[发明专利]一种复杂路况下行车流量视觉检测与计数方法

权利要求书

1.一种复杂路况下行车流量视觉检测与计数方法，其特征在于，步骤如下：

步骤1、用MSRCR算法均衡获取的交通监控视频中的图像的颜色与光照；

步骤2、对均衡了颜色与光照的交通监控视频中的图像进行灰度化处理，灰度化处理后用AdaptiveMedian算法进行背景建模，得到背景图像；

步骤3、将灰度化处理后的图像与背景图像进行差分处理，差分后的图像进行二值化获取前景图像，然后对前景图像进行开运算，再寻找前景图像中的连通区域，并填充连通区域，将填充后的连通区域图像分别与步骤1所得图像的三通道点乘，得到彩色前景图像；

步骤4、用Haar与AdaBoost训练好的分类器识别彩色前景图像中的车辆，记录车辆在交通监控视频中的每一帧的位置坐标，根据前后帧车辆的中心位置构成的车辆运动方向向量与车道的左车道和右车道方向向量的关系进行计数，最终获得当前帧识别后的前景图像与累积的车流数量；

步骤4.1：用Haar与AdaBoost训练好的车辆分类器识别彩色前景图像fore(x,y)中的目标，得到第i帧识别后的前景图像r_i(x,y)，并记录第i帧识别到的第j辆车的中心位置p_i,j(u,v)，及第i帧识别出的车辆数目J_i；

步骤4.2：如果当前帧识别出的车辆数目J_iJ_i-1，执行步骤4.7，否则执行步骤4.3；

步骤4.3：如果车辆的中心位置p_i,j(u,v)位于左车道，执行步骤4.4，否则执行步骤4.5；

步骤4.4：当前帧车辆的中心位置p_i,j(u,v)与上一帧对应车辆的中心位置p_i-1,j(u,v)构成车辆运动的方向向量p_i,j,计算车辆运动的方向向量p_i,j与左车道方向向量V₁的夹角a,转到步骤4.6；

步骤4.5：当前帧车辆的中心位置p_i,j(u,v)与上一帧对应车辆的中心位置p_i-1,j(u,v)构成车辆运动的方向向量p_i,j,计算车辆运动的方向向量p_i,j与右车道方向向量V2的夹角a；

步骤4.6：如果夹角a＜10°，即表示当前帧识别到的第j辆车与上一帧识别到的为同一车辆，执行步骤4.8，否则执行步骤4.7；

步骤4.7：从第一帧视频图像到第i-1帧累积记录车辆数目为N，那么第i帧计数结果N＝N+1，并显示识别后的前景图像r_i(x,y)与计数结果N；

步骤4.8：如j＞J_i转到步骤4.9，否则令j＝j+1，再执行步骤4.3，直到第i帧中所有车辆都识别完；

步骤4.9：判断获取的交通监控视频是否结束，若未结束，令i＝i+1，再执行步骤4.3，否则显示最终计数结果N。

2.根据权利要求 1所述的一种复杂路况下行车流量视觉检测与计数方法，其特征在于，所述步骤1的具体步骤如下：

步骤1.1：获取交通监控视频，并计算该视频中左右二车道的方向向量V₁,V₂；

步骤1.2：循环读入交通监控视频中的图像f_i(x,y),并对图像f_i(x,y)用MSRCR算法进行预处理，得到矫正了颜色与光照的彩色图像f_i'(x,y)。

3.根据权利要求2所述的一种复杂路况下行车流量视觉检测与计数方法，其特征在于，所述步骤2的具体步骤如下：

步骤2.1：将彩色图像f_i'(x,y)转换为灰度图像im(x,y)；

步骤2.2：设置参数，用AdaptiveMedian算法进行背景建模，得到背景图像g_i(x,y)。