[发明专利]一种通过车灯侦测分析夜间交通流量的方法

说明书

技术领域

本发明属于交通管理技术领域，涉及一种交通流量的分析方法，特别涉及一种通过车灯侦测分析夜间交通流量的方法。 

背景技术

近年来，随着数字摄影与通讯传输设备的快速发展，越来越多的国家致力于研究包含通讯、感测与控制、影像处理等多方面技术的智能型运输系统（ITS Intelligent Transportation Systems），用来管控交通流量、减少交通堵塞，提升各类运输车辆的流动性。期待能透过实时交通信息的传输与整合来提升交通运输质量。这些相关智能型运输系统的研发提供了许多功能：如路人可以取得实时路况信息，安排行车路线或选择不同的交通运输工具；而警方也可根据实时路况来执行适当的交通管控策略。

为了提供一般大众安全、便利且迅速的交通环境，基于影像处理的自动化交通监控系统的研发已成为刻不容缓的任务，已有大量的学者在此领域研究。由数字摄影机所构成的交通监控系统成为当前分析实时交通情况的主流。但目前多数研究着眼于白天交通情况的分析，然而夜间交通的监控也相当重要。夜间交通监控影像因受亮度不足、能见度不佳与光线反射等因素的影响，相较之下更具分析难度本发明的目的是提供一种通过车灯侦测分析夜间交通流量的方法，利用车灯侦测来分析交通流量情况，为路人提供实时的道路交通信息，大幅提升交通效率。 

发明内容

本发明的目的是提供一种通过车灯侦测分析夜间交通流量的方法，利用车灯侦测来分析交通流量情况，为路人提供实时的道路交通信息，大幅提升交通效率。

为实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种通过车灯侦测分析夜间交通流量的方法，其特征在于，该方法具体按以下步骤进行：

步骤1：在现有交通侦测系统的监测画面中设定一条虚拟侦测线；

步骤2：对触及监测画面中虚拟侦测线的亮点，即车灯的亮度和颜色特性进行分析：

首先，由亮点的中心向边缘选取三个车灯像素点，一个像素点的亮度值L(x, y)与RGB颜色值的计算关系式如下：

将RGB变异纳入参考量，辅助侦测车灯亮点；

RGB变异度V(x,y)如下式所示：

亮度值L(x, y)高而RGB变异度V(x, y)低的像素保留；反之，则滤除像素；应用影像形态学的运算与相连区域分析所算得的车灯像素，即可能为车灯的亮点区域；

然后，对每一个亮点，计算其边缘上每一个点(xi, yi)到中心点(xc, yc) 的距离di，所有的di形成一个集合D，定义如下：

（3）式中，(xi, yi)是边缘上的点，i=1....n，n是边缘点个数；

集合D的标准差为：

（4）式中，σ是标准差；μ是所有di的平均值；                          

同时，使用适性阈值T_σ：

（5）式中，Wc、Hc分别为该亮点的宽与高；

若一亮点的标准差σ小于T_σ，则该亮点可能为车灯，予以保留；反之，则应被滤除；

接着进行车灯配对：

1）垂直相关性

计算配对评估的两盏车灯中心点的垂直距离Δh以及该两个中心点分别到边缘的垂直距离h₁（h₂），该两盏车灯的垂直相关性Rv：

   Rv=1－Δh/（h₁+ h₂）                         （6）

两车灯的垂直距离不会大于各自中心点至上边缘或下边缘的距离和，即Δh≤h₁+h₂；

 2）水平相关性

计算监控画面中虚拟侦测线所显示位置的公路的路宽W，再计算画面中两车灯的水平距离Δw与路宽W的比例，并通过下式来表示两盏车灯的水平相关性R_h：

两盏车灯水平距离Δw与路宽W的比例需处于[0.667, 0.685]范围内，

3）两车灯之间的纹理量

利用边缘侦测中的Sobel算子，计算两车灯之间区域内的边缘像素所占的比例R_t：

R_t=E/A                      （8）