基于公路监控的车道流量检测方法、装置、设备及介质与流程

本发明涉及智能交通计算的，尤其是涉及基于公路监控的车道流量检测方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、目前，随着经济发展加速，机动车辆数量迅猛增加，带来了许多交通问题，如：交通拥堵、交通管理落后等。通过对道路的车道流量研究，可以了解交通流量的分布情况以及交通拥堵的程度。这些信息不仅可以把握当前交通运行状况，对交通规划研究和规划新的交通设施至关重要。传统的交通数据采集方法是在路面下埋设感应线圈进行数据采集，硬件系统较复杂、系统环境适应能力差、安装灵活性不高、对路面破坏性大、维护成本较高。

2、随着视频监控技术的发展，视频摄像机已经被广泛应用于智能交通技术领域。因此通过视频检测车道流量有了广泛应用的可能，且维护成本相对较低。目前车道识别技术主要采用边缘检测技术在图像中检测道路的各条标志线，但是由于各种干扰（如光线、下雨路面积水等）的影响，使得检测效果不够理想。

3、针对上述中的相关技术，发明人认为存在有对车道流量检测容易受到干扰进而导致准确率不够理想的缺陷。

技术实现思路

1、为了提高车道流量检测的准确率，满足交通规划研究车道流量的准确度的高要求，本技术提供基于公路监控的车道流量检测方法、装置、设备及介质。

2、本技术的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：

3、基于公路监控的车道流量检测方法，所述基于公路监控的车道流量检测方法包括：

4、获取监控视频，从所述监控视频中获取视频关键帧图像，根据所述视频关键帧图像，绘制车道图像，其中，所述车道图像是指在所述视频关键帧图像上标记出车道范围后的图像；

5、对携带有目标车辆的所述车道图像进行车辆特征识别，根据识别结果获得目标车辆特征；

6、根据所述目标车辆特征，获取所述目标车辆特征的车道判断位置信息；

7、根据所述车道判断位置信息和所述车道图像，获取车辆流量信息组，根据所述车辆流量信息组，获取车道流量。

8、通过采用上述技术方案，由于道路上的车道，在长期使用的过程中会产生磨损，或者受天气原因导致车道模糊，因此会对每条车道上统计车流量时造成影响，因此，通过获取监控视频，根据需要对其进行车道流量检测的车道，从该车道上的视频摄像机或监控设备等带有录制视频功能的设备中获取监控视频，对获取到的监控视频进行拆分，得到监控视频中每一帧的图像，并对该图像进行分析，识别出该图像中的车道位置，再根据车道位置，在该图像中以绘制的方式，沿车道边沿描绘出车道的具体范围的方框，得到车道图像，对标记了车道的车道图像进行车辆特征识别，识别的方式可以是一种名为yolov3的目标检测算法，识别出车道图像中的车辆，得到对所述车道图像进行车辆特征识别，根据识别结果获得目标车辆特征，根据目标车辆特征和车道图像，判断车辆位于哪条车道，判断方式可以是土地信息学算法中的射线法，进而判断出每条车道的车流量，因此，通过识别车辆再判断车辆所属的车道，进而检测车道流量，降低了检测车道流量时容易受到干扰进而导致准确率不够理想的概率，提高了车道流量检测的准确率。

9、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述对所述车道图像进行特征识别，根据特征识别结果获得目标车辆特征，具体包括：

10、根据所述特征识别结果，从所述车道图像中获取车辆特征；

11、识别所述车辆特征，关联相同的所述车辆特征，得到相同车辆特征组；

12、标记所述相同车辆特征组内的所述车辆特征相同的绑定标签；

13、将所述绑定标签与对应的所述车辆特征进行匹配关联，获得目标车辆特征。

14、通过采用上述技术方案，对车道图像进行车辆特征识别后，根据特征识别的结果，得到车辆特征，车道图像中的车辆特征可以是通过标记框的方式，在车道图像中框选出的识别到的车辆，将所有的车道图像中的所有车辆特征进行分类，将相同的车辆特征进行关联，形成相同车辆特征组，再对相同车辆特征组内的车辆特征标记上绑定标签，将车辆特征与对应的绑定标签关联，得到目标车辆特征，因此，利用计算机等设备通过识别判断图像中的汽车的属性分析车道图像识别出车辆的方式，提高了识别图像中的车辆的效率，识别出的车辆以标记框框选车辆且标记绑定标签，便于后序对车辆流量的检测和统计，提高了车道流量检测的效率。

15、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述标记所述相同车辆特征组内的所述车辆特征相同的绑定标签，具体包括：

16、对所述相同车辆特征组内的所述车辆特征标记临时标签；

17、统计所述相同车辆特征组内的所述临时标签的数量；

18、将所述相同车辆特征组内的所述临时标签的数量与预设的计数阈值对比，筛选所述临时标签的数量大于预设的计数阈值的所述相同车辆特征组，将该所述相同车辆特征组内的所述临时标签作为绑定标签。

19、通过采用上述技术方案，对相同车辆特征组内的所有车辆特征都标记临时标签，并计数相同车辆特征组内的临时标签的数量，通过将每个包含相同的车辆特征的相同车辆特征组内的临时标签数量与预设的计数阈值进行大小对比，筛选出大于预设的技术阈值的相同车辆特征组，将该相同车辆特征组内的临时标签作为绑定标签，由于根据车辆属性进行特征识别时，可能会出现识别错误的情况，例如在车道图像上的生物或漂浮的塑料垃圾等，而一般正常行驶的车辆在监控视频的所有车道图像中出现的次数比干扰物出现的次数多，因此，通过标记临时标签，再将临时标签的数量与预设阈值进行对比，将大于预设阈值的临时标签转换为绑定标签的方式，筛选排除可能并非车辆的车辆特征，得到用于进行车道流量检测的绑定标签，提高了对车道流量检测的正确率。

20、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据所述目标车辆特征，获取所述目标车辆特征的车道判断位置信息，具体包括；

21、根据所述目标车辆特征，获取所述目标车辆特征的位置信息；

22、根据所述目标车辆特征的位置信息，获取所述目标车辆特征的车道判断位置信息。

23、通过采用上述技术方案，获取每一个目标车辆特征在车道图像上的位置信息，目标车辆特征是通过标记框的方式，在车道图像中框选出的识别到的车辆时，目标车辆特征在车道图像上的位置信息则是表示目标车辆特征的标记框在车道图像上的坐标位置和该标记框的长宽，再根据表示目标车辆特征的标记框在车道图像上的坐标位置和该标记框的长宽，获取用于判断车辆所在的车道的车道判断位置信息，车道判断位置信息可以是根据表示目标车辆特征的标记框在车道图像上的坐标位置和该标记框的长宽，计算得到的该标记框底部中点的坐标，因此，通过获取目标车辆特征的位置信息，再根据该位置信息获取详细精简的用于判断车辆所在的车道的车道判断位置信息，提高了后序判断车辆所在车道的效率，且提高了判断车辆所在车道的准确率。

24、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据所述车道判断位置信息和所述车道图像，获取车辆流量信息组，具体包括：

25、根据所述车道判断位置信息和所述车道图像，获取车辆所属车道信息；

26、将所述车道图像中的所述车辆所属车道信息与对应的所述目标车辆特征匹配关联，获取车辆流量信息组。

27、通过采用上述技术方案，根据车道判断位置信息和车道图像获取车辆所在的车道的方式，可以是土地信息学算法中的射线法，例如，车道判断位置信息是车道图像上的目标车辆特征的标记框的底部中点的坐标，射线法即是通过该坐标发射水平扫描线或垂直线，通过计算射线与车道图像中表示车道的车道方框的相交次数，如果相交次数是奇数，则认为目标车辆在车道内；如果是偶数，则认为目标车辆在车道外，获得目标车辆特征所在的车道后，将表示目标车辆特征所在的车道的车辆所属车道信息与对应的目标车辆特征关联，得到车辆流量信息组，因此，结合车道判断位置信息结合车道图像的方式，例如射线法，大大提高了判断车道流量的准确率，将车辆所属车道信息与对应的目标车辆特征关联，便于后序对车道流量的检测。

28、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据所述车辆流量信息组，获取车道流量，具体包括：

29、获取预设的车道判断系数，根据所述预设的车道判断系数，划分对应数量的所述车道图像，得到车道流量判断图像组；

30、判断所述车道流量判断图像组中的所述车道图像中，包含同一所述目标车辆特征的所述车辆流量信息组对应的所述车辆所属车道信息是否相同；

31、若判断相同，提取该所述车辆流量信息组对应的所述车辆所属车道信息，记录该所述车辆所属车道信息并计流量数；

32、若判断为不相同，提取包含同一所述目标车辆特征的所述车辆流量信息组对应的所述车辆所属车道信息并计数，根据计数结果，提取同一所述目标车辆特征对应的所述车辆所属车道信息最多的所述车辆所属车道信息，记录该所述车辆所属车道信息并计流量数；

33、根据所述流量数，获取车道流量。

34、通过采用上述技术方案，由于本发明的目的一是检测车道流量，而车辆在行驶时会出现变道的情况，因此，通过预设的车道判断系数将所有的车道图像从第一帧的车道图像开始分组，得到车道流量判断图像组，车道流量判断图像组中包含对应预设的车道判断系数的数量的车道图像，车道图像中包含车辆流量信息组，判断车道流量判断图像组中的同一目标车辆特征对应的车辆流量信息组包含的车辆所属车道信息是否相同，若判断结果为相同，则可以认为该车道上经过了一辆车，则记录该目标车辆特征对应的车辆所属车道信息并计数，通过所有车辆所属车道信息对应的计数数量和对应的车辆所属车道信息，得到每个车道的流量数，若判断结果为不相同，则对同一目标车辆特征对应的所属车道信息计数，对同一目标车辆特征对应的所属车道信息最多的，可以认为该目标车辆特征对应的所述车道信息对应的车道上经过了一辆车，则记录该目标车辆特征对应的车辆所属车道信息并计数，因此，通过每个车辆所属车道信息对应的计数数量，得到每个车道的流量数，将判断结果为相同时记录的流量数和判断结果为不相同时记录的流量数相加，得到每个车道的车辆流量，通过预设的车道判断系数对车辆的变道和不变道的情况进行区分，并分别统计不同情况时的流量数，避免了车辆在车道上多次变道而导致对流量的检测结果不准确的情况，提高了检测车道流量的准确率。

35、本技术的上述发明目的二是通过以下技术方案得以实现的：

36、基于公路监控的车道流量检测装置，所述基于公路监控的车道流量检测装置包括：

37、车道图像绘制模块，用于获取监控视频，从所述监控视频中获取视频关键帧图像，根据所述视频关键帧图像，绘制车道图像，其中，所述车道图像是指在所述视频关键帧图像上标记出车道范围后的图像；

38、目标车辆特征获取模块，用于对携带有目标车辆的所述车道图像进行车辆特征识别，根据识别结果获得目标车辆特征；

39、车道判断模块，用于根据所述目标车辆特征，获取所述目标车辆特征的车道判断位置信息；

40、车道流量获取模块，用于根据所述车道判断位置信息和所述车道图像，获取车辆流量信息组，根据所述车辆流量信息组，获取车道流量。

41、通过采用上述技术方案，由于道路上的车道，在长期使用的过程中会产生磨损，或者受天气原因导致车道模糊，因此会对每条车道上统计车流量时造成影响，因此，通过获取监控视频，根据需要对其进行车道流量检测的车道，从该车道上的视频摄像机或监控设备等带有录制视频功能的设备中获取监控视频，对获取到的监控视频进行拆分，得到监控视频中每一帧的图像，并对该图像进行分析，识别出该图像中的车道位置，再根据车道位置，在该图像中以绘制的方式，沿车道边沿描绘出车道的具体范围的方框，得到车道图像，对标记了车道的车道图像进行车辆特征识别，识别的方式可以是一种名为yolov3的目标检测算法，识别出车道图像中的车辆，得到对所述车道图像进行车辆特征识别，根据识别结果获得目标车辆特征，根据目标车辆特征和车道图像，判断车辆位于哪条车道，判断方式可以是土地信息学算法中的射线法，进而判断出每条车道的车流量，因此，通过识别车辆再判断车辆所属的车道，进而检测车道流量，降低了检测车道流量时容易受到干扰进而导致准确率不够理想的概率，提高了车道流量检测的准确率。

42、本技术的上述目的三是通过以下技术方案得以实现的：

43、一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于公路监控视频的车道流量检测方法的步骤。

44、本技术的上述目的四是通过以下技术方案得以实现的：

45、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于公路监控视频的车道流量检测方法的步骤。

46、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：

47、1、由于道路上的车道，在长期使用的过程中会产生磨损，或者受天气原因导致车道模糊，因此会对每条车道上统计车流量时造成影响，因此，通过获取监控视频，根据需要对其进行车道流量检测的车道，从该车道上的视频摄像机或监控设备等带有录制视频功能的设备中获取监控视频，对获取到的监控视频进行拆分，得到监控视频中每一帧的图像，并对该图像进行分析，识别出该图像中的车道位置，再根据车道位置，在该图像中以绘制的方式，沿车道边沿描绘出车道的具体范围的方框，得到车道图像，对标记了车道的车道图像进行车辆特征识别，识别的方式可以是一种名为yolov3的目标检测算法，识别出车道图像中的车辆，得到对所述车道图像进行车辆特征识别，根据识别结果获得目标车辆特征，根据目标车辆特征和车道图像，判断车辆位于哪条车道，判断方式可以是土地信息学算法中的射线法，进而判断出每条车道的车流量，因此，通过识别车辆再判断车辆所属的车道，进而检测车道流量，降低了检测车道流量时容易受到干扰进而导致准确率不够理想的概率，提高了车道流量检测的准确率；

48、2、对车道图像进行车辆特征识别后，根据特征识别的结果，得到车辆特征，车道图像中的车辆特征可以是通过标记框的方式，在车道图像中框选出的识别到的车辆，将所有的车道图像中的所有车辆特征进行分类，将相同的车辆特征进行关联，形成相同车辆特征组，再对相同车辆特征组内的车辆特征标记上绑定标签，将车辆特征与对应的绑定标签关联，得到目标车辆特征，因此，利用计算机等设备通过识别判断图像中的汽车的属性分析车道图像识别出车辆的方式，提高了识别图像中的车辆的效率，识别出的车辆以标记框框选车辆且标记绑定标签，便于后序对车辆流量的检测和统计，提高了车道流量检测的效率；

49、3、由于本发明的目的一是检测车道流量，而车辆在行驶时会出现变道的情况，因此，通过预设的车道判断系数将所有的车道图像从第一帧的车道图像开始分组，得到车道流量判断图像组，车道流量判断图像组中包含对应预设的车道判断系数的数量的车道图像，车道图像中包含车辆流量信息组，判断车道流量判断图像组中的同一目标车辆特征对应的车辆流量信息组包含的车辆所属车道信息是否相同，若判断结果为相同，则可以认为该车道上经过了一辆车，则记录该目标车辆特征对应的车辆所属车道信息并计数，通过所有车辆所属车道信息对应的计数数量和对应的车辆所属车道信息，得到每个车道的流量数，若判断结果为不相同，则对同一目标车辆特征对应的所属车道信息计数，对同一目标车辆特征对应的所属车道信息最多的，可以认为该目标车辆特征对应的所述车道信息对应的车道上经过了一辆车，则记录该目标车辆特征对应的车辆所属车道信息并计数，因此，通过每个车辆所属车道信息对应的计数数量，得到每个车道的流量数，将判断结果为相同时记录的流量数和判断结果为不相同时记录的流量数相加，得到每个车道的车辆流量，通过预设的车道判断系数对车辆的变道和不变道的情况进行区分，并分别统计不同情况时的流量数，避免了车辆在车道上多次变道而导致对流量的检测结果不准确的情况，提高了检测车道流量的准确率。