[发明专利]一种基于图像纹理检测道路交通状况的方法

说明书

技术领域

本发明属于视频检测技术领域，涉及一种基于图像纹理检测道路交通状况的方法。

背景技术

近年来，随着世界经济的快速发展，交通负荷急剧增长，随之而来的道路拥挤严重、交通事故频发等问题已经逐步成为制约各国交通发展的主要因素。因此，及时正确地进行道路交通拥堵判别，是采取合理预警措施、主动避免交通拥堵的前提，同时也可以为公众出行以及城市公交调度提供参考，是提高道路通行能力的有效手段。

现有分析城市道路交通拥堵状况的技术主要有：环形线圈法、雷达(微波)法、超声波法、基于GPS数据法等。这些方法各有利弊都不能实现准确、实时、方便地检测道路交通状况。视频处理技术由于具有处理信息量大、无需破坏地面、安装维护方便等优点，在道路交通拥堵检测方面具有较好的应用前景。

本发明通过观察大量交通视频数据，分析道路处于各交通状况时的特征，当道路处于畅通状态时，车辆处于快速运动状态，因此相邻帧图像会有明显变化，且车道占有率较低；当道路处于饱和状态时，车辆处于缓慢运动状态，因此相邻帧图像变化较小，且车道占有率相对较高；当道路处于拥堵状态时，车辆停止且持续时间很长，车辆占有率极高。

基于上述路况特征以及大量实验验证，提出基于纹理检测道路交通状况的方法，该方法能够很好的将时间与空间结合，减少单一由时间或空间上的判断而带来的误差，因此准确性较高，同时根据空间纹理分析得到的车辆空间占有率可以进行车道参数的分析，因此本发明可同时分析交通事件及计算交通参数，具有较广的应用前景。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于纹理检测道路交通状况的方法，该方法能够准确实现交通状况的实时检测。

为了实现上述任务，本发明采取如下的技术解决方案：

一种基于纹理检测道路交通状况的方法，该方法包括以下步骤：

步骤一：对视频图像进行空域纹理分析

（1）在视频图像中确定目标车道，将目标车道沿车辆行驶方向分割成若干路段，再沿车道线方向将所分割的各路段划分为若干区域，分段对所划分的视频图像区域进行空域纹理处理，求出各区域分界线上相邻行之间像素灰度值差的绝对值，即为空域纹理的变化值；

（2）求出各车目标车道每一行空域纹理变化的最大值；

（3）对整幅视频图像空域纹理变化的最大值进行平滑处理；

（4）对平滑处理后的最大值进行二值化，若该值大于二值化阈值，则将其设为1，否则为0；

（5）对二值化后的数据进行处理，将像素个数小于10且实际距离小于5米且二值化状态结果不一致的数据赋为相同的状态；

步骤二：对视频图像进行时域纹理分析

（1）在视频图像中确定目标车道，将目标车道沿车辆行驶方向分割成若干路段，分段对所划分的视频图像区域进行时域纹理处理，求出各段车道中线上相隔一定帧数对应位置像素差的绝对值，即为时域纹理的变化值。由于对于车道较远处其对应的实际距离较大，对实际分析结果影响不大，且为了节省运算时间，在具体实现时可将每条车道划分为三段处理，从图像底端到1/3车道长度、1/3车道长度到2/3车道长度、2/3车道长度到图像顶端分别采用相邻帧、隔1帧、隔两帧进行时域纹理处理。

（2）对整幅视频图像时域纹理的变化值进行平滑处理；

（3）对平滑处理后的时域纹理的变化值进行二值化，若该值大于二值化阈值，则将其设为1，否则为0；

（4）对二值化后的数据进行处理，将像素个数小于10且实际距离小于5米且二值化状态结果不一致的数据赋为相同的状态；

步骤三：道路交通状况分析判断；

（1）分段处理空域纹理分析过程中数据为1时所对应的像素个数；

（2）当该像素个数占目标车道总像素个数百分比大于50%—80%且对应实际距离大于60—120米时，则对时域纹理分析为1的值与空域纹理分析为1的值进行比值分析；当该像素个数占目标车道总像素个数百分比及对应实际距离不满足上述条件时，判断目标车道所分割的所有路段是否处理完毕，如果没有处理完毕，则对下一路段进行上述处理；如果所有路段均已处理完毕，则判断此时道路处于畅通状态；