[发明专利]一种隧道内车辆运动路径的预测方法

摘要

本发明提供一种隧道内车辆运动路径的预测方法，该方法首先要先在隧道内部每隔一段用户指定的距离布置若干摄像头，并通过用户指定的时间拍摄若干照片，把照片的处理结果与照片库进行匹配，确定车辆的体征信息；然后对照片进行阈值分割，中值滤波等一系列处理，结合运动矢量来更新隧道中目标车辆的下一位置，完成对车辆的跟踪以及动态预测。本发明能够有效的获取出照片中所蕴含的信息，并将此信息及时反馈给驾驶员，为准确地分析隧道内车辆的行驶状况提供了丰富的内容基础。

主权项

一种隧道内车辆运动路径的预测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤1：在隧道内每隔一段用户指定的距离布置一个摄像头，摄像头在每个用户指定的时间内拍取照片，根据这些照片识别出用户设定的目标车辆，对每张照片进行处理，获取每一张照片中目标车辆的位置；步骤2：根据照片拍摄时间顺序，依次从每张照片的灰度直方图中目标车辆前方任意指定一个点，分别计算目标车辆在每张照片中到达前方该点位置的概率大小；在第i张照片中获得目标车辆到达相应点位置概率；步骤3：根据目标车辆的运动矢量去更新车辆的下一位置，所述运动矢量是指将照片的每一列分成许多互不重叠的部分，该部分内像素的位移量都相同，然后对每个部分到某一给定特定搜索范围内根据一定的匹配准则找出与当前部分最相似的部分，称为匹配部分，匹配部分与当前部分的相对位移就是运动矢量，具体过程为：步骤31：采集摄像头拍取的一张照片，根据每一个目标车辆所对应的特征，组成当前目标序列，形成一个跟踪序列库，所述序列库中存储着被跟踪目标的参考特征，步骤32：根据当前目标序列与跟踪序列中的每个目标之间的特征匹配值，找出跟踪序列中每个被跟踪对象在当前目标序列中的最佳匹配，用当前目标序列中最佳匹配目标的特征值去更新跟踪序列中对应目标的参考特征值，完成一张照片的目标跟踪及特征更新，所述特征匹配值是指目标序列与跟踪序列库中被跟踪车辆之间的最小误差；步骤33：完成目标车辆的特征更新后，重复上述步骤，多次计算车辆到达下一位置的概率，并根据求得概率的平均值，得到车辆位置信息，所述n为计算车辆到达下一位置概率的次数，其中，Hi+1表示当前照片中用户指定一点i右边的阈值，k是步骤1所处理的照片中有目标车辆照片数；λi是i点阈值。