一种基于视频的事件监测方法与流程

本发明创造属于道路车辆监控技术领域，尤其是涉及一种基于视频的事件监测方法。

背景技术：

近年来，随着我国城市化进程的迅速推进，人们的生活水平日益提高，城市机动车保有量飞速增长，随之带来的是城市交通拥堵现象日趋严重；因此道路上各个车道的实时信息的获取对交通管理、交通导航有很重要的意义。现有的无线感应型道路车辆流量检测装置，通过路边基站和埋置于道路路基下的无线感应装置，获取车辆流量数据；但需要布设大量的设备。针对现有技术存在的缺陷，本发明提出一种基于视频的事件监测方法。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明创造旨在克服上述现有技术中存在的缺陷，提出一种基于视频的事件监测方法。

为达到上述目的，本发明创造的技术方案是这样实现的：

一种基于视频的事件监测方法，包括如下步骤：

s1.输入视频图像；

s2.轨迹模块获取车辆轨迹信息，并存储从车辆出现到车辆离开监测范围的全部轨迹信息；速度模块获取车辆速度信息，并存储从车辆出现到车辆离开监测范围的全部速度信息；

s3.将车辆定位至各车道；

s4.建立车道虚拟抓拍线；

s5.设定统计时间间隔，根据前后两帧的时间差得到时间间隔内的总帧数；

s6.事件监测程序统计时间间隔内每一帧画面的车辆信息，分析得出各车道车辆信息。

进一步的，根据所述步骤s4虚拟抓拍线判断车辆是否通过车道的方法，步骤如下：

s401.根据视频的监测区域设定一垂直于车道的虚拟抓拍线；

s402.当前帧车辆轨迹经过虚拟抓拍线，同时前一帧轨迹未经过虚拟抓拍线则判定为车辆碰线；否则，车辆未碰线；

s403.车辆碰线，则当前车辆通过该车道，计入通过车道的车辆数量；否则，不计入。

进一步的，所述步骤s6需要选取统计的车道，事件监测功能将对每个车道做出单独的统计；所述各车道车辆信息包括：车辆总流量、车型流量、平均速度、通行状态、车道时间占有率、车道空间占有率、车头时距、车头间距、排队长度。

进一步的，所述平均速度计算方法为：

统计在时间间隔内每帧车辆的总数和每帧车辆对应的速度总和；

计算总帧数车辆总数和总帧数速度总和；

平均速度＝总帧数速度总和/总帧数车辆总数。

进一步的，所述车道时间占有率计算方法如下：

统计在时间间隔内每帧是否有车，得到有车总帧数；

车道时间占有率＝有车总帧数/总帧数。

进一步的，所述车道空间占有率计算方法如下：

统计在时间间隔内每帧车辆的长度和；

计算总帧数车辆长度和；

车道空间占有率＝总帧数车辆长度和/(总帧数×车道长度)。

进一步的，所述车头时距计算方法如下：

记录在时间间隔内第一次撞线时间戳和最后一次撞线时间戳，此功能在车道通过0辆及1辆车时为0；

车头时距＝(最后一次撞线的时间戳-第一次撞线时间戳)/(车辆总流量-1)。

进一步的，所述车头间距计算方式为：车头间距＝车头时距×平均速度。

进一步的，所述步骤s6结束后输出统计结果，并判断是否继续监测视频图像，是则转入步骤，否则结束。

相对于现有技术，本发明创造具有以下优势：

在对车道的监控过程中可以捕获到车道中车辆的通行过程，通过利用车辆通行过程中的轨迹和速度，可以获得各车道的车辆总流量、车型流量、平均速度、通行状态、车道时间占有率、车道空间占有率、车头时距、车头间距和排队长度。该发明具有较高准确性和较强的场景适应性，可较为准确的获取时间段内车道的通行信息。

附图说明

构成本发明创造的一部分的附图用来提供对本发明创造的进一步理解，本发明创造的示意性实施例及其说明用于解释本发明创造，并不构成对本发明创造的不当限定。在附图中：

图1为本发明创造实施例所述的一种基于视频的事件监测方法流程图；

图2为本发明创造实施例所述的监测区域设置示意图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明创造中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在本发明创造的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明创造和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明创造的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明创造的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

在本发明创造的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明创造中的具体含义。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明创造。

一种基于视频的事件监测方法，包括如下步骤：

s1.输入视频图像；

s2.轨迹模块获取车辆轨迹信息，并存储从车辆出现到车辆离开监测范围的全部轨迹信息；速度模块获取车辆速度信息，并存储从车辆出现到车辆离开监测范围的全部速度信息；

s3.将车辆定位至各车道；

s4.建立车道虚拟抓拍线；

s5.设定统计时间间隔，根据前后两帧的时间差得到时间间隔内的总帧数；

s6.事件监测程序统计时间间隔内每一帧画面的车辆信息，分析得出各车道车辆信息。

根据所述步骤s4虚拟抓拍线判断车辆是否通过车道的方法，步骤如下：

s401.根据视频的监测区域设定一垂直于车道的虚拟抓拍线；

s402.当前帧车辆轨迹经过虚拟抓拍线，同时前一帧轨迹未经过虚拟抓拍线则判定为车辆碰线；否则，车辆未碰线；

s403.车辆碰线，则当前车辆通过该车道，计入通过车道的车辆数量；否则，不计入。

所述步骤s6需要选取统计的车道，事件监测功能将对每个车道做出单独的统计，车道之间的统计结果互不影响；所述各车道车辆信息包括：车辆总流量、车型流量、平均速度、通行状态、车道时间占有率、车道空间占有率、车头时距、车头间距、排队长度。

所述车辆总流量，统计在时间间隔内碰线车辆的总数；所述车型流量，统计在时间间隔内各个车型碰线车辆的总数；所述平均速度，统计时间间隔内车辆通行的平均速度；所述通行状态，根据时间间隔内的平均速度做设定，分为停驶、慢行、无车和通畅；所述车道时间占有率，统计在时间间隔内车道的时间占有情况；所述车道空间占有率，统计在时间间隔内车道的空间占有情况；所述车头时距，统计时间间隔内车头通过虚拟抓拍线的平均时间；所述车头间距，统计在时间间隔内车头间的平均距离；所述排队长度，统计当前帧某辆车速度为0之后，该车辆到末尾车辆的距离，该功能为实时监测。

所述平均速度计算方法为：

统计在时间间隔内每帧车辆的总数和每帧车辆对应的速度总和；

计算总帧数车辆总数和总帧数速度总和；

平均速度＝总帧数速度总和/总帧数车辆总数。

所述车道时间占有率计算方法如下：

统计在时间间隔内每帧是否有车，得到有车总帧数；

车道时间占有率＝有车总帧数/总帧数。

所述车道空间占有率计算方法如下：

统计在时间间隔内每帧车辆的长度和；

计算总帧数车辆长度和；

车道空间占有率＝总帧数车辆长度和/(总帧数×车道长度)。

所述车头时距计算方法如下：

记录在时间间隔内第一次撞线时间戳和最后一次撞线时间戳，此功能在车道通过0辆及1辆车时为0；

车头时距＝(最后一次撞线的时间戳-第一次撞线时间戳)/(车辆总流量-1)。

所述车头间距计算方式为：车头间距＝车头时距×平均速度。

所述步骤s6结束后输出统计结果，并判断是否继续监测视频图像，是则转入步骤，否则结束。

由于基于视频的事件监测方法需要确定监测区域。因此，如附图2所示，在通行车道1上设置相应的监测区域2，监测区域2在监测相机的视野范围内，将虚拟抓拍线3设置在监测区域的约1/4处。整体监测区域设置如附图2所示。

在设置好监测区域后，开始进行统计，输入图像通过轨迹模块和速度模块获得车辆对应的轨迹和速度后，通过事件监测模块获得各个车道的车辆总流量、车型流量、平均速度、通行状态、车道时间占有率、车道空间占有率、车头时距、车头间距和排队长度，统计结束如需继续获得，则清空已有参数，重新进行统计。算法整体流程图如附图1所示。

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