[发明专利]获取路况信息的方法和系统有效
申请号: | 201510266525.4 | 申请日: | 2015-05-22 |
公开(公告)号: | CN104851295B | 公开(公告)日: | 2017-08-04 |
发明(设计)人: | 朱智青;尹钊 | 申请(专利权)人: | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 |
主分类号: | G08G1/01 | 分类号: | G08G1/01;G08G1/065 |
代理公司: | 北京市金杜律师事务所11256 | 代理人: | 王茂华 |
地址: | 100085 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 获取 路况 信息 方法 系统 | ||
技术领域
本公开的实施例涉及获取路况信息的方法和系统,并且更具体地涉及一种基于图像和/或视频的获取路况信息的方法和系统。
背景技术
城市路况挖掘系统的首要技术是通过获取交通信息并进行数据挖掘,从中提取交通状态信息,对交通状态信息进行数据融合来实现。通常情况下,需要周期性的采集数据,并对数据进行处理,通过数据挖掘的相关技术,得到城市历史和当前路况,进而通过交通诱导等方式,减轻和防止交通拥堵,并最终实现交通流在路网各个路段上的合理分配,提高城市交通效率。
目前交通信息数据的主要来源有三类:物理传感器、浮动车和视频检测器。通过物理传感器采集数据的设备包括:线圈检测器、超声波检测器、红外检测器等。这些传感器多为固定传感器,采集某一固定位置或区域内的车辆通行情况。浮动车是指安装有定位和无线通信装置的普通车辆,这种车辆能够与交通信息中心进行信息交换。当浮动车在道路上行驶时,可以即时上报车辆的经纬度坐标、瞬时速度、方向、回传时间等信息。视频检测器为固定点检测设备,通过对采集交通图像进行图像分析,可同时检测多个车道的交通参数。
采集到上述不同来源的数据后,通过数据融合、大数据分析等技术手段,可以计算得出城市各条道路的车流量、平均车速、车头时距、时间占有率、空间占有率、车辆密度等信息,对各条道路的交通状态做出分类。一般可以将交通状况分为:畅通、缓行、拥堵和严重拥堵四类。最后,通过广播、网页展示等方式,可以将当前交通状况展现给使用者,并通过导航等方式对车辆做出引导,从而实现避免拥堵、提高运行效率的作用。
中国专利申请第200710043538.0号公开了一种可视化智能交通管理系统及其实现方法,它包含:电子车牌、远距离车辆识别装置、数据存储装置及通讯接口装置。所述远距离车辆识别装置不间断地安装在道路上,将车辆电子车牌中的车辆信息识别后存入所述数据存储装置,并与所述通讯接口装置通讯连接,实时上传给城市交通指挥中心,对车辆进行远程定位跟踪、远程测速、各路段车流量统计以及繁忙状态下的自动疏导。
中国专利申请第03134351.1号涉及一种基于GPS技术的汽车交通管理方法,该方法对无线发送接收的单元发送的地理信息进行编码,再对无线发送接收单元接收的地理信息进行解码。编码方式是将某一种车辆的车号作为编码,经确认的其它车辆编码的地理位置信息才能被接收处理,并显示距离信息。这种基于GPS技术的汽车交通管理方法,可以实现随时了解在公路上行驶的前后车辆的距离及距离变化,同时不受环境影响。
通过物理传感器或者视频检测技术采集交通数据,需要在城市的各条道路、交叉口等统一安装物理、视频传感器。因此存在安装和维护成本高、覆盖范围小、仅能检测固定位置的数据等缺点。受人力、资金等因素制约,这种固定式传感器难以获得大规模推广。
浮动车技术能够实时采集到车辆的运行状态,目前是最为普遍使用的交通信息采集方法。但是在实际应用中,交通状况受车流量、车头时距、车辆密度等多方面因素的影响,而该方法只能采集到单一车辆的坐标、速度等数据,难以对道路的整体情况做出评估。且由于需要安装特定采集车辆坐标、速度的设备(如GPS设备等),在安装量有限的条件下,难以实时、准确的提供道路状况。而且,车辆的行驶速度受红绿灯等信号设施的影响较大,单一的速度数据不能反映出车辆前方的红绿灯状态。对于低速行驶的车辆,难以区分是由红灯还是拥堵导致。因此,对于道路拥堵状态的分类准确率较低。
发明内容
本公开的实施例旨在提供能够克服上述缺点的用于获取路况信息的方法和系统。
根据本公开的一个方面,提供了一种获取路况信息的方法,该方法包括:采集车辆的车辆信息数据以及所述车辆所在道路的图像和/或视频数据;对所述图像和/或视频数据进行去噪处理;分析去噪后的图像和/或视频数据,获得所述车辆所处的道路的路况信息;以及发送所述路况信息。
在一个实施例中,所述车辆信息数据包括所述车辆的坐标的数据。
在又一个实施例中,所述车辆信息数据进一步包括所述车辆的速度和/或方向的数据。
在再一个实施例中,对所述图像和/或视频数据进行去噪处理包括:识别所述图像和/或视频中的车辆、信号灯和交通标志;获得所述图像和/或视频中的车辆的数目;以及提取信号灯的状态和交通标志的含义。
在再一个实施例中,识别所述图像和/或视频中的车辆、信号灯和交通标志包括:通过提取所述图像和/或视频的方向梯度直方图、哈尔特征,识别所述图像和/或视频中的车辆、信号灯和交通标志。
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