CN103177587A - 一种基于机器视觉的夜间车流量检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于机器视觉的夜间车流量检测方法，涉及智能交通参数采集领域。所述方法包括：检测区域设置、汽车前灯分割、汽车前灯配对、汽车前灯跟踪和车流量统计。在交通路口设置检测区域；运用阈值法分割汽车前灯区域，并进行连通区域标记，以获取汽车前灯区域的位置、面积和尺寸等信息。利用位置、尺寸信息进行汽车前灯配对。对汽车前灯进行跟踪，利用***记录汽车的运动信息。对运动到检测区域的***，根据其携带的汽车运动信息判断汽车是否经过检测区域，从而实现车流量统计。
Description
技术领域
本发明涉及到智能交通参数采集领域，特别涉及一种基于机器视觉的车流量检测方法。
背景技术
随着计算机成本的下降和其运算能力的提升，基于机器视觉的方案越来越多地应用于智能交通参数采集***。目前，存在许多车辆检测***应用于高速公路和快速路，但这些***只适用于白天光线充足的条件下，在夜间条件下，这些***将失效，无法满足监控***全天候工作的要求。因此，研究夜间条件下的车流量检测方法显得尤为重要。
在白天光线充足条件下，汽车的轮廓清晰；而在夜间条件下，汽车的轮廓模糊不清，这也就导致许多已存在的车辆检测***无法正常工作的原因。在夜间条件下，汽车最显著的特征是前灯，但交通环境存在大量非汽车前灯光源，如路灯、路面反光、反射光等，这些非汽车前灯光源严重干扰着汽车前灯的提取，使得夜间车辆检测成为难题。
发明内容
为了解决夜间条件下车流量统计困难的问题，本发明实施例提供了一种基于机器视觉的夜间车流量检测方法，所述技术方案如下：
一种基于机器视觉的夜间车流量检测方法，包括：检测区域设置、车辆前灯分割、前灯配对、前灯跟踪、车流量统计；
通过摄像机所获取的夜间交通视频，包含着与车流量无关的大量信息，对整幅图像进行处理，势必导致计算量过大，难以满足检测车辆实时性的要求，需要去除与检测车辆无关的信息，因此需要设置检测区域。
与白天不同，在夜间条件下，汽车最显著的特征是前灯。汽车前灯在夜间是最明亮的，并且保持稳定的状态。运用阈值法分割前灯区域。
夜间汽车通常开启数盏前灯，为了对汽车前灯进行聚类，通过前灯区域的位置、尺寸等信息进行前灯配对。
对配对的汽车前灯进行跟踪，以获取汽车的运动轨迹，利用***记录汽车的运动信息。
对运动到检测区域边界的***，检查其记录的信息是否满足统计车流量的条件。
本发明实施例提供的技术方案的有益效果是：
利用汽车前灯这一显著并且稳定的特征，能够高效地获取汽车的位置和准确地跟踪汽车；通过前灯配对，减少汽车特征数目，降低跟踪算法的复杂度。
附图说明：
为了更清楚地说明发明实施例，下面将对实施例所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造劳动性的前提下，还可以根据附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的方法框图。
图2是本发明的一种夜间车流量统计方法实例。
具体实施方式：
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
设置覆盖所检测路口的检测区域，检测区域的宽度为普通小桥车的车体长度，以保证同一时间进入检测区域的汽车数量是最少的。
汽车前灯在夜间交通场景是最明亮的，并且保持稳定的状态。利用阈值法分割前灯区域。为了区别汽车前灯和路面反光，阈值设置为230～240之间。
对分割所得的前灯区域，进行连通区域标记，获得前灯区域的位置、尺寸、面积等信息。利用面积信息初步滤除路面反光。利用位置、尺寸信息进行前灯配对，配对成功的对称前灯，运用最小边界矩形描述；未配对成功的前灯，也运用最小边界矩形描述。
对最小边界矩形进行跟踪，利用***记录汽车的运动信息。跟踪最小边界矩形的过程中，存在以下4种状态：出现、更新、删除、退出。当出现新的最小边界矩形，则为其创建新的***，对其进行跟踪。上一帧的***与当前帧的最小边界矩形配对成功，则更新***。如果当前帧的***无法配对最小边界矩形超过连续10帧，则删除该***。当***运动到检测区域边界，则其跟踪任务结束，退出跟踪。
运动到检测区域边界的***，如果满足以下2个条件，则表明该***包含有汽车，即可统计经过检测区域的汽车数量。
(1)***运动到了检测区域。
(2)***连续跟踪最小边界矩形的帧数超过10帧。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优先实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种基于机器视觉的夜间车流量检测方法，其特征是：在视频图像固定位置设置检测区域，运用阈值法分割汽车前灯区域，对汽车前灯进行配对，跟踪汽车前灯。
2.根据权利要求1所述的夜间车流量检测方法，其特征是：依据所分割的汽车前灯区域的位置、尺寸等信息进行汽车前灯的配对。
3.根据权利要求1所述的夜间车流量检测方法，其特征是：在对汽车前灯跟踪的过程中存在着四种状态：出现、更新、删除、退出。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN 201310086492 CN103177587A (zh) | 2013-03-19 | 2013-03-19 | 一种基于机器视觉的夜间车流量检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
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| CN 201310086492 CN103177587A (zh) | 2013-03-19 | 2013-03-19 | 一种基于机器视觉的夜间车流量检测方法 |
Publications (1)
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| CN103177587A true CN103177587A (zh) | 2013-06-26 |
Family
ID=48637408
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| CN 201310086492 Pending CN103177587A (zh) | 2013-03-19 | 2013-03-19 | 一种基于机器视觉的夜间车流量检测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN103177587A (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103996049A (zh) * | 2014-05-05 | 2014-08-20 | 南京大学 | 一种基于视频图像的船舶超长超宽检测方法 |
| CN104318783A (zh) * | 2014-10-16 | 2015-01-28 | 西北师范大学 | 一种通过车灯侦测分析夜间交通流量的方法 |
| CN107292260A (zh) * | 2017-06-15 | 2017-10-24 | 武汉理工大学 | 基于车辆前照灯和雾灯关联配对的浓雾天车辆检测方法 |
| CN107644528A (zh) * | 2017-08-02 | 2018-01-30 | 浙江工业大学 | 一种基于车辆跟踪的车辆排队长度检测方法 |
| CN108538052A (zh) * | 2018-03-05 | 2018-09-14 | 华南理工大学 | 基于车头灯轨迹跟踪和动态配对的夜间交通流量检测方法 |
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2013
- 2013-03-19 CN CN 201310086492 patent/CN103177587A/zh active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103996049A (zh) * | 2014-05-05 | 2014-08-20 | 南京大学 | 一种基于视频图像的船舶超长超宽检测方法 |
| CN103996049B (zh) * | 2014-05-05 | 2017-02-15 | 南京大学 | 一种基于视频图像的船舶超长超宽检测方法 |
| CN104318783A (zh) * | 2014-10-16 | 2015-01-28 | 西北师范大学 | 一种通过车灯侦测分析夜间交通流量的方法 |
| CN104318783B (zh) * | 2014-10-16 | 2016-08-17 | 西北师范大学 | 一种通过车灯侦测分析夜间交通流量的方法 |
| CN107292260A (zh) * | 2017-06-15 | 2017-10-24 | 武汉理工大学 | 基于车辆前照灯和雾灯关联配对的浓雾天车辆检测方法 |
| CN107644528A (zh) * | 2017-08-02 | 2018-01-30 | 浙江工业大学 | 一种基于车辆跟踪的车辆排队长度检测方法 |
| CN108538052A (zh) * | 2018-03-05 | 2018-09-14 | 华南理工大学 | 基于车头灯轨迹跟踪和动态配对的夜间交通流量检测方法 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20130626 |
|
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |