[发明专利]基于视频的车辆排队长度动态估计方法

权利要求书

1.一种基于视频的车辆排队长度动态估计方法，其特征是，该方法的实现步骤如下：

步骤1：首先在车辆通行路段的上游路口架设高清摄像机；

步骤2：用高清摄像机不间断拍摄路段的车辆排队情况；

步骤3：读取路口控制机的状态，判断下游路口的红灯信号是否开启，如开启，继续步骤4，否则，回到步骤2；

步骤4：用图像识别方法识别每隔ΔT时刻的车辆排队长度，同时利用车辆排队长度动态预估模型估计未来N个ΔT时刻的车辆排队长度，其中：N为自然数，N＝1，2，3，4，…；

步骤5：读取路口控制机的状态，判断下游路口的绿灯信号是否开启，如开启，则动态预估车辆排队长度结束，否则，回到步骤4；

步骤6：利用步骤4估计出来的排队长度为路口信号灯配时提供依据，或判断是否会发生车辆排队溢出现象，或用来评价路段的拥挤程度。

2.如权利要求1所述的基于视频的车辆排队长度动态估计方法，其特征是，所述步骤3和5中，读取路口控制机的状态，是指摄像机系统与路口控制机是通过COM口互相通讯，摄像机系统读取路口控制机的配时信息，从而能够判断出上、下游路口的信号是否是红灯信号。

3.如权利要求1所述的基于视频的车辆排队长度动态估计方法，其特征是，所述步骤4中，ΔT的时间间隔是由用户根据路段长度来设定的，其中优选取值之一为3秒或5秒或7秒。

4.如权利要求1所述的基于视频的车辆排队长度动态估计方法，其特征是，所述步骤4中，所述动态预估是指当下游红灯信号开启后，每隔ΔT时间就进行估计N个排队长度一次，直到下游绿灯信号开启之后才结束

所述动态预估模型如下：

L(t+N)＝L(t)+{[Q_in(t)-Q_out(t)]*N*ΔT*L_v}/n

其中，L(t)和L(t+N)分别是当前时刻和之后第N个时刻的排队长度；Q_in(t)和Q_out(t)分别是当前时刻进入和流出路段的交通流量，L_v是一辆车的长度，n是路段上排队车道的数量。