[发明专利]基于道路监控视频的异常路况快速发现方法

权利要求书

1.一种基于道路监控视频的异常路况快速发现方法，其特征在于，对于监控视频，该方法包括两个指标：正常路况差异范围指标和正常路况运动区域差异频率指标；

当根据监控的实时路况计算的差异度矩阵位于正常路况差异范围之外即认为路况异常；

当根据监控的实时路况计算的运动区域差异频率超出正常路况运动区域差异频率范围，即认为路况异常；

所述两个指标通过以下方法获得并进行判断；

1、图片差异度计算方法

(1)将监控视频中截取的先后两张图片栅格化，切割为多个位图；

(2)通过图像差分，判断先后两张图片每对对应位图之间是否存在差异，公式如下：

D(x,y)为两个位图之间的差分图像，I(t)和I(t-1)分别为t和t-1时刻的图片，T为差分图像二值化时选取的阈值，D(x,y)＝1表示差异，D(x,y)＝0表示无差异；

(3)整个两张图片各个位置位图差异值的矩阵如下即为整体的差异度矩阵E_i：

2、正常路况差异度矩阵获取方法

(1)按照条件分组；

(2)每条件分组获取若干段正常路况监控视频；

(3)截取每段道路监控视频中间隔5～25帧的两张实时路况图片；

(4)以上述图片差异度计算方法计算两张图片的差异度，获取差异度矩阵；

(5)每条件分组获取的多段监控视频以同样的方法获取一系列差异度矩阵；该系列差异度矩阵即为正常路况下的差异度矩阵；

3、正常路况差异度指标获取方法

正常路况差异度指标包括正常路况差异范围与正常路况运动区域差异频率两项指标；

(1)正常路况差异范围指标

通过同一监控同一条件下的多路视频获取的一系列差异度矩阵，经过计算可以计算出这个范围：

其中n为提供的同一条件下视频数量，E为各位图差异度矩阵的总和,T′为阈值，当T′取一个设定的较低阈值时，R为正常路况差异范围；

用上述正常路况差异度矩阵获取方法相同方法，当根据监控的实时路况计算的差异度矩阵如果落在正常路况差异范围R之外，即R＝0处，即认为该路况有异常；

当T′调整为一个设定的较高阈值时，可以得到正常路况下视频内变化频繁区域，即运动区域；所述较高阈值大于所述较低阈值；

(2)正常路况运动区域差异频率

对监控视频以固定时间间隔连续截取图片，计算得到一系列差异度，其中每个位图的差异度值为1的比率，就构成了差异频率F：

其中n为提供的同一视频以固定时间间隔连续截取图片数，n-1为图片间计算得到的差异矩阵数，E_t为差异度矩阵,t表示截取图片时刻，F为差异频率；

结合运动区域，可以计算出正常路况下的运动区域差异频率，同一条件下的多段监控视频多次分析后，可以得到运动区域差异频率范围；

用上述计算出正常路况下的运动区域差异频率相同方法，当根据监控的实时路况计算的差异频率与之比较，是否在正常路况运动区域差异频率范围内，超出范围的即为异常路况。

2.如权利要求1所述的基于道路监控视频的异常路况快速发现方法，其特征在于，

所述按照条件分组，通过增加识别模块加快分析。

3.如权利要求1所述的基于道路监控视频的异常路况快速发现方法，其特征在于，

正常路况差异范围指标要求截取同一视频内固定间隔两个一组，多组图片；

正常路况运动区域差异频率指标要求截取多个固定间隔连续图片。

4.如权利要求1所述的基于道路监控视频的异常路况快速发现方法，其特征在于，

对正常路况差异范围指标在截取的多组图片中，针对每组两张图片计算差异度矩阵；而正常路况运动区域差异频率指标则是在截取的多个连续图片的相邻两个间计算差异度矩阵。