[发明专利]一种多特征融合的交通视频数据采集处理方法

权利要求书

1.一种多特征融合的交通视频数据采集处理方法，其特征在于，该方法包括步骤为：(1)在交通视频图像上划分虚拟区域；(2)计算虚拟区域的前景像素比例；对所有前景像素,将中值滤波后的输入图像亮度与背景亮度相减得到差分图像做Ede形态学边缘检测,从而确定边缘强度的标准差SD_e；记录虚拟区域中的前景区域的平均运动向量FMV_i，根据虚拟区域记录的FMV_i次数n，确定车辆检测方向∠VD；(3)根据(2)步图像处理得到的前景像素比例、边缘强度的标准差SD_e、车辆检测方向∠VD计算车辆存在信心级数CL，CL∈{0,1,...,k}；CL＝0为最低信心级数，表示虚拟区域内没有车辆；CL＝K为最高信心级数，表示虚拟区域被车辆占有；CL取中间值表示过渡状态；K取2-4范围的整数，与监控场景有关：车速越高，K越小；车速越低，K越大，CL始终处于0-K之间:当CL达到K时,不再增加；达到0时，不再减少；(4)统计CL的数据即可确定监测到的车辆数。

2.根据权利要求1所述的多特征融合的交通视频数据采集处理方法，其特征在于，步骤(1)中划分虚拟区域是横向边界小于车道线间距，纵向边界小于普通轿车长度的四边形区域。

3.根据权利要求2所述的多特征融合的交通视频数据采集处理方法，其特征在于，虚拟区域分别沿横向和纵向划分两条特征线a₁、a₂和b₁、b₂，从而将虚拟区域横向和纵向等分为3段，a₁，a₂，b₁和b₂上的前景像素比例依次为FR_a1，FR_a2，FR_b1和FR_b2，它们决定了4条特征线的被占有情况。

4.根据权利要求1所述的多特征融合的交通视频数据采集处理方法，其特征在于，步骤(2)中，车辆检测方向

5.根据权利要求1所述的多特征融合的交通视频数据采集处理方法，其特征在于，步骤(3)中，CL的计算过程为：设定CL初始值为0，当FR_vl>0.2and(FR_a1>0.2orFR_a2)and(FR_b1>0.2orFR_b2>0.2)andSD_e>T_SDand时，CL增加1；当

FRvl<0.1or(FRa1<0.1andFRa2<0.1)or(FRb1<0.1andFRb2<0.1)orSDe<TSDor|∠FMV-∠VD|>π4]]>时，CL减1；上式中的TSD是纹理变化的阈值，选择范围为[0,512]。