[发明专利]一种基于人工标定的智能交通算法评估方法

权利要求书

1.一种基于人工标定的智能交通算法评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，建立交通视频数据库；

收集多场景、不同环境下的交通视频，视频分类如下：

不同地点：快速路，交叉路口，高速路口匝道；

不同时段：早高峰，晚高峰，白天，傍晚；

不同环境：无阴影，光照阴影明显，雾，雨雪天气；

不同目标：车辆，行人，交通标志；

每段时长10～60分钟不等，可以满足多种算法的验证需求；

步骤2，利用ViPER软件对交通视频进行人工标定；

步骤2.1，载入待标定的交通视频；

步骤2.2，设定要标定的数据，包括名称、标注框种类；

步骤2.3，人工标定交通视频中的各个单位即车辆/行人/交通标志的时间—位置信息；

步骤3，导出人工标定的数据；

将在ViPER软件中标定的数据保存为XML格式的文件，并将其导出；

步骤4，对步骤3所述XML文件进行数据分析，获取所需的交通参数；

步骤4.1，形成车辆行进轨迹；

读取标定信息，将由X、Y、Width、Height所构成的矩形框中心（X+Width/2，Y+Height/2）视为车辆所在位置，连结各个时间点的车辆位置，形成车辆行进轨迹；

步骤4.2，计算车辆数；

步骤4.3，计算车间距、平均车间距；

根据摄像机标定，获得视频中道路所对应的实际长度；由相邻矩形框坐标位置相减得到车间距，平均车间距为统计一段时间内的车间距均值；

步骤4.4，计算车速、平均车速；

根据摄像机标定，获得所画虚拟线圈所对应的实际距离，按照步骤4.2所述方法得到每辆车进入及驶出虚拟线圈的时刻，由距离/时间得到车辆行驶速度；统计一段时间内，所有经过虚拟线圈的车辆的速度，获取其平均速度；

步骤4.5，计算车辆排队长度；

步骤4.6，获取交通标志位置信息；

读取车载视频标注的交通标志信息，获取交通标志在每一时刻的位置，通过摄像机标定，拟合出实际距离对应图像中的长度关系，由交通标志的位置信息转化为实际距离信息；

步骤4.7，按照步骤4.1的方法形成行人轨迹；

步骤5，完善交通视频数据库；

将步骤1中所述的每段交通视频按照步骤2和步骤3所述方法进行人工标定，然后按照步骤4所述方法计算每段视频中的交通参数，原始视频及其对应的人工标定数据和交通参数共同组成用于算法评估的交通视频数据库；

步骤6，对待验证算法进行评估；

选取视频数据库中的同一段多或段视频，应用待验证算法测量上述交通参数，将测量结果与数据库中的交通参数进行比对，计算测量的准确度，由此判断待验证算法的准确性。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工标定的智能交通算法评估方法，其特征在于，所述步骤2.3人工标定的信息包括：单位编号；类别：1—车辆，2—行人，3—交通标志；单位在视频中持续的帧数；单位区域的左上角点坐标（X，Y）；单位区域的横向宽度Width、纵向高度Height。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工标定的智能交通算法评估方法，其特征在于，所述步骤4.2计算车辆数的方法还包括以下步骤：

（1）根据视频设定车道数和虚拟线圈，线圈宽度与车道同宽，长度不小于一个车身长度；

（2）根据车辆与虚拟线圈的几何关系，进行分车道车辆计数；

假设四边形ABCD为设定的虚拟线圈，车辆V由AB边驶入CD边驶出；车辆位置与虚拟线圈四个顶点存在几何关系VA+VB-AB≥0，VC+VD-CD≥0；VA+VB-AB的最小值点对应车辆进入该虚拟线圈的时刻，VC+VD-CD的最小值点对应车辆驶出虚拟线圈的时刻，据此可以判断车辆驶入或驶出线圈的行为及进入和驶出的时刻；

若某车对同一虚拟线圈完成驶入驶出行为，进行一次对该车道的车辆计数；该车道车辆数+1；

若某车辆驶入某虚拟线圈，但未驶出任何虚拟线圈，则认为该车行驶异常，不计数；

若某车辆驶入某虚拟线圈，但从另一虚拟线圈驶出，则认为该车进行换道行为，其驶出的虚拟线圈计数+1。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工标定的智能交通算法评估方法，其特征在于，所述步骤4.5基于多帧、长时间段的人工标定计算车辆排队长度，具体方法如下：

设定停车线位置，利用步骤1所获得的每辆车的时间—位置信息绘制其距停车线距离与时间的关系曲线，每条线代表一辆车；到达交叉路口的排队车辆经过行驶—停车等待—继续行驶3个阶段，停车与启动的分界点称为拐点；拟合车道内的每辆车的拐点得到整个车道的停车波与启动波，即交通波；根据交通波与排队长度的关系计算排队长度和停车延误：

QL(t)=TL(t)-HL(t)

式中，t为时间，QL(t)为排队长度，TL(t)为队尾与停车线距离，HL(t)为对头与停车线距离。