CN102496285A - 基于视频检测的路口车辆闯红灯判别方法与信号控制*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于视频检测的路口车辆闯红灯判别方法与信号控制***,在传统的闯红灯抓拍***的基础上,增加一组摄像机获取交叉口进口道车辆驶近停车线的视频录相,在各交叉口进口道停车线后一定长度的车道上设置车辆跟踪检测区,对踪检测区内所有车辆进行跟踪;在黄灯启亮时如果发现其中有车辆陷入黄灯的进退两难区,实时延长黄灯1秒让该车辆能赶在黄灯结束前越过停车线,在黄灯结束前1~2秒再次对检测区内的车辆的行驶状态进行判别,如果发现有车辆处于闯红灯行驶状态,实时地推迟下一相位的绿灯启亮时间,同时启动闯红灯抓拍***,对该车辆闯红灯进行抓拍取证工作。
Description
技术领域
本发明涉及交通信号控制领域,特别涉及到一种基于视频检测的路口车辆闯红灯判别方法与信号控制***。
背景技术
车辆闯红灯抓拍***其主要功用是摄像机自动记录路口违章闯红灯车辆,可实现在无人值守的条件下对闯红灯车辆的全景视频及车牌特写视频进行拍照记录,为公安交通管理部门对闯红灯车辆进行执法处罚提供可靠依据。
目前,在国内车辆闯红灯抓拍***这一市场上的产品根据违章车辆抓拍的触发方式分类主要有两种,即地感线圈触发方式和视频虚拟线圈触发方式。地感线圈触发是在检测车道上切割环行线槽,然后埋设感应线圈(或感应棒)。车辆通过时感应线圈会发出信号给相应设备,对车辆的检测比较准确。但是由于需要在地下埋设感应线圈,加大了施工难度同时提高了工程成本。路面维修时还需要重埋线圈,另外北方寒冷冰冻天气下和路面质量不好情况下对线圈的维护工作量较大,需要定期更换线圈。此外,地感线圈触发方式由于安装在路面上少数固定区域,一般无法准确辨识出车辆运行轨迹,从而无法判别不按车道标识行驶,违章变道,异常停车等违章行为。
视频虚拟线圈触发的工作原理类似于地埋式线圈检测器,但用户只需在通过摄像机获取的现场交通视频图像上的对应车道位置上定义虚拟线圈来代替实际路面上的地感线圈,***通过图像识别处理技术对前后连续两帧图片进行模块跟踪匹配,以虚拟线圈模块发生变化来模拟车辆压地感线圈形成抓拍信号。
基于地感线圈车辆检测技术及基于虚拟线圈视频检测技术闯红灯抓拍***目前技术都较为成熟,市场上有多家相关成熟产品推出,能够较好地完成闯红灯车辆抓拍取证工作。但目前市场上所有的闯红灯抓拍***都有一个致命的弱点,即这类***仅能在车辆闯红灯这种违章行为发生后通过抓拍取证,为今后的处罚提供证据,它们皆不能在违章车辆闯红灯之前根据当时信号灯配时情况以及车辆距离停车线的距离和行驶速度信息来判别该车辆是否会闯红灯,从而实时调整信号灯色显示,避免闯红灯车辆与其它车辆发生碰撞,减少交通事故的发生。
综上所述,针对现有技术的缺陷,特别需要一种基于视频检测的路口车辆闯红灯判别及智能信号控制***,以解决以上提到的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供基于视频检测的路口车辆闯红灯判别方法与信号控制***,克服了传统的闯红灯抓拍***存在的只能事后取证,不能事前判别闯红灯行为的缺陷,并能相应的调整交通信号灯的控制方案,达到了减少交通事故的目的。
本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现:
基于视频检测的路口车辆闯红灯判别方法与信号控制***,包括前端抓拍***、信息传输***和中心处理控制***;其特征在于,所述前端抓拍***包括主机、分别与其连接的交通信号检测***以及车辆视频检测***,主机上位控制交通信号检测***以及车辆视频检测***,信息传输***连接前端抓拍***和中心处理控制***。
在本发明的一个实施例中,所述车辆视频检测***包括安装于停车线后的直行车辆特写摄像机、左转车辆特写摄像机和全景摄像机,安装于交叉口出口处的车辆跟踪检测摄像机。
基于视频检测的路口车辆闯红灯判别方法与信号控制***,其特征在于,所述方法包括如下步骤:
1)图像获取***实时获取视频图像,并设置车辆跟踪监测区域;
2)对车辆跟踪监测区域进行全局标定和坐标转换,得到图像坐标和三维世界坐标的对应关系;
3)对视频图像进行背景更新、图像二值化和斑块分析处理,得到斑块聚类区域,然后对斑块聚类区域中的车辆进行定位和跟踪分析;
4)根据定位和跟踪分析的结果提取车辆跟踪监测区域内车辆的车速v,距离停车线的距离L,主机结合距离黄灯结束剩余时长t1,车辆的最大设计减速度a以及驾驶员的反应时间t2,建立相应的车辆行驶状态判别模型;
5)如果黄灯启亮时,有车辆v.t1<L且t2.v+v2/2a>L,则判断该车辆陷入黄灯的进退两难区,实时延长黄灯1秒让该车辆能赶在黄灯结束前越过停车线;
在黄灯结束前1~2秒再次对检测区内的车辆的行驶状态进行判别,如果发现其中有车辆v.t1<L且v2/2a>L,则判断该车辆既不可能在黄灯结束前越过停车线,也不能在黄灯结束前在停车线前安全停车,判定该车辆处于闯红灯行驶状态,实时地推迟下一相位的绿灯启亮时间,同时启动前端抓拍***,对该车辆闯红灯进行抓拍取证工作。
附图说明
图1为本发明所述的基于视频检测的路口车辆闯红灯判别方法与信号控制***的流程图。
图2为本发明所述的基于视频检测的路口车辆闯红灯判别方法与信号控制***的示意图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合具体实施方式,进一步阐述本发明。
如图2所示,本发明所述的基于视频检测的路口车辆闯红灯判别方法与信号控制***,包括前端抓拍***100、信息传输***200和中心处理控制***300;所述前端抓拍***100包括主机110、分别与其连接的交通信号检测***120以及车辆视频检测***130和,主机110上位控制交通信号检测***120和车辆视频检测130,信息传输***200连接前端抓拍***100和中心处理控制***300。
其中前端抓拍***100采用视频虚拟线圈或地感线圈触发抓拍技术,负责完成在红灯状态下,抓拍车辆闯红灯行为。信息传输***200可采用光纤传输***、无线传输***和宽带传输***等不同通信方式,它将前端抓拍***100抓拍的图片和相关的信息(时间、地点、车辆信息、车牌图片等)及时传输至后端中心处理控制***300的服务器上,是连接前端与后端的“生命线”。后端中心处理控制***通过后台管理软件完成对前端***传输回来的图片进行处理的工作,通过服务器接收前端***发回的车辆图片等信息(包括车牌图片、通过地点、时间、号牌识别结果等信息),记录储存并写入数据库;并完成与公安网内其他***的对接,使其他***方便地调用本闯红灯抓拍***的所有资源为社会治安管理服务,实现数据共享。
本发明所述的基于视频检测的路口闯红灯判别方法与信号控制***需经历如下过程:硬件***构建与视频录相获取、视频录相标定与坐标转换、背景更新、图像二值化、斑块分析、车辆触发与检测、车辆跟踪、交通参数提取、车辆行驶状态判别、信号控制方案调整等步骤。
1、硬件***构建与视频录相获取
在交叉口进口道停车线后一定距离安装直行车辆特写摄像1、左转车辆特写摄像机2、全景摄像机3,获取车辆通过停车线进入交叉口的视频图像,在交叉口出口道附近安装进口道车辆跟踪检测摄像机8,获取车辆驶近停车线的视频图像,
2、全局标定与坐标转换
选取视频录图像中要检测的车道,在左转车道停车线前后设置左转车辆停车线前虚拟线圈4与左转车辆停车线后虚拟线圈5,在直行车道停车线前后设置直行车辆停车线前虚拟线圈6与直行车辆停车线后虚拟线圈7,在直行车道停车线后至约40米的区域设置直行车辆跟踪检测区域9,在左转车道停车线后至约40米的区域设置左转车辆跟踪检测区域10,将直行车辆跟踪检测区域9与左转车辆跟踪检测区域10设置为感兴趣区域,利用消隐点及交比不变定理的标定算法实现原图感兴趣区域和俯视图的坐标变换,得到图像坐标和三维世界坐标的对应关系,创建研究车道的俯视图,后续的所有处理,均在俯视映射图上进行。
3、背景更新
利用自适应中值滤波AMF算法获取初始背景,结合Surendra算法中的运动掩模和AMF算法实现俯视图的背景更新。根据车道中已存在车辆的区域和候选车辆区域(斑块区域)制作运动掩模,在此掩模中的区域不进行背景更新,而非掩模区域则根据AMF算法可迅速实现背景更新。
4、图像二值化与斑块分析
将得到的彩色俯视图转换成灰度图,背景更新后,前景通过图像分割方法被分割出来,反映到二值图上是一个个连通区域,称之为斑块,斑块分析需要提取二值图中所有斑块的基本信息,再根据斑块的位置和颜色信息,聚合或分割斑块,并最后删除不符合车辆大小形状的斑块,完成斑块聚类。
5、车辆触发与检测
通过上述斑块聚类后得到的结果,得到候选车辆区域,即聚类后斑块的区域,监控检测区域内的每一个候选车辆,找到新进入检测区域的车辆的位置和尺寸,并用方框框出,实现实际车辆的检测和触发。
6、车辆跟踪
在没有遮挡的情况下使用斑块跟踪,出现遮挡后用Mean shift跟踪算法。车辆跟踪法通过识别出交通场景图像中符合车辆特征的象素,进行图象分割,并依据提取出的特征来匹配前后帧中车辆,对直行车辆跟踪检测区域9与左转车辆跟踪检测区域10内视频中的车辆进行定位和跟踪,实现对车辆的运动轨迹的精确分析。
7、交通参数提取
根据对车辆运动轨迹的跟踪分析,实时检测跟踪检测区内车辆的车速v(米/秒)、距离停车线的距离L(米),并将其发送给路口闯红灯抓拍主机110。
8、车辆行驶状态判别与信号控制方案调整
闯红灯抓拍主机110通过信号检测***120实时监控信号配时方案的运行,在黄灯启亮时对跟踪检测区域内的车辆距离停车线的距离以及车辆的行驶状态进行判别,如果发现其中有车辆v.t1<L且t2.v+v2/2a>L,则判断该车辆陷入黄灯的进退两难区,实时延长黄灯1秒让该车辆能赶在黄灯结束前越过停车线,在黄灯结束前1~2秒再次对检测区内的车辆的行驶状态进行判别,如果发现其中有车辆v.t1<L且v2/2a>L,则判断该车辆既不可能在黄灯结束前越过停车线,也不能在黄灯结束前在停车线前安全停车,判定该车辆处于闯红灯行驶状态,实时地推迟下一相位的绿灯启亮时间,同时启动闯红灯抓拍***,对该车辆闯红灯进行抓拍取证工作。
车辆闯红灯行为抓拍过程如下,在红灯信号时,当机动车压在停车线后的第一个线圈上时,车辆视频检测***130发第一个触发信号给路口闯红灯抓拍主机110,主机110给摄像机第一个抓拍信号,拍摄机动车压在停车线上的照片,当机动车离开第一个线圈,进入第二个线圈时,车辆视频检测***130给主机110第二个信号,主机110给摄像机第二个抓拍信号,拍摄机动车离开停车线并继续前行的照片,当车辆离开第二个线圈,车辆视频检测***130给主机110第三个信号,主机110给摄像机第三个抓拍信号,拍摄机动车继续前行的照片。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (3)
1.基于视频检测的路口车辆闯红灯判别方法与信号控制***,包括前端抓拍***、信息传输***和中心处理控制***;其特征在于,所述前端抓拍***包括主机、分别与其连接的交通信号检测***以及车辆视频检测***,主机上位控制交通信号检测***以及车辆视频检测***,信息传输***连接前端抓拍***和中心处理控制***。
2.根据权利要求1所述的基于视频检测的路口车辆闯红灯判别方法与信号控制***,其特征在于,所述车辆视频检测***包括直行车辆特写摄像机、左转车辆特写摄像机和全景摄像机,以及获取车辆驶近停车线视频录相的车辆跟踪检测摄像机。
3.基于视频检测的路口车辆闯红灯判别方法与信号控制***,其特征在于,所述方法包括如下步骤:
1)车辆视频检测***实时获取视频图像,并设置车辆跟踪监测区域;
2)对车辆跟踪监测区域进行全局标定和坐标转换,得到图像坐标和三维世界坐标的对应关系;
3)对视频图像进行背景更新、图像二值化和斑块分析处理,得到斑块聚类区域,然后对斑块聚类区域中的车辆进行定位和跟踪分析;
4)根据定位和跟踪分析的结果提取车辆跟踪监测区域内车辆的车速v,距离停车线的距离L,主机结合距离黄灯结束剩余时长t1,车辆的最大设计减速度a以及驾驶员的反应时间t2,建立相应的车辆行驶状态判别模型;
5)在黄灯启亮时对检测区内的车辆的行驶状态进行判别,如果其中有车辆v.t1<L且t2.v+v2/2a>L,则判断该车辆陷入黄灯的进退两难区,实时延长黄灯1秒让该车辆能赶在黄灯结束前越过停车线;
在黄灯结束前1~2秒再次对检测区内的车辆的行驶状态进行判别,如果发现其中有车辆v.t1<L且v2/2a>L,则判断该车辆既不可能在黄灯结束前越过停车线,也不能在黄灯结束前在停车线前安全停车,判定该车辆处于闯红灯行驶状态,实时地推迟下一相位的绿灯启亮时间,同时启动前端抓拍***,对该车辆闯红灯进行抓拍取证工作。
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