[发明专利]一种基于无人机的交通监测装置

说明书

技术领域

本发明属于交通技术领域，涉及交通事件快速响应、交通事件监测和公安及路政系统车辆追踪，尤其是一种基于无人机的交通监测装置。

背景技术

无人驾驶飞机是一种用来观测地表目标或投放对地武器的空中飞行平台，被广泛应用于军事战争，用来进行情报侦察，其可以通过其观测地表目标的功能用来检测交通信息。与传统的交通信息检测设备相比，其特点是部署灵活、单设备监测视野广、成本低，并可采集车辆运行轨迹等微观交通信息，应用前景广阔。

无人驾驶飞机可通过成像设备采集道路交通视频信息，这些视频信息具有明显的时空属性，且蕴含明确的交通语义。交通语义是指描述出行者交通行为的语言，如车辆跟驰、换道、加速、减速以及交通流的流量、速度和密度参数等描述性参数。如何从海量视频数据中快速查找，符合指定的文本检索条件或与指定车辆图像相似的视频片段，是无人机在交通中应用的关键问题之一。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于无人机的交通监测装置，可确定交通信息，并构建数据库，该实现交通视频的海量信息存储和快速检索。

为达到以上目的，本发明所采用的解决方案是：

一种基于无人机的交通监测装置，其包括无人机和处理设备，无人机上装设有成像设备、定位设备和传输设备，所述成像设备采集地面交通视频，所述定位设备，确定飞行参数，获得交通视频对应的时空信息，所述传输设备，将成像设备和定位设备所采集的信息传输至处理设备；处理设备结合交通视频及与其一一对应的时空信息计算获得交通信息。

所述飞行参数包括无人机的经纬度、无人机的倾斜角、翻滚角、方向角和飞行高度。

所述处理设备包括车辆位置识别模块和交通语义提取模块，所述车辆位置识别模块通过对采集交通视频的成像设备参数标定，利用图像边缘检测canny算法和图像板块轮廓，确定道路区域；统计道路区域灰度值直方图峰值，作为背景灰度信息，分割图像；通过图像斑块分析，利用车辆的几何形状特征作为模板，检测移动和静止车辆；利用Kanade-Lucas-Tomasi特征跟踪算法，结合K均值聚类，跟踪运动车辆，车辆速度在道路方向值大于指定的阈值时，判定为运动车辆，除去运动车辆，剩余图像斑块为静止车辆；通过透视成像模型的几何关系、相机的焦距和图像主点位置，利用空间几何图形的相似关系计算车辆尺寸；利用成像设备参数将图像坐标转换为世界坐标，车辆图像斑块中心所对应的世界坐标即为车辆实际空间坐标；所述交通语义提取模块根据车辆的实际空间坐标以及每一视频帧所对应的时间和车辆的编号，获取车辆的行驶轨迹，并按照交通工程学的定义统计获取交通量、交通密度和平均速度。

所述成像设备参数包括成像设备内部参数和外部参数，内部参数包括焦距、图像主点位置和五个畸变参数，外部参数包括旋转矩阵R和平移向量T。

所述处理设备还包括交通安全判别模块，根据道路的限速信息，当从视频检测到的车辆速度达到阈值时则认为车辆危险驾驶；检测到静态车辆，若车辆不在路边则认为非常有可能是交通事故；根据车辆的行驶轨迹，判断车辆的方向，如果车辆方向与道路方向不一致则认为是逆向行驶。

所述处理设备还包括视频检索模块，根据视频对应的交通语义和时空信息，建立交通视频文件与交通语义的关联，构成检索数据库。

所述交通视频文件与交通语义的关联，是将描述交通行为的信息记录至对应的数据库，在数据库中建立外键字段，该外键字段使得数据库与视频文件信息表格建立索引关系，完成视频文件交通语义的自动标注。

由于采用了上述方案，本发明具有以下特点：利用该方法，用户可快速查找符合条件的交通视频片段及其对应的时空信息，结合人工视频识别，可确认交通事件或进行特定车辆追踪。本发明在交通事件管理和公安及路政系统特定车辆追踪领域有较好的应用前景。

附图说明

图1是本发明涉及的硬件及其数据流图。

图2是基于交通语义的无人机视频检索方法实施流程。

具体实施方式

以下结合附图所示实施例对本发明作进一步的说明。