进行车辆计数。

在统计经过虚拟线圈标识符11的区域的车辆流量时，车辆连续覆盖时间达到一定值认为覆盖有效。采用虚拟线圈标识符11作为车辆检测基础，虚拟线圈标识符11本身能较好的表现出阵区道路的状态，虚拟线圈标识符11丰富的边缘角点等特征是估计车辆占有虚拟线圈标识符11状态的重要指标。在同一场景，可以较好的判断是否存在车辆，并且不影响路面其他标识的使用。本发明能实现快速有效检测车辆并统计交通流量、不必破坏原有路面结构、减少二次投入以及维护费用。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。