[发明专利]一种交通信息采集装置及方法

说明书

技术领域

本技术涉及模式识别尤其涉及基于图像的模式识别。

背景技术

随着交通的发展，如何实时、有效的提取微观交通参数已成为人们迫切需要解决的问题。微观交通参数采集技术是交通信息化的关键技术。微观交通参数在交通应用和研究领域都具有广泛的应用，应用范围包括：交通控制诱导，交通事件检测，动态通行能力检测，复杂交通问题的解决，试验交通工程学的研究，驾驶行为理论和仿真理论的研究。

常用的交通检测器包括超声波检测器，微波检测器，红外检测器，磁力检测器，感应线圈检测器和视频检测器。与其他交通检测器相比，视频检测器具有安装方便，再现性强，开发潜力大，检测信息丰富等优点。基于视频的微观交通参数采集方法主要包括两种：检测线法和车辆跟踪法。检测线法通常是在画面中设置检测线，通过检测检测线上的颜色灰度变化来识别是否有车辆通过，又称虚拟线圈法。检测线法算法相对简单，但是，它只利用了图像序列的时间信息，没有充分挖掘图像序列的空间信息，只能检测有限的交通信息，常用的交通视频检测设备所用的算法多基于检测线法。与检测线法相比，车辆跟踪法算法相对复杂，但是，它充分利用了图像序列中车辆的时间和空间信息包，含了更多的车辆行为信息。通过分析车辆跟踪结果，不仅可以提取平均车速，车头时距，车长等交通参数，还可以得到车辆在不同时刻的位置，不同位置的瞬时车速。车辆位置的提取和瞬时车速的估计对于交通事件的检测、驾驶行为的分析、复杂交通问题的解决具有重要意义。

发明内容

本发明采用视频技术实现微观交通参数的采集，其目的在于将车辆检测线法和车辆跟踪法结合，获得大量丰富实时的车辆信息，获得车辆位置信息，车辆速度信息，车头时距、车长等微观交通参数，以及交通量等宏观交通参数的交通信息采集方法。

本发明内容包括：一种交通信息采集装置，其特征在于包括有：图像采集模块——摄像设备，图像传输模块，图像处理模块，包括模数转换模块，图像预处理模块，车辆跟踪模块；图像传输模块将图像采集模块与图像处理模块的模数转换模块连接起来，模数转换模块与图像预处理模块相连，车辆跟踪模块与图像预处理模块相连。

所述图像传输模块还包括交通参数获取模块。

所述图像预处理模块包括图像灰度变换模块，图像背景模型处理模块。

所述装置采集的交通信息包括车辆位置信息，车辆速度信息，车长信息，车距信息。

另外，本法明还公开一种交通信息采集方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)连续采集实时动态交通图像信息；

2)将动态图像信息进行模数转换、预处理，提取背景信息；

3)对运动目标进行跟踪；

4)通过算法获得实时交通信息。

所述步骤2，提取背景信息采用基于统计的背景模型，该模型可以在较短的时间内获得图像的背景具体算法为：将每个点的灰度值分成n个区间[0，T][T，2T][(n-1)T 255]n＝255/T，统计一段时间内每个像素点灰度值在每个灰度区间内出现的次数，找到灰度值出现次数最多的那个区间，计算该区间内灰度的平均值，把它作为背景中该点的灰度。

所述步骤3，对运动目标跟踪包括以下分步骤：

31)初始化车辆标号，在采集装置的视场中，道路的每个入口设置一条车辆检测线，来判断是否有车辆进入该入口，当车辆进入检测线时，槽线上块的灰度会发生变化；如果槽线块的灰度变化超过一定的阈值时就判断有车辆进入检测区域，检测线上产生新的标号；

32)计算车辆的运动矢量，当车辆离开检测线后要计算车辆各个标号的运动矢量，用运动矢量将车辆在标号移动到新的位置；

33)更新车辆的标号，利用步骤32)所述运动矢量，将每个车辆的标号从前一帧的位置，移动到下一帧的位置检测车辆标号区域和车辆周围的区域，相对背景的灰度变化来更新车辆标号实现车辆的跟踪；

所述步骤4，通过算法获得实时交通信息，包括车辆位置信息，车辆速度信息，车长信息，车距信息，算法如下：

所述车辆位置信息的获取，通过计算所有标号为n的块在标号矩阵中的位置均值，得到车辆n在标号矩阵中的位置，得到车辆在像素坐标中的位置，像素位置得到实地位置。

本发明优点在于：本发明装置安装方便，再现性强，开发潜力大，检测信息丰富。

附图说明

图1，交通信息采集装置功能模块图

具体实施方式