[发明专利]一种基于视频的交通事故实时预警方法

说明书

技术领域

本发明属于视频检测领域，具体涉及一种基于视频的交通事故实时预警方法。

背景技术

近来，由交通事故引起的人员伤亡、交通堵塞、环境污染、以及经济损失，随着出行车辆的增加迅速增长。因而，快速有效的交通事故实时预警的研究越来越受到人们的关注。基于视频的交通事故实时预警方法提高了对运动车辆的实时监控和对交通异常状况的迅速反应能力的同时，有效的降低了道路的维护费用，另外，因为减少了大量繁琐枯燥的工作，可以大大的减少人力、物力的消耗，降低成本支出、提高工作效率和整个路网的运营水平。目前，交通事故实时预警方法仍是一个较新的课题,人们在不断探索着简单、方便、快速的预警方法。

现有的交通事故实时预警方法主要是人工观测，即驾驶员现场对道路上的交通信息进行观测判断从而实现交通预警，但结果易受到观测人员的主观影响，可靠性差，无法满足应用的要求。

发明内容

针对现有技术的不足和缺陷，本发明的目的在于，提供一种基于视频的交通事故实时预警检测方法，该方法可以对视频范围内所有的车辆实现实时、可靠的预警。

为了实现上述任务，本发明采用如下技术方案予以实现：

一种基于视频的交通事故实时预警方法，该方法按照以下步骤进行：

步骤一，获取视频序列图像，选取两辆车辆并对其编号，前一辆车辆记为第一车辆，后一辆车辆记为第二车辆，利用基于特征的目标车辆跟踪方法，从任意第N帧图像开始连续跟踪n帧，得到第一车辆与第二车辆的运动轨迹，其中：

所述的基于特征的目标车辆跟踪方法的具体过程为：采用基于像素块的帧间差分法检测运动车辆，对检测出的运动图像利用Moravec算法提取相应的角点作为目标位置，并对相应的角点进行匹配跟踪；

步骤二，在第N+n帧图像中利用Moravec算法提取第一车辆和第二车辆的角点，比较第一车辆各角点的兴趣值，筛选兴趣值最大的点，即该区域内特征最明显的点，作为第一车辆在第N+n帧图像的位置，比较第二车辆各角点的兴趣值，筛选兴趣值最大的点作为第二车辆在第N+n帧图像的位置，记录图像中两个角点的位置，采用相同的方法，在第N帧图像中提取第一车辆和第二车辆的角点，通过筛选选取第一车辆上的一个角点作为第一车辆在第N帧图像的位置，第二车辆上的一个角点作为第二车辆在第N帧图像的位置，记录图像中两个角点的位置；

步骤三，得到图像像素行和实际距离之间的映射关系，即映射表，根据映射表得出在第N+n帧图像中第一车辆和第二车辆的实际位置，第一车辆的实际位置记为S₁，第二车辆的实际位置记为S₂，即可确定在第N+n帧图像中第二车辆与第一车辆之间的实际距离，S₂-S₁，根据映射表得出在第N帧图像中第一车辆和第二车辆的实际位置，第一车辆的实际位置记为S₃，第二车辆的实际位置记为S₄；

步骤四，根据第N+n帧图像中第一车辆与第二车辆的实际位置和第N帧图像中第一车辆与第二车辆的实际位置以及视频播放速度，即可求出第一车辆与第二车辆的实际行驶速度，则有：

V1=(S1-S3)V0n]]>

V2=(S2-S4)V0n]]>

式中：