[发明专利]一种车流量统计与车型分类方法及装置

说明书

本发明属于数据领域，涉及智慧交通，为一种车流量统计与车型分类方法及装置；方法包括获取车流量视频，在视频图像序列中设置矩形识别框，将识别框中无车辆通行的帧作为背景帧；获得当前帧与背景帧的差分图像；将其灰度平均值存储在灰度特征数组中；计算统计时间窗口内车辆进入阈值和驶出阈值；将灰度平均值分别与这两个阈值进行比较，若大于进入阈值，则将车辆计数器计数加1并冻结计数器；若小于驶出阈值，则将计数器使能；最终获得车流量数据；若时间长度大于车辆进入阈值时，则将计数器加1，重置计时器；若小于驶出阈值，则冻结计时器；存储到车型特征数组中；计算出分类阈值，将车型特征值分别与分类阈值进行比较，最终得到车型的分类结果。

技术领域

本发明属于数据领域，涉及智慧交通，具体为一种车流量统计与车型分类方法及装置。

背景技术

随着城市的不断发展，人们驾车出行越来越频繁，道路拥堵成为一个亟待解决的问题，这对城市道路建设，交通管理提出了更高的要求。智慧交通利用大数据分析道路的行车特征(各时段车流量及车型特征)，预测并进行交通疏导，为城市道路建设提供指导。

获取道路行车特征数据是进行交通道路分析，管理并建设的基础。传统的方法是人工在特定的道路口进行计数与分类，这种方法效率低，成本高，数据少，误差大；随着摄像技术的发展，通过视频记录的方式获取道路行车视频，然后通过人工回放的形式计数与分类，这种方法虽然使行车原始数据变多且不受天气影响，但获取能够使用的特征数据效率非常低；目前基于视频序列计算机处理的方法能够大大提高行车特征数据的获取，具有效率高，误差小，特征全等优点。

现有的视频处理方法中，例如专利CN107122758A中通过在视频序列中设置特定的标志区域，然后根据当前帧与参考帧该区域图像特征(平均灰度，直方图统计，颜色等)与固定阈值比较，作为车辆统计的依据；捕捉到车辆后，通过车辆外形特征与相应阈值进行比较，作为车辆分类的依据。但这些方法的缺点是提取特征过于复杂降低了处理效率，且固定阈值降低了准确率。

发明内容

基于现有技术存在的问题，本发明旨在为城市交通管理提出一种高效，准确的车流量统计与车型分类技术，具体为一种车流量统计与车型分类方法及装置。

一种车流量统计与车型分类方法，所述方法包括以下步骤：

S1、获取车流量视频，在视频图像序列中的不同车道上设置矩形识别框，截取所有识别框中无车辆通行的帧作为初始背景帧；

S2、将灰度化后的当前帧M_i与灰度化后的初始背景帧M₁进行求差运算，并取绝对值从而获得差分图像C_i；

S3、将差分图像C_i的灰度平均值存储在灰度特征数组中，直到将每一帧的差分图像均存储在灰度特征数组中；

S4、将平均灰度值特征作为判别车辆依据，分别计算出统计时间窗口内车辆进入阈值A_进阈值，车辆驶出阈值A_出阈值；

S5、将特征数组中的第i个灰度平均值A_i分别与车辆进入阈值A_进阈值和车辆驶出阈值A_出阈值进行比较，若大于进入阈值A_进阈值，则将车辆计数器计数加1，并冻结车辆计数器；若小于驶出阈值A_出阈值，则将车辆计数器使能；最终获得车流量数据；

S6、将车型空间长度转换为时间长度进行车型分类，若灰度平均值A_i大于车辆进入阈值A_进阈值时，则将车辆计数器计数加1，并冻结计数器，重置车辆计时器；若灰度平均值A_i小于驶出阈值A_出阈值，则冻结车辆计数器；并统计当前车辆计时器所记录到的连续时间值，存储计时器的值到车型特征数组F_j中；