基于视频处理的智能信号灯状态检测方法及检测系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本专利涉及一种交通控制技术，具体涉及信号灯状态检测技术。
【背景技术】
[0002] 在电子警察系统中，一般通过交通信号灯的状态判断交通违法行为。信号灯状态 检测器就是用来获取信号灯状态的一种电子设备。
[0003] 信号灯状态检测器，即检测信号灯的亮灭情况，并以I/O信号或者串口协议的方 式输出检测结果。现有的信号灯状态检测器主要由三部分组成：前端电路、协议处理、输出 接口。前端电路将信号灯并联而来的电源信号转换成适合后续电路处理的电平信号；协议 处理部分将检测到的信号灯状态转换成高低电平的I/O信号或者串口协议数据。
[0004] 目前，现有技术都是基于单片机来进行信号处理、协议转换以及控制输出的。由于 单片机性能的限制，当处理多个通道的信号灯时，只能做简单的信号灯状态检测和结果上 报，不能有效的过滤干扰信号以及灵活实现其它附加功能；加之，单片机本身容易受干扰影 响，导致出现程序跑飞、死机等问题，即使利用watchdog解决上述问题，但是从系统异常到 watchdog复位，再到设备重启正常工作这段时间，也会漏掉信号灯状态检测，这样对于整个 电子警察系统来说就会出现漏拍或者误拍的问题。
[0005] 公告号CN 102568242 B的中国发明专利公开了一种基于视频处理的信号灯状态 检测方法及其系统，其公开的基于视频处理的信号灯检测方案虽然能够解决采用信号灯状 态检测器进行信号灯状态检测所存在的问题，但是该检测方法对恶劣环境，视频质量较差， 复杂路口的信号灯以及信号灯多样性等情况的自适应差，无法有效的在恶劣的环境及较差 成像条件下为公安交通提供更加准确有效的执法证据。
【发明内容】
[0006] 针对现有基于视频处理的信号灯检测方案无法在恶劣的环境及较差成像条件下 有效检测信号灯状态的问题，本专利的目的在于以下两点：
[0007] 目的1 :提供一种基于视频处理的智能信号灯状态检测方法；
[0008] 目的2 :提供一种实现上述检测方法的智能信号灯状态检测系统；
[0009] 据此解决现有技术所存在的问题。
[0010] 为了达到上述目的，本专利采用如下的技术方案：
[0011] 目的1:基于视频处理的智能信号灯状态检测方法，该检测方法包括如下步骤：
[0012] (1)在信号灯视频中给出信号灯的初始化位置及相关信息，使用定位算法确定信 号灯区域位置；
[0013] (2)分析信号灯区域的成像质量，诊断视频质量是否异常；
[0014] (3)对信号灯区域进行颜色空间分析提取相应的色彩区域，并确定亮灯区域的位 置；
[0015] (4)根据步骤（3)得到的信号灯区域的颜色及亮灯区域位置特征实时判断信号灯 的当前状态。
[0016] 优选的，所述步骤（2)中通过对视频帧的亮度、对比度、偏色的计算，以诊断视频 质量，若连续视频质量异常严重，则进行报警。进一步的，该视频质量诊断过程如下：
[0017] (201)从视频中信号灯区域中提取全局亮度，并检测亮度是否异常，若正常转入步 骤（202)，若异常转入步骤（205);
[0018] (202)检测视频中信号灯区域的对比度是否异常，若正常转入步骤（203)，若异常 转入步骤（205);
[0019] (203)检测从视频中信号灯区域的颜色失真是否异常，若正常转入步骤（204)，若 异常转入步骤（205);
[0020] (204)确定视频质量正常，进行后续视频分析处理；
[0021] (205)确认视频亮度、对比度、颜色异常提示报警并且进入视频的下一帧继续步骤 (201) 〇
[0022] 优选的，所述步骤（3)中基于亮度、饱和度结合高斯模型与HSI颜色空间分割出信 号灯区域，同时利用聚类分析提取信号灯区域内的满足色度、亮度和饱和度信息的连通域。 进一步，步骤（3)的包括如下子步骤：
[0023] (301)从视频中信号灯区域中提取满足色度、饱和度、亮度阈值范围的颜色点；
[0024] (302)判断视频的昼夜模式，对昼夜场景的视频进行不同特征图像处理的步骤；
[0025] (303)若为昼场景，则进行彩色图像分割，并将图像转换为灰度图像，并计算灰度 图像的平均亮度；
[0026] (304)若为夜场景，则直接进行灰度图像分割，并计算灰度分割图像的平均亮度；
[0027] (305)对分割图像进行预处理；
[0028] (306)通过对预处理后的分割图像中的前景点进行连通域标记，并通过几何特征 提取多个连通域作为信号灯亮灯区域的候选区域。
[0029] 优选的，所述步骤（4)针对作为信号灯亮灯区域的候选区域的多个连通域通过几 何特征模型提取信号灯的最优连通域，据此确定信号灯的状态。进一步的，所述步骤（4)包 括如下子步骤：
[0030] (401)判断候选连通域的颜色和亮度，以此确定信号灯的状态；
[0031] (402)判断候选连通域相对于信号灯内红、黄、绿的灯的位置，以确定信号灯的位 置状态；
[0032] (403)基于步骤（401)与步骤（402)给出的候选区域的颜色及位置信息判断信号 灯的状态，对应的连通域为最优连通域。
[0033] 优选的，所述检测方法还包括通过统计各灯位置及颜色信息实时校验信号灯区域 位置的偏移的步骤。进一步的，该步骤通过如下子步骤实现：
[0034] (501)判断信号灯的状态，若信号灯状态为红灯或者绿灯，则周期性的统计其特 征，否则结束流程；
[0035] (502)通过红灯或者绿灯区域的特征，提取相应的位置及颜色阈值的特征并进行 周期性的统计；
[0036] (503)根据步骤（502)的统计值，确定红灯、绿灯区域中心位置的偏移；
[0037] (504)根据步骤（502)的统计值，确定整个信号灯区域中心位置的偏移；
[0038] (505)根据步骤（503)和步骤（504)确定的信号灯亮灯区域位置及信号灯区域位 置的偏移值判断信号灯周期是否正常，若正常转入步骤（506)，若不正常转入步骤（507);
[0039] (506)通过统计值，校验信号灯区域的位置；
[0040] (507)还原红灯和绿灯的中心位置为初始化规则中的位置。
[0041] 优选的，所述检测方法还包括依据视频异常诊断结果及信号灯的状态，对信号灯 异常色度的颜色进行校正的步骤。进一步的，该步骤通过如下子步骤实现：
[0042] (601)首先判断是否进行颜色校正，若是则进入步骤（602)，否则结束流程；
[0043] (602)根据确定的信号灯状态及其对应的亮度区域，判定信号灯颜色是否异常，若 异常则进入步骤（603)，否则结束流程；
[0044] (603)提取异常色度的像素点并进行颜色校正。
[0045] 优选的，所述检测方法还包括依据亮灯状态信号灯的位置，对信号灯的形状，即圆 形灯、箭头灯、人行横道灯等进行识别的步骤。进一步的，该步骤通过如下子步骤实现：
[0046] (701)首先判断信号灯周期是否正常，若是则进入步骤（702)，否则结束流程；
[0047] (702)根据确定的信号灯状态及其对应的亮度区域，将此区域通过预先训练好的 SVM分类器进行识别，识别出信号灯的形状即，箭头灯（左转、右转）、圆形灯（直行等）、文 字灯（直行待行灯）、人行横道灯。
[0048] 目的2 :基于视频处理的智能信号灯状态检测系统，所述检测系统包括：
[0049] 信号灯区域位置定位模块，所述信号灯区域位置定位模块确定信号灯视频中信号 灯区域位置；
[0050] 视频异常诊断模块，所述视频异常诊断模块用于诊断经信号灯区域位置定位模块 定位的信号灯区域的视频成像质量是否异常并给出异常级别；
[0051] 颜色空间分析模块，所述颜色空间分析模块对视频质量在异常级别范围内的信号 灯区域进行颜色空间分析，提取信号灯区域内的满足色度、亮度和饱和度信息的连通域；
[0052] 信号灯状态判断模块，所述信号灯状态判断模块对由颜色空间分析模块提取得到 的连通域进行分析，提取最优连通域，确定信号灯的状态。
[0053] 优选的，所述检测系统还包括信号灯区域位置校正模块，所述信号灯区域位置校 正模块通过统计各灯位置及颜色信息实时校验信号灯区域位置的偏移。
[0054] 优选的，所述检测系统还包括信号灯异常色度校正模块，所述信号灯异常色度校 正模块依据视频异常诊断结果及信号灯的状态，对信号灯异常色度的颜色进行校正。
[0055] 优选的，所述检测系统还包括信号灯形状识别模块，所述信号灯形状识别模块依 据信号灯状态及其对应的亮度区域，利用SVM分类器识别信号灯的形状。
[0056] 本专利提供的方案无需附件硬件及其安装，稳定有效，自适应性强且复杂度小，能 实时监测信号灯的状态，并在恶劣的环境及较差成像条件下为公安交通提供更加准确有效 的执法证据。
[0057] 本方案适用多种类型的信号灯检测，尤其适用复杂场景下的智能交通系统。
【附图说明】
[0058] 以下结合附图和【具体实施方式】来进一步说明本专利。
[0059] 图1是本专利实例中基于视频处理的信号灯检测的流程示意图；
[0060] 图2是本专利实例中视频异常诊断的流程示意图；
[0061] 图3是本专利实例中信号灯的颜色及空间几何特征分析的流程示意图；
[0062] 图4是本专利实例中信号灯状态判断的流程示意图；
[0063] 图5是本专利实例中信号灯信息统计及位置偏移校正的流程示意图；
[0064] 图6是本专利实例中信号灯异常色度颜色校正的流程示意图；
[0065] 图7是本专利实例中信号灯形状识别的流程示意图；
[0066] 图8是本专利实例中基于视频处理的信号灯状态检测系统的系统示意图。
【具体实施方式】
[0067] 为了使本专利实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结 合具体图示，进一步阐述本专利。
[0068] 本专利提供的基于视频处理的智能信号灯检测方案，适用多种类型的信号灯检 测，尤其适用复杂场景下的智能交通系统。其整个检测过程包含步骤为：
[0069] 首先，在信号灯视频中给出信号灯的初始化位置及相关信息，使用定位算法确定 信号灯区域位置，本专利中称为信号灯检测区域；
[0070] 接着，分析信号灯检测区域的成像质量，诊断视频质量是否异常并给出异常级别； 若长时间视频质量异常严重，则认为外部硬件灯异常出现的情况，则通过报警机制通知用 户，让用户及时排除故障。
[0071] 若视频质量在异常级别范围内，则结合高斯模型与HSI颜色空间分割出信号灯