一种信号交叉口排队车辆静态间距快速测算方法技术

一种信号交叉口排队车辆静态间距快速测算方法，本发明专利技术涉及信号交叉口排队车辆静态间距快速测算方法。本发明专利技术为了解决现有技术存在测距设备要求较高、测距模型较复杂及计算效率较低的问题。本发明专利技术步骤为：步骤一：根据选择的车载视频设备及安装高度，确定车辆间距测量参数；步骤二：对车载视频设备拍摄的视频进行视频图像预处理；步骤三：对步骤二预处理后的图像进行车牌定位及车牌分割；步骤四：根据步骤三计算现实空间中车牌底部距地面的高度；步骤五：根据步骤四并结合测距模型，计算信号交叉口排队车辆静态间距。本发明专利技术属于交通工程领域，可应用于信号控制交叉口的排队车辆长度计算和通行能力确定以及车辆个体驾驶行为分析。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信号交叉口排队车辆静态间距快速测算方法。
技术介绍
信号交叉口是典型的间断流设施，其范围内的车辆始终包含停止和运行两种状态。信号交叉口排队车辆静态间距是指当前车辆停止等候红灯时与前车保持的空间间隔，特指前车车尾至当前车车头的距离。静态间距在一定程度上反映了停止之前车辆间的相互作用，对信号交叉口的通行效率和安全状况均有重要的影响。现阶段信号交叉口排队车辆静态间距测量方法主要有两种：一种是基于车头时距的转换方法。由于车头时距的测量较为容易，一般可根据启动阶段相邻两车的车头时距和后车的速度及长度计算车辆之间的空间间隔。这种方法涉及到对后车速度的估计以及车辆长度假设，使用局限性较大且精度难以保证；另一种是基于视频定点拍摄的测量方法，即通过视频记录的某一交叉口的交通运行状况，进而截取红灯期间的图像来测算车辆之间的空间间隔。这种方法实施容易，但受拍摄位置、拍摄角度及天气状况的影响较大，精度较低。此外，该方法主要适用于定点观测，无法应用于针对车辆个体的连续观测。总体来看，现阶段的技术应用存在着测距设备要求较高、测距模型较复杂、计算效率较低等问题。
技术实现思路
本专利技术是为了解决现有技术存在测距设备要求较高、测距模型较复杂及计算效率较低的问题，而提出的一种信号交叉口排队车辆静态间距快速测算方法。一种信号交叉口排队车辆静态间距快速测算方法按以下步骤实现：步骤一：根据选择的车载视频设备及安装高度，确定车辆间距测量参数；步骤二：对车载视频设备拍摄的视频进行视频图像预处理；步骤三：对步骤二预处理后的图像进行车牌定位及车牌分割；步骤四：根据步骤三计算现实空间中车牌底部距地面的高度；步骤五：根据步骤四并结合测距模型，计算信号交叉口排队车辆静态间距。专利技术效果：本专利技术主要是借助于计算机单目视觉技术进行信号交叉口排队车辆的静态间距测算，该技术在车辆间距估计方面有了较多的应用。1、本专利技术提供了一种非人工的信号交叉口静态间距测量技术，且该测量技术具有较高的测量精度。在测距试验在2.0～6.5m范围内每隔0.5m拍摄取样，结果表明所建立的测距模型的总体精度较高，平均相对误差仅为5.31％，具体如表1所示。表1模型测量距离与实际距离对比表2、本专利技术只需要对车载视频设备的安装参数进行简单的一次标定，就可以借助图像处理软件(如Matlab)快速获取某一车辆个体在一系列信号交叉口中的静态间距，在常用计算机(IntelCorei7处理器，4G内存)上平均每幅图像的处理时间小于1.0s。3、本专利技术提出了一种针对个体车辆信号交叉口静态间距连续观测的技术手段，为分析现实环境下驾驶员在信号交叉口的静态间距保持规律以及判断驾驶员的驾驶行为特性(激进型、温和型或保守型)提供了便捷、可靠的技术支撑。4、应用本专利技术测得的精度较高的信号交叉口排队车辆静态间距，可以为交叉口车辆排队长度、交叉口通行能力、交叉口安全状况分析提供数据支撑。附图说明图1为现实空间与图像空间映射关系示意图；图2为测距基本原理示意图；图3为视频图像预处理流程图；图4为车牌定位流程图；图5为图像预处理和车牌定位过程图；图6为静态间距分布直方图。具体实施方式具体实施方式一：一种信号交叉口排队车辆静态间距快速测算方法包括以下步骤：步骤一：根据选择的车载视频设备及安装高度，确定车辆间距测量参数；步骤二：对车载视频设备拍摄的视频进行视频图像预处理；步骤三：对步骤二预处理后的图像进行车牌定位及车牌分割；步骤四：根据步骤三计算现实空间中车牌底部距地面的高度；步骤五：根据步骤四并结合测距模型，计算信号交叉口排队车辆静态间距。本专利技术是利用计算机单目视觉技术和视频图像处理方法，通过车牌定位实现面向车辆个体的信号交叉口排队车辆空间间隔快速测量。与传统测距方法不同的是，本专利技术是基于通用的民用车载视频设备，通过一定的视频设备安装技巧和建模技巧，简化了测距模型并提高了测算效率和精度。具体的
技术实现思路
包括测距原理与模型、测距工作过程、视频设备安装技巧。视频设备安装技巧视频设备应固定在车辆前方风挡玻璃上，具体安装技巧如下：(1)安装在车辆后视镜后方，一方面减少视频设备对驾驶员的视线干扰，另一方面可以便于安装高度和距车头距离的确定；(2)视频设备的安装应保持水平，以保证图像中的点(u,v)的射线在现实空间中与标准轴线形成的垂直夹角为θ＝0度，可简化计算、提高计算效率。具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：所述步骤一中确定车辆间距测量参数具体为：选择合适的车载视频设备，并确定截取图像的分辨率m×n和车载视频设备的孔径张角2α等基本摄像参数；确定车载视频设备距其所在车车头的距离l0和车载视频设备距地面高度h等基本安装参数；明确不同车型汽车尾部车牌的颜色和实际尺寸，参照中华人民共和国机动车号牌(GA36-2014)标准。其它步骤及参数与具体实施方式一相同。具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一至二之一不同的是：所述步骤二中对车载视频设备拍摄的视频进行视频图像预处理的具体过程为：根据车载视频设备记录的视频，提取车辆在信号交叉口遇到红灯排队等候时的静态图像，形成基础测距图像库；由于所处的行车环境复杂多变，容易受到光照、天气等外在环境因素的影响使得视频图像可能会出现模糊、带有噪声的现象。为了提高测距精度，利用matlab图像处理工具箱对图像进行图像裁剪、图像灰度化、灰度矫正、中值滤波和边缘检测处理，得到中间过程图像，基本流程如图3所示。其它步骤及参数与具体实施方式一至二之一相同。具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是：所述步骤三中对步骤二预处理后的图像进行车牌定位及车牌分割的具体过程为：车牌定位的具体过程为：利用matlab图像处理工具箱对步骤二得到的中间过程图像依次进行图像腐蚀、膨胀、开闭运算、去除杂质以形成完整的车牌填充区域，并通过编程进行填充区域内的像素点叠加计算，获得图像二维空间内车牌区域坐标(u，v)，相关代码如下，从而确定车牌的具体位置，得到车牌像素高度hpu、车牌底边距地面的像素高度hu以及实际的车牌高度hp；[y,x,z]＝size(I_final)；％“I_final”为形态学处理后得到的车牌填充区域图像完成车牌定位后进行车牌分割，建立车牌位置库。车牌在原始图象中属于特征明显的区域。确切来说，车牌是水平度较高的横向长方形，它在原始图象中的相对位置比较集中，且其灰度值与周边区域有较大差异，在其边缘形成了灰度突变的边界。因此，可通过边缘信息来对图象进行定位及分割。车牌定位与分割的流程图如图4所示。其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是：所述步骤四中根据步骤三计算现实空间中车牌底部距地面的高度的具体为：其中所述h0为现实空间中车牌底部距地面的高度。其它步骤及参数与具体实施方式一至四之一相同。具体实施方式六：本实施方式与具体实施方式一至五之一不同的是：所述步骤五中测距模型具体为：基于图像二维空间I＝{u,v本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种信号交叉口排队车辆静态间距快速测算方法，其特征在于，所述信号交叉口排队车辆静态间距快速测算方法包括以下步骤：步骤一：根据选择的车载视频设备及安装高度，确定车辆间距测量参数；步骤二：对车载视频设备拍摄的视频进行视频图像预处理；步骤三：对步骤二预处理后的图像进行车牌定位及车牌分割；步骤四：根据步骤三计算现实空间中车牌底部距地面的高度；步骤五：根据步骤四并结合测距模型，计算信号交叉口排队车辆静态间距。

【技术特征摘要】
1.一种信号交叉口排队车辆静态间距快速测算方法，其特征在于，所述信号交叉口排队车辆静态间距快速测算方法包括以下步骤：步骤一：根据选择的车载视频设备及安装高度，确定车辆间距测量参数；步骤二：对车载视频设备拍摄的视频进行视频图像预处理；步骤三：对步骤二预处理后的图像进行车牌定位及车牌分割；步骤四：根据步骤三计算现实空间中车牌底部距地面的高度；步骤五：根据步骤四并结合测距模型，计算信号交叉口排队车辆静态间距。2.根据权利要求1所述的一种信号交叉口排队车辆静态间距快速测算方法，其特征在于，所述步骤一中确定车辆间距测量参数具体为：选择车载视频设备，并确定截取图像的分辨率m×n和车载视频设备的孔径张角2α；确定车载视频设备距其所在车车头的距离l0和车载视频设备距地面高度h；明确不同车型汽车尾部车牌的颜色和实际尺寸。3.根据权利要求1或2所述的一种信号交叉口排队车辆静态间距快速测算方法，其特征在于，所述步骤二中对车载视频设备拍摄的视频进行视频图像预处理的具体过程为：根据车载视频设备记录的视频，提取车辆在信号交叉口遇到红灯排队等候时的静态图像，形成基础测距图像库；利用matlab...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑来，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23