[发明专利]一种基于人工标定的智能交通算法评估方法

说明书

技术领域

本发明属机器视觉与智能控制领域，是一种利用计算机技术、图像处理技术、数据库技术等对智能交通算法进行评估的方法。

背景技术

随着公路交通基础设施的逐渐完善和私人汽车数量的增加，道路交通问题日益严重。近年来，交通事故频繁，道路交通事故造成的生命和财产损失越来越引起人们的关注。据统计：2008年，全国共发生道路交通事故265204起，造成73484人死亡，304919人受伤，直接财产损失10.1亿元；2009年，全国共发生道路交通事故238351起，造成67759人死亡，275125人受伤，直接财产损失9.1亿元；2010年，全国共发生道路交通事故3906164起，造成65225人死亡，254075人受伤，直接财产损失9.3亿元。为了最大限度地减少道路交通事故造成的生命和财产损失，在过去的几十年中，国内外专家和学者都在积极开展有关智能交通系统（ITS）的研究工作。

近年来，众多基于计算机视觉的智能交通算法应运而生，它们运用计算机和图像处理等技术，完成对包括车辆数、车速、车型等交通参数的自动检测。算法不同，精度也不同。尽管各种智能算法公布的准确率大多在90%以上，但由于迄今为止还没有一个统一、准确、可靠的验证平台和评估方法，无法验证各种算法公布的准确度是否可信，也就很难对各种算法的优劣进行比较评判。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种基于人工标定的智能交通算法评估方法，基于人工标定的数据，获取准确的交通参数，并将其与待评估的智能算法得到的交通参数进行对比，得到该算法的准确度，从而评价该算法性能的优劣。

本发明所涉及的硬件设备包括PC机、摄像机及相对应的采集卡。摄像机拍摄的视频导入PC机，并转化为通用格式的视频文件，如MPG格式。人工标定部分需应用开源软件ViPER，该软件可以人工手动地逐帧标注目标单位在视频中所处的位置，本发明应用该软件进行交通单位（车辆/行人/交通标志）的时间—位置数据标定。

一种基于人工标定的智能交通算法评估方法，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，高速路口匝道等；

不同时段：早高峰，晚高峰，白天，傍晚等；

不同环境：无阴影，光照阴影明显，雾，雨雪天气等；

不同目标：车辆，行人，交通标志等；

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，设定要标定的参数，包括名称、标注框种类等。

步骤2.3，人工标定交通视频中的各个单位的时间—位置信息。

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。

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。

（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。

如图1所示，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。