[发明专利]一种基于目标运动轨迹的车辆速度检测方法

说明书

技术领域

本发明属于智能交通技术领域，特别涉及一种基于目标运动轨迹的车辆速度检测方法。

背景技术

普遍存在的汽车超速行驶问题，不但增加了交通监管部门的工作难度，而且汽车超速引发的人员伤亡事故也时有发生。为此，需要对车辆行驶速度进行检测并能自动识别车牌号，使车辆管理进一步自动化、智能化。

要实现交通智能化，就要全面、准确的获取交通信息，包括车流量、车速、车型等实时交通参数信息。根据这些交通信息可以及时对交通事故进行处理，必要的时候要发出诱导信息来疏导交通。因此，在智能交通系统中，交通信息采集设备是实现智能化交通的基础，是智能交通管理技术能够实时、正确的控制和引导交通的前提。车速检测作为基于视频的交通信息采集技术的一部分，是目前交通领域的研究热点。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于目标运动轨迹的车辆速度检测方法，以解决现有技术中利用道路监控视频检测车辆速度准确度不高的问题。

本发明的技术方案是，一种基于目标运动轨迹的车辆速度检测方法，所述的检测方法采用道路监控视频图像对车辆速度进行检测，包括的步骤，依次为车辆目标分割、基于卡尔曼滤波的车辆目标跟踪和车辆速度计算，

所述的车辆目标分割步骤包括用帧间差分法及固定阈值法进行运动车辆目标分割，

所述的帧间差分法是指通过视频图像序列中相邻数帧中对应像素点进行差分运算来获得运动车辆目标轮廓的方法，其算法实现如下：

pDifImg[i]＝abs(pNowImg[i]-pBefImg[i]),i＝0...W*H(1)

其中，

pDifImg[i]——帧差结果灰度值；

pNowImg[i]——当前帧图像灰度值；

pBefImg[i]——前N帧图像灰度值；

W——图像宽度；

H——图像高度。；

其中N＝3；

所述的固定阈值法的算法如下：

其中，

pBinImg[i]——某点分割结果；

T——分割阈值；

当所述像素点帧差结果大于设定的阈值T时，则将该点赋值为白点，即255，当该点帧差结果小于设定阈值T时，则将该点设置为黑点，即0；

其中T的取值根据多场景测试获得；

所述的基于卡尔曼滤波的车辆目标跟踪步骤包括步骤：获得运动车辆质心、建立运动模型、运动车辆目标特征提取和更新状态向量，

所述的获得运动车辆质心的步骤包括：

逐行逐列扫描所述目标分割结果pBinImg，即分别横向及纵向累加其二值化结果，当结果满足式(3)时，即二值化累加结果由无到有，则确定有目标出现，记下该行位置k+1，作为目标的起始行位置y_istart，

当结果满足式(4)时，即二值化累加结果由有到无时，则表明目标消失，记下该行位置k+1，即为目标的终止行y_iend，同理，获得目标起始列x_istart及目标终止列x_iend，

获得运动车辆目标位置后，其质心位置计算方法如下：

式(5)和(6)中x、y为质心的横坐标及纵坐标，w、h为目标外接矩形的宽度及高度；

所述的建立运动模型步骤包括：

在获得了运动车辆目标质心及其外接矩形的宽度和宽度后，利用式(7)建立卡尔曼滤波理论运动模型，

其中，s为系统状态向量，z为系统的观测向量，w_t-1和v_t分别为均值为0的高斯白噪声；

假设状态向量：

s_t＝[x_t,y_t,w_t,h_t,v_x,v_y](8)

观测向量：

z_t＝[x_t,y_t,w_t,h_t](9)