[发明专利]一种通过车灯侦测分析夜间交通流量的方法

摘要

一种通过车灯侦测分析夜间交通流量的方法，在现有交通侦测系统的监测画面中设定一条虚拟侦测线；对触及虚拟侦测线的亮点进行亮度和颜色分析；保留可能为车灯的亮点，通过垂直相关性、水平相关性和两车灯之间的纹理量进行车灯配对，计算各车灯配对组合的信心指数I_ij，然后依次选取信心指数最高且Rv和Rh皆大于阈值Tv的车灯配对组合，Tv=0.5，该车灯配对组合为一车辆的左右车灯，即完成一辆车的监测。该方法利用车灯侦测来分析交通流量情况，为路人提供实时的道路交通信息，让他们能够参考交通情况，规划安排行车路线，避开堵塞路段。如此一来，将可以分散交通流量，大幅提升交通效率。

主权项

一种通过车灯侦测分析夜间交通流量的方法，其特征在于，该方法具体按以下步骤进行：步骤1：在现有交通侦测系统的监测画面中设定一条虚拟侦测线；步骤2：对触及监测画面中虚拟侦测线的亮点，即车灯的亮度和颜色特性进行分析：首先，由亮点的中心向边缘选取三个车灯像素点，一个像素点的亮度值L(x, y)与RGB颜色值的计算关系式如下：将RGB变异纳入参考量，辅助侦测车灯亮点；RGB变异度V(x,y)如下式所示：亮度值L(x, y)高而RGB变异度V(x, y)低的像素保留；反之，则滤除像素；应用影像形态学的运算与相连区域分析所算得的车灯像素，即可能为车灯的亮点区域；然后，对每一个亮点，计算其边缘上每一个点(xi, yi)到中心点(xc, yc) 的距离di，所有的di形成一个集合D，定义如下：（3）式中，(xi, yi)是边缘上的点，i=1....n，n是边缘点个数；集合D的标准差为：（4）式中，σ是标准差；μ是所有di的平均值；                          同时，使用适性阈值T_σ：（5）式中，Wc、Hc分别为该亮点的宽与高；若一亮点的标准差σ小于T_σ，则该亮点可能为车灯，予以保留；反之，则应被滤除；接着进行车灯配对：1）垂直相关性计算配对评估的两盏车灯中心点的垂直距离Δh以及该两个中心点分别到边缘的垂直距离h₁（h₂），该两盏车灯的垂直相关性Rv：   Rv=1－Δh/（h₁+ h₂）                         （6）两车灯的垂直距离不会大于各自中心点至上边缘或下边缘的距离和，即Δh≤h₁+h₂； 2）水平相关性计算监控画面中虚拟侦测线所显示位置的公路的路宽W，再计算画面中两车灯的水平距离Δw与路宽W的比例，并通过下式来表示两盏车灯的水平相关性R_h：两盏车灯水平距离Δw与路宽W的比例需处于[0.667, 0.685]范围内，3）两车灯之间的纹理量利用边缘侦测中的Sobel算子，计算两车灯之间区域内的边缘像素所占的比例R_t：R_t=E/A                      （8）（8）式中，A为两车灯间的区域面积，E为此区域内的边缘像素个数。Rt值介于0～1之间； 步骤3：两车灯属于同一辆车的信心指数I：I=a×R_v+b×R_h+c×R_t               （9）（9）式中，a、b、c 分别为R_v、R_h、R_t的相对权重（a+b+c=1）；找出监测画面中所有车灯配对组合p_ij形成集合P：计算各车灯配对组合的信心指数I_ij，然后依次选取信心指数最高且Rv和Rh 皆大于阈值Tv 的车灯配对组合，Tv = 0.5，该车灯配对组合为一车辆的左右车灯，即完成一辆车的监测。