[发明专利]一种基于块累积的高速公路车辆停车事件检测方法

说明书

技术领域

本发明属于视频检测领域，具体涉及一种基于块累积的高速公路车辆停车事件检测的方法。

 

背景技术

随着社会经济的发展，我国高速公路的通车里程和车流量增长迅速。然而高速公路交通事故数量和伤亡率也有逐年增加的趋势。如何降低高速公路的事故率和死亡率已成为交通管理部门亟待解决的问题。而车辆停车是高速公路交通中最关键的事件表现形式。其一是因为交通事故发生后，事故车辆最终会滞留在高速公路上，停车意味着事故已经发生，需要马上处理避免二次事故。其二是因为车辆出了故障或者违规行驶时，也会出现停车或者慢行的现象，此时同样需要处理，以免引起交通事故。因此，对停车事件的实时检测是降低高速公路交通事故伤亡和损失的有效手段。

自从20世纪60年代陆续出现了一些交通异常事件检测方法和技术，如环形线圈、微波、红外线视频、数字视频、超声波等。由于环形线圈可扩展性差，安装维护时必须中断交通、破坏路面；微波检测缺少直观性且检测设备的维护和管理费用相对较高；红外线本身容易受到热辐射的干扰，因此红外线车检器会受到车辆自身热源的影响，从而减低检测精度和灵敏度；超声波雷达检测的一个显著缺点是检测具有单一性，目前大部分只用于车速检测，因此不能满足人们对道路交通状况的信息量要求。这些方法在实际生活中并不能得到广泛应用。目前的新建项目越来越多地采用安装、维护不需要破坏路基、检测区域大、实施方便灵活的基于视频的交通信息检测技术。该方法几乎不受光照以外其他因素影响；同时，视频序列清晰直观，信息量大，不但便于管理人员主动干预，也有利于车检器从中分离有用信息，对道路交通状况实施宽口径，大容量的全方位检测，同时视频检测系统采用实时视频信号，因此具有最快的响应速度。

 

发明内容

针对现有技术的不足和缺陷，本发明提出基于块累积视频车辆停车检测方法，它能有效的检测出高速公路上的车辆停车事件。

为了实现上述目的，本发明采用的如下技术方案：

一种基于块累积的车辆停车检测的方法主要包括目标区域的二值化分割以及停车检测，具体包括以下步骤：

步骤一：将视频图像的第一帧分割成多个块区域；

步骤二：对第一帧的每一块区域进行初始化变量设置，即为每一块区域设置一个计数器并将其初始化为0；

步骤三：对第一帧各个块区域内的视频图像进行灰度拉升处理；

步骤四：统计经过灰度拉升处理后任意一个块区域内各像素与背景中对应位置像素差的绝对值之和，若该值大于设定的阈值A时，所述的阈值A为（11~18）*块区域面积值，则将该块区域标记为目标块区域，将该块区域内的所有视频图像的像素值赋值为255，并且将该目标块区域位置处的计数器数值加一；否则将该块区域标记为非目标块区域，将该块区域的视频图像内的所有像素值设置为0，并将该非目标块区域位置处的计数器数值清零；从而将目标块区域从背景中分割出来。重复上述步骤直至第一帧视频图像所划分的各块区域内视频图像均完成了上述判断处理为止；

步骤五：重复步骤一、步骤三至步骤四的处理方法对整个视频图像中除第一帧以外的所有连续的帧进行处理；

步骤六：判断经过处理后的整个视频图像中的各目标块区域所在位置的计数器的累积值是否大于设定的阈值B，其中阈值B为80~240；当计数器的累积值大于设定的阈值B时，统计该目标块区域相邻的块区域的计数器的值大于阈值B的块区域个数，当大于该阈值的块区域个数大于设定的阈值C时，所述的阈值C为3~10，则判断为停车事件，否则计数器所有记数清零，判断完毕。

本发明的车辆停车检测是基于块进行的，基于块的二值化分割可以准确的将目标与背景图像进行分割，减少阴影、光照等的影响，提高后续事件判断的准确性；同时基于块处理，该算法具有检测时间短，易于实现等优点，该算法可以实现对高速公路异常停车的实时检测，有效地防止二次事故的发生。

附图说明

图1为目标区域二值化分割流程图；

图2为重庆高速公路停车事件视频分析图像（图2a），该事件块计数器的累积值示意图（图2b）。

图3为西安科技大学西安市南二环上停车事件视频分析图像（图3a），该事件块计数器的累积值示意图（图3b）。

以下结合附图对本发明的内容作进一步详细说明。

具体实施方式

本发明采用基于块的减背景法对目标区域进行二值化分割，设视频图像的大小为W*H，块的面积大小为w*h，其中W为图像的水平方向的像素，H为图像竖直方向的像素，w为块区域的宽度，h为块的高度。