[发明专利]一种基于虚拟检测带的交通流量检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种交通流量检测方法，具体涉及一种基于虚拟检测带的交通流量检测方法。

背景技术

随着社会经济的快速发展，人均汽车拥有量急剧增加，给道路交通出行带来了巨大的压力。为了解决这个问题，人们做了大量的努力，应对方法之一就是建立智能交通系统。然而，无论多么先进的交通检测系统，都必须建立在对交通目标的正确检测的基础上。目前，车辆检测技术有很多种，按方法可分为感应线圈检测、微波检测、视频检测、红外检测等。其中，基于视频的检测技术得到了人们的广泛关注，其基本原理就是利用车辆的某种特征把车辆目标从动态的图像序列中提取出来。与其他检测方法比，具有以下优点：安装时无须破坏路面；可以同步进行视频监控；检测设置灵活；支持多条车道同时检测等优点。基于视频的智能交通系统发展迅速，理论研究也取得了突破性的进展，得到了越来越多的人的关注。

视频车辆检测技术通常分为两大类：基于虚拟传感器（虚拟点、虚拟线、虚拟线圈）的非模型交通信息检测技术、基于目标提取和模型跟踪的交通信息检测技术。虚拟检测带法属于第一种检测技术，是虚拟线法的一种，算法能够完成车流量、车速和车型分类等交通参数的提取，实时性较高，可以满足智能交通的需要。

现在基于视频的车流量统计方法有很多，可这些方法大都存在要么方法复杂，要么准确性差的问题。如经搜索发现了一个基于虚拟线圈技术的视频车流量统计技术如：专利申请号：201310197031.6的专利，该方法使用了虚拟线圈的方式进行车流量统计。首先需要使用预处理机制，对图像分割处理以分离出运动前景，并对产生的运动前景分割图进行滤波，膨胀、连通域检测、连通域去除、连通域填充及腐蚀等一系列的操作。然后对虚拟线圈进行设置，虚拟线圈尽量占满一个车道的宽度，长度约大于轿车长度的1.5倍。最后，需要在整幅图像范围内对背景更新。在这种方法中，虚拟线圈的覆盖范围要大于轿车的面积，虽然这样可以获得更多的车辆信息，却增大了需要处理的数据量。同时，需要进行一系列的预处理及在整幅图像范围内进行背景更新也使得计算过程十分复杂，进一步降低了系统的实时性。而且，该方法仅利用一个检测线圈进行车流量的检测，容易对行驶在机动车道上的三轮车等非机动车也进行计数，易产生误计数；此外，该方法并未对阴影进行处理，而阴影对车辆检测的准确性有着很大的影响，降低了车辆计数精度。

发明内容

本发明主要提供了一种基于虚拟检测带的交通流量检测方法，具体提供了一种采用阴影特征进行阴影检测，具有较高检测准确率可满足智能交通需要的基于虚拟检测带的交通流量检测方法。

为了解决以上技术问题，本发明的一种基于虚拟检测带的交通流量检测方法，主要在RGB环境下进行检测，其特征在于，步骤如下：

A、在所述车道上方设置摄像头；视频输入；

B、设置虚拟检测带位置：分别对n≥1个车道设定检测带，在每个车道上设定两条检测带，两条检测带之间的距离小于一辆小轿车的长度；检测信号初始化设置为低电平状态；

C、对输入的视频进行模板初始化，该初始化的步骤依次为：读取A）步骤中的视频图像、检测带阴影区检测（检测带内除去阴影区域的剩余部分称之为无阴影检测带，参与后续的特征匹配）、计算无阴影检测带的特征值分布，设定为标准模板；

D、进行图像帧计数器+1的处理，指向下一帧图像；

E、帧计数器达到设定值后，进行模板更新；重新计算模板特征，用新模板替换C）步骤中的模板；

F、计算无阴影检测带实时特征值，并再次进行无阴影检测带内阴影检测，若为阴影，说明是相邻车道的大车投下的阴影，不参与车辆计数；

G、将实时特征值与标准模板进行匹配，若匹配值在0.8~100之间则检测信号设置为低电平状态，表示无车流，返回步骤D）；匹配值在0~0.8之间或匹配值大于100时，检测信号置为高电平；

H、滤波：由于车的玻璃等会在检测带形成干扰，会干扰检测信号，因此，设计滤波步骤，过滤高电平中瞬间的低电平或低电平中瞬间的高电平，类似尖峰或凹陷，滤波的作用就是将这些尖峰或凹陷还原成其出现之前的状态；

I、高电平帧数大于设定值且符合电平跳变规则，进入下一步；

J、车量计数+1，返回步骤D)。

进一步地，所述摄像头的布局为：离检测带高6米，与水平呈45度夹角。

进一步地，所述B）步骤中标准特征模板在RGB模式下进行，设置为坐标式，所述坐标的横坐标依次表示将RGB的强度值进行约束后的区间范围，纵坐标表示检测带范围中经统计后RGB强度值在相应区间内的数目。