一种基于视频地理围栏的机动车违章行为检测方法与流程

本发明涉及一种机动车违章行为检测方法，属于交通违章检测技术领域。

背景技术：

近些年来，随着经济的高速发展，人们生活水平不断提升，我国的机动车数量更是每年在以指数级的速度增长，随之而来的城市交通拥堵、交通事故频发、交通管理落后等交通问题给交通管理部门提出了新的挑战。有关统计表明，在交通事故成因方面，车辆违章是最为主要的诱因。为了缓解我国交通问题，维护交通秩序的稳步运行，就必须要强化对车辆交通违章行为进行实时监测，及时纠正存在的各种车辆违章行为。

目前，我国机动车违章检测技术与手段日趋多样化，主要包括：波频检测技术、磁频检测技术和视频检测技术。但三种技术均存在一定的不足，如波频检测技术的监测范围受车型、车高变化的影响，检测精度易受环境的影响(宋颖华.交通检测技术及其发展[j].公路,2000(9):34-37)；磁频检测技术检测参数相对较小，无法对途经车辆的型号等有关详细信息进行准确识别(马超.基于视频技术的车辆违章监测与车流量统计[d].郑州大学,2014.)；视频检测技术种图像处理的实时性较差，检测精度受整个系统软、硬件的限制。

在现有的机动车违章行为检测研究中，前人对于闯红灯、车辆超速、车辆逆行现象的检测已较为成熟。如对信号灯和停止线的识别检测，通过信号灯状态的判断和车辆质心与停止线的位置关系来判定是否存在闯红灯行为(宋晨炜,曹国勇,李声飞.基于视频的车辆闯红灯检测系统设计[j].数字通信,2009,36(2):79-82；江旺，一种机动车闯红灯检测系统，发明专利，cn108615367a)；根据车辆运动轨迹坐标序列点来判断车辆的行驶方向进而判定是否存在逆行现象(杨昌勇,刘建伟,曹泉.车辆违章逆行的图像自动检测与识别[j].计算机工程与设计,2005,26(10):2825-2827)；在视频区域上设定两条距离已知的虚拟检测线来求解车辆通过其的实际速度，借此来判定车辆是否存在超速违规行为(邹震.智能交通系统中违章车辆快速检测方法研究[d].上海交通大学,2013；曹石等，防止车辆超速违章的系统，发明专利，cn205292294u)。也有部分专家学者对违章变道现象进行检测，主要是通过车辆和交通线的位置关系来判断是否存在压线行为，但判定方法复杂，检测效率较低，结果精度较低(黄春贤.基于视频的车辆违禁压线检测的研究与实现[d].电子科技大学,2011；林正奎等，一种车辆越线违章行为监测方法及系统，发明专利，cn108665712a)。因此，本发明采用视频地理围栏技术，提出一种面向城市道路路口，主要针对违章变道、不按规定车道行驶现象的智能化机动车违章行为检测方法，以转变传统车辆违章监管模式，解决目前在这一领域管理方式不完善、技术手段不成熟等问题。

视频地理围栏(geo-fencing)是基于位置服务(lbs)发展的一种新应用，是指以虚拟的栅栏围出一个虚拟的地理边界，当目标进入或离开某个特定地理区域，或在该区域内活动时，视频传感器终端可以自动接收相应的服务信息、通知和警告(黄俊.基于android系统的远程监控与控制系统的设计与实现[d].宁波大学,2014.)。视频地理围栏技术具有双向联动、被动定位、目标可视等特征，能够实现视频地理围栏边界和获取的目标坐标在视频空间场景下的联动展现和存储；同时这种被动式定位使得围栏的服务或监控目标更加全面化和一般化，不会产生由于传感器硬件设备与目标自身行为所而造成的围栏内目标遗漏，且包括目标地理坐标、前景信息、颜色特征、几何轮廓等丰富的定位可视性信息，对于城市管理等具有重要应用价值。

目前，视频地理围栏技术可广泛应用于多个领域，如在安防领域中，视频地理围栏的监控目标主要为行人、车辆和重要物品，旨在保护公共财产安全与公民人身安全；在电力系统领域中，视频地理围栏通过以电力线三维缓冲区为围栏边界位置，当物体在进入该缓冲区而为触碰电力线快速响应，提前报警，保障人员安全(王思宁.视频地理围栏与应用[d].南京师范大学，2015)。

技术实现要素：

本发明所要解决的关键问题是针对城市道路路口设置地理围栏并将其映射至视频空间，对车辆进行检测与跟踪，判断其与所建立的地理围栏之间的位置关系，根据围栏规则判定是否为违章行为。因此，本发明提出了一种基于视频地理围栏的机动车违章行为检测方法。

本发明公开了一种基于视频地理围栏的机动车违章行为检测方法，包括以下步骤：

s1：根据视频图像空间和地理空间的映射关系，将预先建立的地理围栏映射至视频图像空间上，建立视频图像空间和地理围栏的双向联动；

s2：通过目标检测与跟踪方法，跟踪并记录目标运动轨迹，根据目标运动轨迹与地理围栏的位置关系，判断是否存在违章行为。

进一步的，根据车道线，对每一条车道选取对应的围栏区域，且围栏区域根据当前车道和路标信息获取对应的交通规则。

进一步的，所述视频图像空间和地理空间的映射关系的建立步骤包括：

在监控视频流中获取任意一幅视频图像，在视频图像和二维地图上采集同名点对；

根据同名点对在视频图像和二维地图对应的图像坐标和地理坐标，得到对应的单应矩阵；

所述将预先建立的地理围栏映射至视频图像空间上的步骤包括：

根据单应矩阵的逆矩阵，将地理围栏映射至视频图像空间上。

进一步的，所述同名点对的采集数量不少于4对，且采集的同名点对不能全部共线。

进一步的，所述通过目标检测与跟踪方法，跟踪并记录目标运动轨迹的步骤包括：采用背景建模方法提取前景目标，为前景目标建立跟踪器，基于监控视频流中的每一帧图像，对跟踪器进行更新，得到目标运动轨迹。

进一步的，所述根据目标运动轨迹与地理围栏的位置关系，判断是否存在违章行为的步骤包括：

根据目标运动轨迹的起点及当前点，判断目标所在的地理围栏区域；

若目标运动轨迹起点在地理围栏区域内，且目标运动轨迹起点与当前点所构成的直线与地理围栏边界相交，判断为存在违章行为，否则判定为合法行为。

有益效果：基于视频地理围栏的特点，在交通领域中，视频地理围栏的监控目标为机动车辆，可对交通道路上的违法违规行为进行预警并及时地推送信息。此外，本发明无需增设摄像头、不改变现有设备，且不受环境等外界因素影响，这将大大提高机动车违章行为检测的高效性、实时性与准确性。

附图说明

图1是本发明路口交通示意图；

图2是本发明地理围栏构建示意图；

图3是本发明车辆追踪示意图。

图4是本发明违章变道示意图。

图5是本发明不按导向车道行驶示意图。

图6是本发明总体结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例进一步阐述本发明。

本发明的基本思路：首先获取监控路口的大比例尺地图；接入监控视频流，获取其中的一幅图像，在视频图像和二维地图上采集同名点对，获取同名点的图像坐标和地理坐标，建立起视频图像空间和地理空间的映射关系；提取道路边界线、路标等信息，并为每一个车道，根据路标信息建立具有相应规则的地理围栏；利用单应矩阵，将已完成设置的围栏对应位置映射至视频空间，建立视频空间与地理围栏的双向联动；通过目标检测与跟踪方法，跟踪并记录车辆行驶轨迹；判断其与所建立地理围栏间的位置关系，若违反规则，则判定其为违章驾驶。

实施例1：

本实施例1的一种基于视频地理围栏的机动车违章行为检测方法，包括以下步骤：

s1：采用地形图绘制方法，绘制视频监控区域附近的比例尺为1:200的地图；

s2：建立视频图像空间和地理空间映射关系：

所述的映射关系建立首先是接入监控视频流，获取其中的一幅图像，在视频图像和二维地图上采集同名点对，获取同名点的图像坐标和地理坐标，建立起视频图像空间和地理空间的映射关系，得到对应的单应矩阵。其中，采集同名点对的数量应不少于四对，且不能全部共线。

所述单应矩阵计算方法为：

获取视频图像和二维地图上大于等于四对同名点对，表示为：

其中，s为比例系数，h为单应性矩阵，它包含图像间的物理变换与摄像机内参数矩阵两部分，到下列线性方程：

将同名点对代入式(3)，可得到单应矩阵h。

s3：划定围栏区域，并设置相应规则：

所述的围栏区域划定是通过手动选取的方法，根据车道线对于每一个车道选取对应的围栏区域；围栏规则的设置是将在停止线之前设定为违章变道，停止线之后的设定为不按导向车道行驶。

s4：建立视频空间与地理围栏的双向联动：

将第三步中获取的围栏位置信息，通过第二步中得到单应矩阵的逆矩阵，将地理围栏映射至视频空间，建立视频空间与地理围栏的双向联动。

s5：通过目标检测与跟踪方法，跟踪每一辆行驶车辆并记录其行驶轨迹，具体步骤为：

s5-1：利用背景建模方法提取前景目标，并对鬼影进行去除。

s5-2：为前景目标建立跟踪器，并对跟踪器进行初始化。

s5-3：基于每一帧图像，对跟踪器进行更新，并记录目标运动轨迹。

s6：机动车违章行为的判定。

所述的违章行为判定规则是指判断记录的运动轨迹与第二步中预设地理围栏的位置关系，具体步骤为：

s6-1：确定目标运动轨迹的起点及当前点以判断目标所在围栏区域；

s6-2：若目标的轨迹起点在围栏区域之内，且起点与当前点所构成直线与围栏边界相交，且交点位于停止线之前的侧面边界，则判定为违章变道。

s6-3：若目标的轨迹起点在围栏区域之内，且起点与当前点所构成直线与围栏边界相交，且交点位于停止线之后的侧面边界，则判定为不按导向车道行驶。

实施例2：

第一步、相关设备准备。准备一台便携式笔记本电脑，海高清监控摄像头一个；

第二步、大比例尺地图的获取，采用地形图绘制方法绘制视频监控区域附近的比例尺为1:200的地图；

第三步、通过同名点采集的方法，获取视频图像与地理空间的对应坐标点对，计算视频图像与地图空间的单应矩阵，构建视频图像与地理空间的互映射关系。

第四步、根据路口地图结合交通图(如图2)，通过手动选取的方法，在地图上对于每一个车道选取对应的围栏区域，并为其设定相应的围栏规则。如图2所示，分别对于直行、左转、右转三个车道设定相应的地理围栏，在停止线之前的围栏规则设定为禁止违章变道，停止线之后的围栏规则设定为不按导向车道行驶。

第五步、利用第三步中求得单应矩阵的逆矩阵，将围栏边界的地理坐标转换为监控图像坐标，并绘制围栏区域，由此建立视频空间与地理围栏的双向联动。

第六步通过目标检测与跟踪方法，跟踪每一辆行驶车辆并记录其行驶轨迹：

(1)利用vibe背景建模方法，提取前景目标，并对鬼影进行去除。

(2)为前景目标建立跟踪器，并对跟踪器进行初始化，本发明利用csrt目标跟踪算法，对每一个前景目标进行跟踪。

(3)基于每一帧图像，对跟踪器进行更新，并记录每个目标的运动轨迹，如图3所示。

第七步、通过线段与多边形的位置关系，判断第五步中所记录运动轨迹与第三步中预设地理围栏的位置关系：

(1)确定目标运动轨迹的起点以判断目标所在围栏区域。

(2)若目标的轨迹起点在某围栏区域之内，根据折线与多边形位置关系判定原理，判断机动车行驶轨迹与地理围栏之间的位置关系

(3)若机动车行驶轨迹与地理围栏侧边界存在交点，并且交点位于停止线之前如图4所示，则判定车辆违章变道。

(4)若机动车行驶轨迹与地理围栏侧边界存在交点，并且交点位于停止线之后如图5所示，则判定车辆违章变道。

(5)实施例总体效果如图6所示。