一种智能交通车流量数据统计方法与流程

本发明涉及一种智能交通车流量数据统计方法，属于交通信号控制技术领域。

背景技术：

交通流量是指在选定时间段内通过道路某一地点、某一断面或某一车道的交通实体数，从车流量的大小可以判定交通的拥挤状况,从而决定采取何种交通管理措施,因此对交通量的准确检测在交通工程中占有十分重要的位置。指在单位时间内，通过道路上的某一地点或者某一断面实际参与交通的参与者的数量。又称作交通流量或者流量。参与者包括机动车、非机动车和行人，因而交通量可分为机动车交通量、非机动车交通量和行人交通量。但在没有特殊说明的情况下，交通量都是指机动车交通量，并且是指单位时间内来去两个方向上的车辆数。是道路截面实际通行能力的测算指标，也是道路分级和确定道路等级的主要依据。在实际应用的交通流量中其表示方法有平均交通量、高峰小时交通量和设计小时交通量。

在现有技术中，现有的交通流量主要靠摄像头和计数器进行实现，无法准确的反映实际的流量，监测效果差，流量信息统计也不可靠。

技术实现要素：

为解决现有技术存在的技术问题，本发明提供了一种能够实时采集道路车流量信息，并生成仿真图像的智能交通车流量数据统计方法。

为实现上述目的，本发明所采用的技术方案为一种智能交通车流量数据统计方法，包括安装有仿真软件的控制计算机，按照以下步骤进行操作，将采集摄像头采集到的视频图像传输至控制计算机，控制计算机对视频图像中的运动物体进行追踪，并对视频图像进行处理，以所有静止物体为背景，所有可移动物体为相对背景，利用带有明显线条的方形对运动物体进行框选提取，并在移动轨迹的后方生成一条轨迹线条，并对框选的方框及运动轨迹进行确认，确认为移动车辆，然后对所有通过视频图像范围内的车辆进行统计，生成统计记录，再将生成的记录数据导入交通仿真软件的计算机内，在交通仿真软件内形成交通工具模型及实时流量信息。

优选的，对移动物体进行框选，并且移动物体尾部成一条轨迹线条，通过轨迹线条的移动速度确定为哪种类型的车辆。

优选的，可以将本地视频文件直接导入控制计算机进行运动物体的追踪。

优选的，所述交通仿真软件为西门子plantsimulation。

与现有技术相比，本发明具有以下技术效果：本发明采用摄像头采集实时的道路交通状况视频，并将视频上传至控制计算机进行分析处理，然后同步到城市的仿真模型中，将实时道路交通情况进行实时再现，这样能够准确统计出某个时段、某条道路上的流量信息，并形成仿真模型，能够更加直观的看到该条道路上的实际流量，便于根据实际流量对交通信号灯进行动态调整。

附图说明

图1为本发明中交通仿真的结构示意图。

图2为本发明中提取视频图像中的运动物体并框选时的示意图。

图3为本发明中整体连续轨迹跟踪示意图。

具体实施方式

为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，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。

一种智能交通车流量数据统计方法，包括安装有交通仿真软件的控制计算机，按照以下步骤进行操作，将采集摄像头采集到的视频图像传输至控制计算机，控制计算机对视频图像中的运动物体进行追踪，然后对视频图像进行处理，以所有静止物体为背景，所有可移动物体为相对背景进行框选提取并在其移动轨迹后生成轨迹线条跟踪模拟，利用带有明显线条的方形和线条轨迹对运动物体进行框选和轨迹确认，以证明其为车辆，该系统可在视频或摄像头范围内自动跟踪整屏移动车辆并抓取，生成的记录数据导入交通仿真软件plantsimulation内，在交通仿真软件内形成交通工具模型及实时流量信息。其中，通过与背景之间相对移动的物体进行框选，其明显方形框后轨迹线的移动速度可以被判定为不同类型的车辆。此外，还可以将本地视频文件直接导入云端数据库服务器进行运动物体的追踪。

本发明具体使用时，如图1所示，以城市的全景地图或者卫星地图为仿真底板，建造交通模型，根据本地区的交通规则，调整模型中路口、道路及行车规范，对限速、让行、公共交通等特殊地段，特殊事件进行控制，尽可能的与实际路面状况完全吻合；然后将整个交通模型导入装有交通仿真软件的计算机中，利用交通仿真软件对整个交通模型进行仿真运行；采集摄像头采集各个道路上的车流量、行人等实时道路交通信息，并将采集到的实时道道路交通信息上传至控制计算机；然后控制计算机同步到交通仿真软件中，并在交通仿真软件中实时呈现道路实时状态；其中，采集摄像头采集到的视频图像传输至控制计算机，控制计算机对视频图像中的运动物体进行追踪，并对视频图像进行处理，视频图像进行处理时采用自制视频开发系统进行操作，以所有静止物体为背景，所有可移动物体为相对背景进行框选提取并在其移动轨迹后生成轨迹线条跟踪模拟，利用带有明显线条的方形和线条轨迹对运动物体进行框选和轨迹确认，以证明其为车辆，该系统可在视频或摄像头范围内自动跟踪整屏移动车辆并抓取，如图2所示。移动的车辆可以被框选，同时在框的末尾自动产生一条轨迹线，该轨迹线可以判定移动物体的相对速度，并对运动物体进行实时捕捉记录和车辆种类确认，生成的记录数据导入安装有仿真软件plantsimulation的计算机内，在仿真软件plantsimulation内形成交通工具模型及实时流量信息，如图3所示，系统会同时捕捉多个移动物体，并根据行驶轨迹线判定其相对移动速度并确认其为机动车，如：大型车辆（例如：公交车）、中型车辆（例如：轿车）和小型车辆（例如：自行车）。通过仿真模拟的方法，通过收集的车流量和路口信息后，将车流量和路口信息通过云端数据库服务器进行分析和优化：使采集到的流量信息更加真实、直观、可靠，并通过采集的到的流量信息能够对交通信号灯进行动态调整，便于提高交通的通行效率。

以上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、等同替换和改进等，均应包在本发明范围内。

技术特征：

技术总结
本发明涉及一种智能交通车流量数据统计方法，属于交通信号控制技术领域，提供了一种能够实时采集道路车流量信息，并生成仿真图像的智能交通车流量数据统计方法，所采用的技术方案为控制计算机对采集摄像头采集到的视频图像中的运动物体进行追踪，并对视频图像进行处理，然后在对运动物体与背景物体的速度差及持续跟踪进行提取，利用带有移动行走轨迹线的方法对运动物体进行持续跟踪，以运动物体和其行走轨迹，对运动物体进行实时捕捉记录，生成的记录数据导入仿真模拟软件PLANT SIMULATION内，在交通仿真软件内形成交通工具模型及实时流量信息；本发明广泛用于交通流量信息的采集。

技术研发人员：白冰
受保护的技术使用者：白冰;浙江科技学院
技术研发日：2018.04.23
技术公布日：2018.08.10