[发明专利]一种基于视频的道路交通流特征参数监测及交通综合信息服务系统

权利要求书

1.一种基于视频的道路交通流特征参数监测及交通综合信息服务系统，其特征在于，

包括交通流特征参数采集层、交通信息传输交换共享层、交通信息管理决策层和交通信息综合服务层；

所述交通流特征参数采集层通过至少两个ITS终端的视觉传感器实时获取道路图像，对所述道路图像通过视频检测方法监测到道路交通流特征参数；

所述交通流特征参数采集层还通过工业相机获取交通环境场景的视频序列图像；利用透视变换法和尺度变换法对所述视频序列图像进行实时跟踪，并分析运动车辆状态属性，建立道路交通流特征参数的视觉测量模型；通过所述视觉测量模型计算得到道路交通流特征参数；利用BP神经网络模型实现车型的识别；

所述交通信息传输交换共享层接受到道路交通流特征参数，利用公网和专网实现信息传输、交换和共享；

所述交通信息管理决策层利用道路交通流特征参数计算道路交通车流量参数和道路占有率参数，并通过知识库来决策交通状况；结合GIS技术实现交通拥挤状况的可视化，在GIS地图上分别以不同的颜色标注交通拥挤状况；

所述交通信息综合服务层提供可视化的交通信息，用于交通状态信息的发布和查询。

2.根据权利要求1所述的基于视频的道路交通流特征参数监测及交通综合信息服务系统，其特征在于，

所述视频检测方法包括以下步骤：

通过所述视觉传感器拍摄的道路图像作为处理对象；

对所述道路图像采用Kalman背景建模方法进行采集、处理、背景估计和运动目标的提取。

3.根据权利要求2所述的基于视频的道路交通流特征参数监测及交通综合信息服务系统，其特征在于，

所述Kalman背景建模方法包括以下几个步骤：

（a1）采集或者读取背景图片；

（a2）缩小所述背景图片；

（a3）创建背景图片集；

（a4）实时采集所述背景图片集；

（a5）缩小实时采集的所述背景图片集；

（a6）利用背景估计提取前景图像；

（a7）对提取的前景图像进行处理更新背景。

4.根据权利要求1所述的基于视频的道路交通流特征参数监测及交通综合信息服务系统，其特征在于，

所述透视变换法包括以下几个步骤：

（b1）取视频序列图像中的某一帧，利用透视变换将视角转化为垂直于地面向下；

（b2）设计计算透视变换矩阵的函数；

（b3）设计实现实际透视变换的函数。

5.根据权利要求4所述的基于视频的道路交通流特征参数监测及交通综合信息服务系统，其特征在于，

所述尺度变换法包括以下几个步骤：

（c1）通过透视变换已经得到垂直视角下的交通流序列，透视变换后对车辆进行跟踪后，车辆被定位在一个矩形框内，所述矩形框是车辆的最下外接矩形，矩形框的长和宽即为车辆在图像中对应的长和宽；通过建立图像空间与物理空间的对应关系，即尺度标定，计算出车辆的长和宽；

（c2）对车道检测区的长度进行标定，通过丈量实际的距离，标定实际透视变换图像中测量区域的像素值，就可以按等比例关系，通过透视变换后的车辆的长宽的像素值，直接转换为实际物理空间的长度和宽度，再根据车辆长和宽的比值和面积，可识别出车型。

6.根据权利要求1所述的基于视频的道路交通流特征参数监测及交通综合信息服务系统，其特征在于，

所述交通流特征参数包括实现实时监测运动车辆的轮廓参数、车辆行驶速度和车头时距。

7.根据权利要求6所述的基于视频的道路交通流特征参数监测及交通综合信息服务系统，其特征在于，

所述车辆行驶速度采用虚拟检测线法得到。

8.根据权利要求1所述的基于视频的道路交通流特征参数监测及交通综合信息服务系统，其特征在于，

红色为堵塞，橙色为堵塞预警，绿色为道路畅通。