[发明专利]视频流中的车辆行为模式判定方法有效
申请号: | 201110047854.1 | 申请日: | 2011-02-28 |
公开(公告)号: | CN102176285A | 公开(公告)日: | 2011-09-07 |
发明(设计)人: | 崔志明;吴健;岳恒军;傅启明 | 申请(专利权)人: | 江苏怡和科技股份有限公司 |
主分类号: | G08G1/01 | 分类号: | G08G1/01 |
代理公司: | 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 | 代理人: | 陶海锋 |
地址: | 215005 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 视频 中的 车辆 行为 模式 判定 方法 | ||
技术领域
本发明属于智能交通系统中的车辆行为模式分析与判定领域,涉及一种视频流的检测与分析方法,具体涉及一种视频流中的车辆行为模式检测与分析的方法,可用于构建智能交通系统中的车辆行为识别和交通异常检测模块。
背景技术
随着经济的发展和社会生活水平的不断提高,车辆成为人们出行必不可缺少的交通工具。汽车化社会带来的诸如交通阻塞、交通事故、能源消费和环境污染等社会问题日趋恶化,交通阻塞造成的经济损失巨大,使道路设施十分发达的美国、日本等也不得不从以往只靠供给来满足需求的思维模式转向采取供、需两方面共同管理的技术和方法来改善日益尖锐的交通问题。随着道路车辆的日益增多,交通问题也日趋严重,传统的电视监控技术往往是在交通事件发生以后才进行事后处理,而交通事故出现以后,特别是重大交通事故,往往造成严重的社会和个人经济损失,在这种形势下,传统交通监控管理系统已经不能满足当前交通管理的要求。智能交通系统(Intelligent transportation system ,ITS)是近年来在计算机网络、视频传输、图像处理、视频处理和计算机视觉的基础上发展起来的新一代交通管理系统。ITS应用在包括机场、车站客流疏导、高速公路智能调度、运营车辆调度管理等场景中,在一定程度上提高交通运输效率,缓解交通阻塞,提高路网通过能力。对车辆的有效监控能够减少交通事故,从而达到节约社会成本的目的,而车辆的行为模式分析作为交通事件检测的基础部分,分析结果的好坏,可以直接影响到交通事件检测和预测的结果。
因而,需要一种新的方法对车辆的各种信息进行分析和研究,而车辆的主要信息相对较为集中,主要表现为车辆的运行轨迹,因此,本方法主要对车辆的运动跟踪轨迹进行分析和研究,在此基础上的到准确的车辆的行为模式,为ITS的决策系统提供支持和重要辅助作用。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于预测信息和有限状态自动机的车辆行为模式分析和判定方法,用以解决现有的交通监控系统无法准确、及时判定车辆行为模式等缺点。
为达到上述目的,本发明首先对车辆的行为模式进行了进一步的研究,发现,当车辆行驶在道路上时,其主要状态的变化可以用一些较小的微观状态进行表达。考虑到车辆在道路行驶的大多数情况,可以将车辆的行为模式表达为以下四种宏观状态:直行、左转、右转和反向转弯。在车辆状态与状态之间发生转换时,必然会有一定的影响因素发生作用,即车辆在这些影响因素的干涉下发生状态之间的转变。
基于上述车辆行为状态转换的特点,本发明考虑采用基于预测的快速归一化互相关实现对车辆的跟踪,得到准确的车辆运行轨迹,然后设计表达车辆状态转换的有限状态自动机,得到车辆状态转换的模型,从而结合跟踪得到的车辆运动轨迹和有限状态自动机,准确判断车辆的行为模式。
本发明采用的技术方案是:一种基于预测的快速归一化互相关和有限状态自动机的车辆行为模式分析方法,包括下列步骤:
⑴获取交通视频中的若干视频帧,采用减背景法得到前景运动车辆,其方法为采用直方图-均值模型构建背景模型,采用阈值法更新背景;
⑵对得到的车辆前景目标采用基于预测的快速归一化互相关方法实现跟踪,其方法为,采用快速归一化互相关实现对车辆的跟踪,并在跟踪过程中,根据得到的车辆运动轨迹,采用预测的方法改进快速归一化互相关的应用,提高车辆跟踪的速度和效率;
⑶设计表达车辆状态转变的有限状态自动机,其方法是,根据车辆的状态信息和状态转变输入信息,首先确定的车辆状态如何表达,将车辆的状态表达为直行、左转、右转、反向转弯四种微观状态;然后确定车辆状态转变的输入因素。相对车辆的这四种微观状态,将车辆的运动轨迹方向转变与否确定为判定车辆行为模式转变的有限状态自动机的输入。
⑷确定车辆的运动轨迹转弯状态,判定车辆的行为模式,其方法是,根据跟踪得到的车辆运动轨迹,得到车辆运动轨迹的偏转特征,根据不同的偏转特征,利用前面设计的有限状态自动机将这些微观信息结合起来,判断车辆是直行、左转、右转还是反向转弯等宏观状态信息,即实现车辆的行为模式分析。
上述技术方案中,所述步骤[1]中的采用直方图-均值法背景模型,是在合理的假设在一段时间内,背景的灰度变化较小,而前景的灰度变化随车辆的不同而变化较大,即使是同一辆车,不同的部位灰度也不相同。考虑到背景的灰度在小范围内变化,采用直方图-均值法构建背景模型。在跟踪过程中,采用阈值k对背景进行跟新。针对视频帧中的每个像素点,如果和背景帧中对应像素点的差值小于k,则用视频帧中的像素点更新背景帧,否则不更新背景像素点的值。
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