CN109448376A - 一种基于视频的路况分析方法及*** - Google Patents

一种基于视频的路况分析方法及*** Download PDF

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王业建
洪结东
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Abstract

本发明公开了一种基于视频的路况分析方法及***，涉及智能交通领域。本发明包括如下步骤：步骤S01：在市区各街道架设视频摄像头，获取街道的实时视频；步骤S02：处理实时视频为路况视频，每秒截取多帧图像转换为路况图片；步骤S03：对路况图片结合样本点像素参数进行处理，生成处理效果；步骤S04：对处理结果进行分析，得出分析结果并格式化；步骤S05：将分析结果存入数据存储设备，并在地图上绘制。本发明通过连接道路上的视频摄像头，获取到路面视频信息，路况图片结合样本点像素参数进行算法分析得出路况信息，同时使用地图绘制技术向用户进行直观的展示，方便用户第一时间了解路况信息，做出最优路线选择。

Description

一种基于视频的路况分析方法及***
技术领域
本发明属于智能交通领域，特别是涉及一种基于视频的路况分析方法，及一种基于视频的路况分析***。
背景技术
随着我国经济的飞速发展，我国的城市交通量也骤然增加，交通拥挤、交通事故频发等造成了越来越多的生命财产损失、时间浪费和环境污染。于是基于视频分析的智能交通的重要性日益显著，车流量统计作为智能交通***的关键技术之一，逐渐成为研究的重要领域。车流量统计可以为道路智能化调度管理提供依据，从而减少道路拥塞，提高路面资源的利用率。
现有技术的缺陷和不足：现在对路况信息的获取主要是通过以交通广播和GPS设备获取路况信息，前者无法保证路况信息的实时性，后者对设备依赖性较强，会导致路况信息获取的不完整等问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于视频的路况分析方法及***，通过连接道路上的视频摄像头，获取到路面视频信息，路况图片结合样本点像素参数进行算法分析得出路况信息，同时使用地图绘制技术向用户进行直观的展示，解决了现有的司机获取路况信息渠道少、路况信息获取不完整的问题。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明为一种基于视频的路况分析方法，包括如下步骤：
步骤S01：在市区各街道架设视频摄像头，获取街道的实时视频；
步骤S02：处理实时视频为路况视频，每秒截取多帧图像转换为路况图片；
步骤S03：对路况图片结合样本点像素参数进行处理，生成处理效果；
步骤S04：对处理结果进行分析，得出分析结果并格式化；
步骤S05：将分析结果存入数据存储设备，并在地图上绘制；
所述步骤S03中，路况图片结合样本点的具体处理步骤如下：
步骤S031：获取视频图像中样本点的像素值；
步骤S032：通过设定的参数进行算法计算，计算结果与设定的阈值进行比对；若计算结果大于阈值，则表明该点有车辆通过，***将该点的state值定为1并将车辆数据存入缓存；
步骤S033：通过计算同一车道样本点的变化频率和样本点的变化数量来计算道路拥堵值，并根据预先设定的拥堵参数判定道路拥堵程度；
步骤S034：根据摄像头的经纬度和方向在地图上绘制拥堵信息。
优选地，所述步骤S03中，每条车道均设置数个样本点，且两个相邻的样本点之间的间距不得大于一辆轿车的长度。
优选地，所述步骤S033中，若两个连续样本点位置的视频图像的像素差的绝对值小于差分图像二值化时选取的阈值且state值为1，则表明车辆连续通过两个点位，并组合得出车辆的行驶路径；若车辆的行驶路径有间断或者残缺，则表明车辆出现事故。
本发明为一种基于视频的路况分析方法，包括视频读取模块、样本点更新模块、图像分析模块、数据分析模块、数据存储服务器和地图展示模块；
所述视频读取模块分别与样本点更新模块和图像分析模块连接；所述数据存储服务器和地图展示模块均与图像分析模块连接；所述图像分析模块包括样本点参数、当前图像、样本点对比和后处理；
所述视频读取模块用于获取视频序列；
所述样本点更新模块用于向图像分析模块提供样本点像素值参数；
所述图像分析模块用于分析样本点的变化状态；
所述数据分析模块用于分析路况信息以及路况形成原因；
所述数据存储服务器用于对数据进行存储；
所述地图展示模块用于对路况信息进行展示和预警。
优选地，所述样本点更新模块提供多种模式自动切换，在不同模式下根据天气情况提供不同的像素值给图像分析模块；其中，所述多种模式主要包括晴天、阴天、雾天、雨天和夜间。
本发明具有以下有益效果：
(1)本发明通过连接道路上的视频摄像头，获取到路面视频信息，路况图片结合样本点像素参数进行算法分析得出路况信息，同时使用地图绘制技术向用户进行直观的展示，方便用户第一时间了解路况信息，做出最优路线选择；
(2)本发明只需在道路街道安装一个高清摄像头作为视频信息采集设备，降低了成本，同时提升了***对路况信息获取的实时性和对颜色相近车辆判断的准确性。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种基于视频的路况分析方法步骤图；
图2为本发明的一种基于视频的路况分析***结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种基于视频的路况分析方法，包括如下步骤：
步骤S01：在市区各街道架设视频摄像头，获取街道的实时视频；如果是接入现有的摄像头，那么可以通过网络设备直接接入摄像头或者是其所在NVR；如果是新建摄像头，则通过专线接入；
步骤S02：处理实时视频为路况视频，每秒截取五帧图像转换为路况图片；
步骤S03：对路况图片结合样本点像素参数进行处理，生成处理效果；
步骤S04：对处理结果进行分析，得出分析结果并格式化；
格式化能够将数据格式转换成可以存入数据库的格式和可以在地图上展示的格式，比如坐标偏转，时间格式化，将计算结果值转换成有意义的中文描述；
步骤S05：将分析结果存入数据存储设备，并在地图上绘制；
步骤S03中，路况图片结合样本点的具体处理步骤如下：
步骤S031：获取视频图像中样本点的像素值；
步骤S032：通过设定的参数进行算法计算，计算结果与设定的阈值进行比对；若计算结果大于阈值，则表明该点有车辆通过，***将该点的state值定为1并将车辆数据存入缓存；
步骤S033：通过计算同一车道样本点的变化频率和样本点的变化数量来计算道路拥堵值，并根据预先设定的拥堵参数判定道路拥堵程度；
步骤S034：根据摄像头的经纬度和方向在地图上绘制拥堵信息。
优选地，步骤S03中，每条车道均设置数个样本点，且两个相邻的样本点之间的间距小于一辆轿车的长度，该样本点可自由配置，根据不同摄像头机位配置合理的点位，由近即远间距应做相应处理。
其中，步骤S033中，若两个连续样本点位置的视频图像的像素差的绝对值小于差分图像二值化时选取的阈值且state值为1，则表明车辆连续通过两个点位，并组合得出车辆的行驶路径；若车辆的行驶路径有间断或者残缺，则表明车辆出现事故，***将像工作人数发送事故预警，再做路况的后续判断；
当监控场景中出现车辆时，视频图像中样本点位置的像素值I(t)和样本点预设像素值I(t-1)之间会出现较为明显的差别，两者像素值相减，求得图像对应位置像素值差的绝对值，判断其是否大于某一阈值，进而分析视频序列的物体运动特性，数学公式为：
其中，D(x,y)为差分图像，T为差分图像二值化时选取的阈值，D(x,y)＝1表示前景，D(x,y)＝0表示背景。因此，D(x,y)的计算结果定义为state；当state为0时，则表示没有车辆经过，当state为1时，则表示有车辆经过。
请参阅图2所示，本发明为一种基于视频的路况分析***，包括视频读取模块、样本点更新模块、图像分析模块、数据分析模块、数据存储服务器和地图展示模块；
视频读取模块分别与样本点更新模块和图像分析模块连接；数据存储服务器和地图展示模块均与图像分析模块连接；图像分析模块包括样本点参数、当前图像、样本点对比和后处理；
视频读取模块用于获取视频序列，视频读取模块为高清视频摄像头，高清视频摄像头架设于街道道路较高的建筑上，高清视频摄像头与视频处理服务器之间建立VPN网络；样本点更新模块用于向图像分析模块提供样本点像素值参数；图像分析模块用于分析样本点的变化状态；图像分析模块和样本点更新模块均设置于视频处理服务器内，视频处理服务器与应用服务器通过内部交换机进行连接；数据分析模块用于分析路况信息以及路况形成原因；数据存储服务器用于对数据进行存储；地图展示模块用于对路况信息进行展示和预警，地图展示模块设置于web服务器上，web服务器向用户提供服务统一出口，web服务器还需要一个固定的公网IP地址，允许用户访问。
其中，样本点更新模块提供多种模式自动切换，在不同模式下根据天气情况提供不同的像素值给图像分析模块；多种模式主要包括晴天、阴天、雾天、雨天和夜间，当处于复杂环境时，在样本点像素上的设定，通过采集多种天气下的样本点数据做相应的兼容处理，可以应对多种复杂的环境且识别率得到一定的保证。
值得注意的是，上述***实施例中，所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (5)

1.一种基于视频的路况分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S01：在市区各街道架设视频摄像头，获取街道的实时视频；
步骤S02：处理实时视频为路况视频，每秒截取多帧图像转换为路况图片；
步骤S03：对路况图片结合样本点像素参数进行处理，生成处理效果；
步骤S04：对处理结果进行分析，得出分析结果并格式化；
步骤S05：将分析结果存入数据存储设备，并在地图上绘制；
所述步骤S03中，路况图片结合样本点的具体处理步骤如下：
步骤S031：获取视频图像中样本点的像素值；
步骤S032：通过设定的参数进行算法计算，计算结果与设定的阈值进行比对；若计算结果大于阈值，则表明该点有车辆通过，***将该点的state值定为1并将车辆数据存入缓存；
步骤S033：通过计算同一车道样本点的变化频率和样本点的变化数量来计算道路拥堵值，并根据预先设定的拥堵参数判定道路拥堵程度；
步骤S034：根据摄像头的经纬度和方向在地图上绘制拥堵信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于视频的路况分析***，其特征在于，所述步骤S03中，每条车道均设置数个样本点，且两个相邻的样本点之间的间距不得大于一辆轿车的长度。
3.根据权利要求1所述的一种基于视频的路况分析***，其特征在于，所述步骤S033中，若两个连续样本点位置的视频图像的像素差的绝对值小于差分图像二值化时选取的阈值且state值为1，则表明车辆连续通过两个点位，并组合得出车辆的行驶路径；若车辆的行驶路径有间断或者残缺，则表明车辆出现事故。
4.如根据权利要求1-3任意一所述的一种基于视频的路况分析***，包括视频读取模块、样本点更新模块、图像分析模块、数据分析模块、数据存储服务器和地图展示模块，其特征在于：
所述视频读取模块分别与样本点更新模块和图像分析模块连接；所述数据存储服务器和地图展示模块均与图像分析模块连接；所述图像分析模块包括样本点参数、当前图像、样本点对比和后处理；
所述视频读取模块用于获取视频序列；
所述样本点更新模块用于向图像分析模块提供样本点像素值参数；
所述图像分析模块用于分析样本点的变化状态；
所述数据分析模块用于分析路况信息以及路况形成原因；
所述数据存储服务器用于对数据进行存储；
所述地图展示模块用于对路况信息进行展示和预警。
5.根据权利要求4所述的一种基于视频的路况分析***，其特征在于，所述样本点更新模块提供多种模式自动切换，在不同模式下根据天气情况提供不同的像素值给图像分析模块；其中，所述多种模式主要包括晴天、阴天、雾天、雨天和夜间。
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