[发明专利]一种基于图像处理的分车道车辆检测方法

说明书

本发明公开了一种基于图像处理的分车道车辆检测方法，旨在为可变车道的自动切换提供决策依据。首先，通过架设在可变车道指示牌上的传感器获取路面图像；每隔固定的时间动态地从有车辆和行人正常行驶的路面上自动提取路面背景图像；在提取的背景图像上进行直线检测以获取每个车道的区域；将当前路面图像与背景图像作差，实现分车道车辆检测。本发明具有简单快速易实现的优点，可应用于可变车道的自动控制。

技术领域

本发明涉及图像处理以及智能交通监控等领域，特别是涉及一种基于图像处理的分车道车辆检测方法。

背景技术

近年来，随着国民经济的快速增长和城市化进程的不断深入，私家车保有量持续高速增长，道路设施容量严重不足，交通拥挤现象在很多城市已是常态。

为了更充分地利用道路资源，提高道路通行能力，以在一定程度上缓解道路拥挤状况，现在很多城市都在路口设置了可变车道。目前的可变车道控制主要是基于路口车辆流向的潮汐规律的粗略统计，在固定的时间段设置车道的通行方向；或者是由人工在控制室通过网络切换。然而由于潮汐规律的复杂性难以统计，固定时间段的通行设置不能充分利用道路的资源；也不可能由交管部门实时地查看每个路口车流量情况并手动切换。

发明内容

为了解决以上问题，本发明提供一种基于图像处理的分车道车辆检测方法，为可变车道的自动切换提供决策依据，进而最大限度地提高现有交通道路的利用率，为达此目的，本发明提供一种基于图像处理的分车道车辆检测方法，包含以下步骤：

步骤S1：通过架设在可变车道指示牌上的图像传感器获取道路图像；

步骤S2：每隔T1进行一次动态路面背景提取；

步骤S3：在提取的背景图像中进行车道区域检测；

步骤S4：分车道车辆检测。

本发明的进一步细化，所述步骤S2中动态路面背景提取的具体步骤：

S2.1）每隔T2时间提取一幅现场图像；

S2.2）将获取图像转换成灰度图像；

S2.3）将当前时刻的图像与前一时刻的图像作差，并对结果取绝对值；

S2.4）对以上作差结果图像进行阈值筛选，所有结果大于设定值阈值τ的像素点均设置为1，其余部分均置为0；

S2.5）对图像进行腐蚀操作，以去除部分噪声点；

S2.6）对上步骤结果图像进行膨胀操作，改善移动物体检测结果；

S2.7）保存该图像，期中值为0的像素点区域为候选的背景；

S2.8）重复S2.1至S2.7直至采样时间持续T3时间；

S2.9）对每个像素点上所得到的候选数值进行统计，并求其平均值作为背景图像在该像素点的最终取值。

其优点是可以在有车辆和行人的路面上自动地提取路面背景，并且及时获取现场的光照变化，防止因光照变化而引起误检测。

本发明的进一步细化，所述步骤S3中在提取的背景图像上进行车道检测的具体步骤为：

S3.1）使用sobel算子在提纯的背景图像上进行边缘检测；

S3.2）对边缘检测的结果进行霍夫变换；

S3.3）从直线检测的结果中提取出各个车道的区域。

其优点是车道区域检测更准确更稳定，因为在提取的路面背景上进行车道检测，可以排除车辆等的干扰。

本发明的进一步细化，所述步骤S4中分车道车辆检测的具体步骤为：