基于视频的多车型交通信息检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于视频的多车型交通信息检测方法，包括如下步骤：交通视频采集；参数设置；系统初始化；车辆目标检测：结合初始彩色背景图像和视频当前帧的RGB彩色图像，得到自适应的动态实时彩色背景图像；提取出彩色差分结果图像fgi；自适应Otsu阈值分割；对前景目标图像去除阴影；形态学操作和车辆团块填充；车辆计数：判断是否至少有一个虚拟检测线圈检测到车辆，是则判定该虚拟检测线圈检测到车辆，将总车辆数加1，然后执行步骤5；否则执行步骤406；多车型交通信息采集。本发明专利技术的方法跟踪经过的每一辆车并记录车型和速度，得到不同车型的流量和平均速度等多车型交通信息，且充分考虑了跨车道车辆、车辆粘连和遮挡因素，抗干扰性强，检测精确度高。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于视频的多车型交通信息检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1：交通视频采集；步骤2：参数设置：设置虚拟检测线圈大小和位置；步骤3：系统初始化：以帧为单位读取采集到的交通视频流，对图像进行预处理去噪，计算初始彩色背景图像，标定交通场景，设置道路检测区域；步骤4：车辆目标检测：具体包括如下步骤：Step400:读取下一帧图像；Step401：通过公式（5），结合初始彩色背景图像和视频当前帧的RGB彩色图像，得到自适应的动态实时彩色背景图像；通过公式（6）提取出彩色差分结果图像fgi；bgi+1={Ri+1,Gi+1,Bi+1}=Ri+1=(1-α)Ri+αfi+1RGi+1=(1-α)Gi+αfi+1GBi+1=(1-α)Bi+αfi+1B,i≥0,0≤α≤1---(5)其中，α为调节更新速率，α=0.005，bgi的RGB三通道分量分别为Ri、Gi、Bi，第i+1帧的彩色背景图像是bgi+1，bgi+1的RGB三通道分量分别为Ri+1、Gi+1、Bi+1；fgi={fgiR,fgiG,fgiB}=fgiR=fiR-RifgiG=fiG-GifgiB=fiB-Bi,i≥1---(6)其中，fgi为彩色差分结果图像，fi为第i帧RGB彩色图像；Step402:自适应Otsu阈值分割：对彩色差分结果图像fgi灰度化处理后，再经过自适应Otsu阈值分割得到前景目标图像；Step403：利用基于HSV（Hue、Saturation、Value）空间的阴影检测去除算法，对步骤402得到的前景目标图像去除阴影；Step404:对步骤403得到的结果进行形态学操作和车辆团块填充；Step405:车辆计数：判断是否至少有一个虚拟检测线圈检测到车辆，如果是，则判定该虚拟检测线圈LoopX检测到车辆，将总车辆数加1，然后执行步骤5；否则执行步骤406；记录当前帧数Fc，在当前帧数Fc以后的连续Fs帧中，该虚拟检测线圈LoopX以及它的冲突线圈均停止检测；Fs通过下式得到：FS=2L‾V‾*fps---(8)其中为平均车辆长度，单位：米，为平均车速，单位：米每秒，fps为视频的采集帧率，单位：帧每秒；Step406:判断步骤1拍摄的交通视频流是否读取结束，是则执行步骤6；否则执行步骤400；步骤5：车辆跟踪和分类：某个虚拟检测线圈检测到车辆后，开始连续跟踪该车M帧；跟踪车辆过程中，转换坐标，计算每一帧中车辆的瞬时速度，对于被跟踪车辆得到M个瞬时速度；每一帧都提取车辆的长度、面积和占空比等几何参数识别其车型，得到M个瞬时车型识别结果；每一辆车被连续跟踪M帧结束后，采用数据融合的方法判断被跟踪车辆的最终速度和最终车型；执行步骤400；步骤6：多车型交通信息采集。FDA00001952525100022.jpg,FDA00001952525100023.jpg...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李曙光，余洪凯，张敬茹，岳珂，郑常科，贾晨，王为达，张婷玉，陈开放，薛超，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：