[发明专利]车流密度计算方法、系统、终端及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种车流密度计算方法，其特征在于，包括：

对检测区域采集的检测图像进行二值化处理，得到二值图像；

利用像素统计方法统计所述二值图像中的运行目标，得到所述检测区域的车流密度，其中，

所述检测区域的二值图像中任一像素点P_i的像素值为X_i，X_i＝0或X_i＝1，组成所述运行目标的像素区域的像素值X_i＝1，所述检测区域的二值图像总像素值为S_pix，车流密度为ρ_pix，则：

根据所述检测区域的车流密度，利用高斯分布模型和3σ原则，采用模糊车流密度确定所述检测区域的车流密度状态；

分别用S,U,V表示交通密度状态的稀、正常、密三种状态，将车流密度模糊为{S,U,V}；

将车流密度ρ_pix模糊为{S,U,V}，所述车流密度ρ_pix的隶属度函数包括：

以ρ₁、ρ₂表示S和U之间的临界值，ρ₃、ρ₄表示U和V之间的临界值；

若f_S(ρ_pix)越大，则车流密度ρ_pix属于S的程度越大，当ρ_pix∈(0,ρ₁)时，确定车流密度ρ_pix为S；当ρ_pix∈(ρ₁,ρ₂)时，确定车流密度ρ_pix介于S和U之间；

若f_U(ρ_pix)越大，则车流密度ρ_pix属于U的程度越大，当ρ_pix∈(ρ₁,ρ₂)时，确定车流密度ρ_pix介于S和U之间；当ρ_pix∈(ρ₂,ρ₃)时，确定车流密度ρ_pix为U；当ρ_pix∈(ρ₃,ρ₄)时，确定车流密度ρ_pix介于U和V之间；

若f_V(ρ_pix)越大，则车流密度ρ_pix属于V的程度越大，当ρ_pix∈(ρ₃,ρ₄)时，确定车流密度ρ_pix介于U和V之间；当ρ_pix∈(ρ₄,1)时，确定车流密度ρ_pix为V。

2.如权利要求1所述的车流密度计算方法，其特征在于，所述对检测区域采集的检测图像进行二值化处理，得到二值图像包括：

获取所述检测区域的检测图像；

对所述检测图像的前景图像进行混合高斯背景建模，得到建模图像；

对所述建模图像进行二值化处理，得到所述二值图像。

3.如权利要求2所述的车流密度计算方法，其特征在于，所述获取所述检测区域的检测图像包括：

根据车道形状确定用于检测的梯形区域，以所述梯形区域作为所述检测区域；

采集所述检测区域的检测视频，获取所述检测视频中的每一帧检测图像。