[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

说明书

技术领域

本发明涉及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，属于交通技术领域。 

背景技术

在现有交通资源下，充分挖掘已布设的摄像机获取的视频图像数据资源来感知道路交通流参数成为目前交通研究的重要课题之一。实时准确获取交通特征参数信息是实现智能交通诱导和交通综合信息服务重要基础信息，也是为交通管理部门进行交通管理和交通规划提供决策依据的客观需求。 

现有交通流特征参数的获取方式主要包括线圈地下采集技术 

（1）线圈地下采集技术，优点是技术已经成熟、易于掌握；技术非常精确。缺点是需要在道路建设时同步安装，安装过程和技术差异对检测线圈可靠性和寿命影响较大；修理或安装时会中断交通并且会影响路面寿命；易被重型车辆损坏。 

（2）雷达定位技术，特点是数据采集非常方便，而且能够提供准确的交通数据信息，可全天候工作。缺点是成本高，而且受功率影响可能会产生错误信息。 

（3）视频检测技术，通过摄像头获取道路场景，然后通过图像 处理分析，得到相关的交通流特征参数，与其它检测技术相比，视频检测技术以视觉感知设备（如：摄像机）为信号输入，具有覆盖范围广、信息丰富、检测的参数多；安装简便，维护方便，不破坏路面，工程造价低；适用面广，可适用于路段、交叉路口，对环境和用户透明而又非侵入等优点。 

随着摄像技术向数字化、微型化、全方位、主动式和智能化方向发展，视觉信息在准确而有效表示智能空间中车辆动态或静态状态和行为方面发挥着愈来愈重要的作用，由于视频检测方法的诸多优点，视频检测方法是道路交通流特征参数获取的研究热点和发展方向。 

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种能够实时准确获取交通流特征参数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，使得道路交通更加安全、方便管理。 

为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现： 

本发明的系统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；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，对道路图像通过视频检测方法监测到道路交通流特征参数；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；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；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（其中，计算和决策方法均为现有技术，此处不再赘述）；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；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。 

上述视频检测方法包括以下步骤： 

通过视觉传感器拍摄的道路图像作为处理对象；对道路图像采用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。 

上述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。 

上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。 

上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；