[发明专利]基于高清视频的交通拥堵监测方法及系统

权利要求书

1.基于高清视频的交通拥堵监测方法，其特征在于，它包括如下步骤：

1）通过设置于监测道路旁边的高清摄像机采集车道内的影像，并生成车道高清数字视频编码的车辆图像，传输至高清检测器；

2）高清检测器根据车道高清数字视频编码的车辆图像生成车道交通数据信息；

3）交通数据信息传输至拥堵处理服务器；

4）拥堵服务器先对交通流数据进行采集，并利用该交通流数据进行拥堵评判，拥堵评判后生成交通数据信息及交通流状态数据；再将该交通数据信息及交通流状态数据进行存储管理，同时根据需要将该交通数据信息和/或交通流状态数据转发至用户终端。

2.根据权利要求1所述的基于高清视频的交通拥堵监测方法，其特征在于：所述步骤2）具体包括以下步骤：

设定某一时刻的车辆图像为匹配车辆图像；所述某一时刻之后的车辆图像为待检测车辆图像；

21）高清检测器中的模型车辆检测模块将所述匹配车辆图像建立车辆三维模型，并形成该车辆三维模型在二维图像平面上的投影；再将所述投影与高清检测器中预先建立的车辆三维模型在所述二维图像平面上同一位置的投影相匹配；匹配后直接得到车辆的长、宽、高及车辆类型信息；通过二维到三维的匹配过程监测出移动车辆；

22）高清检测器中的车辆跟踪模块将步骤21）中建立的车辆三维模型与所述待检测车辆图像相匹配；在时域上，所述车辆跟踪模块检测出所述待检测车辆图像中各个车辆区域上的各车辆的各部位，勾勒出车辆的轮廓并且不断地在后续帧中更新轮廓；再结合车道区域中设定的检测标定物和检测区域来计算待检测车辆图像中各车辆位移，得出车道交通数据信息，所述交通数据信息包括车道流量、车道占有率。

3.根据权利要求1所述的基于高清视频的交通拥堵监测方法，其特征在于：所述步骤4）中的拥堵评判过程包括以下计算：

设定t0为起始时间，所在时间段[t0,t1],[t1,t2],[t2,t3]...[tj-1,tj]采样周期t的间隔时间相等，时间段[tj-1,tj]用sj表示，视频检测上游A区域在时间段sj内的流量、占有率和平均占有率分别用qA(j)、OCCA（j）和来表示,视频检测下游B区域在时间段sj内的流量、占有率和平均占有率分别用qB(j)、OCCB（j）和来表示,根据采集的交通数据信息分别计算上游A区域的流量增量ΔqA(j)，上游A区域的占有率增量ΔOCCA（j），上游A区域和下游B区域的平均占有率绝对差ΔOCCAB(j)，上游A区域和下游B区域的平均占有率相对差ΔOC`CAB(j)，其中：

ΔqA(j)=[qA(j)-qA(j-1)]/qA(j-1)；

ΔOCCA（j）=[OCCA（j）-OCCA（j-1)]/OCCA（j-1)；

ΔOCCAB(j)=OCCA(j)‾-OCCB(j)‾;]]>

ΔOC`CAB(j)=[OCCA(j)‾-OCCB(j)‾]/OCCB(j)‾;]]>

当ΔqA(j)<ΔOCCA（j）时，系统进入拥堵预警，开始以下对比

ΔOCCAB(j)的取值用α表示；

ΔOC`CAB(j)的取值用β表示；

并根据以下α与β取值范围评判矩阵进行交通流状况获取

  交通流状况  α取值范围  β取值范围  正常  α<0.5  β<1.0  慢行  0.5≤α<0.8  1.0≤β<1.3  拥挤  0.8≤α<1.5  1.3≤β<2.6  拥堵  α≥1.5  β≥2.6