[发明专利]一种基于计算机视觉的交通信号灯控制方法有效

专利信息
申请号: 201510136919.8 申请日: 2015-03-26
公开(公告)号: CN104778846A 公开(公告)日: 2015-07-15
发明(设计)人: 陈志;王峰;岳文静 申请(专利权)人: 南京邮电大学
主分类号: G08G1/08 分类号: G08G1/08;G06K9/62
代理公司: 南京知识律师事务所 32207 代理人: 汪旭东
地址: 210046 江苏省*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明给出一种基于计算机视觉的交通信号灯控制方法,该方法首先通过对安装在交通信号灯控制路口的摄像头采集到的视频进行处理,从中取出一系列帧,然后通过图像处理技术处理这些帧,提取出车辆的位置、数量信息并计算车辆到路口的实时距离、实时速度和所有车辆的平均速度并预测车辆到达路口的时间,最后通过对车辆位置的分析确定保证车辆通过路口的时间,通过灵活的选择K中心点聚类算法或者Clara聚类算法对车辆预计到达路口时间进行聚类分析得出绿色信号灯还需保持的时间,由此确定交通信号灯交替转变的时间。本发明能够实现动态的、自适应的交通信号灯控制,降低发生交通拥堵的概率,达到优化交通信号灯控制的目的。
搜索关键词: 一种 基于 计算机 视觉 交通 信号灯 控制 方法
【主权项】:
一种基于计算机视觉的交通信号灯控制方法,其特征在于该方法所包含的步骤为:步骤1):设定交通信号灯显示为绿灯,用户设定处理交通视频的间隔时间、绿灯保持的基本时间和绿灯保持的拓展时间,所述交通视频由用户提供,该视频是放置在交通信号灯控制路口的摄像头连续采集到的视频,采集的范围为两个交通信号灯之间的车辆的数量和位置信息;所述绿灯保持的基本时间是绿灯保证车辆通过绿灯的时间,所述绿灯保持的拓展时间是根据获取的车辆数据分析处理后绿灯延长的时间;步骤2):从交通信号灯为绿灯的路口采集的交通视频中提取用户设定的间隔时间内的未处理视频,该视频从上一次已处理视频结尾后的一帧开始,根据该视频的中间位置的一帧图像计算每辆车到路口的距离,具体处理流程为:对该帧图像用加权平均法进行灰度化处理得到图像的灰度值函数f(i,j),其中(i,j)为像素的坐标;用二阶的拉普拉斯算子对灰度化后的图片进行边缘检测,区分出汽车图像元素和背景图像元素,接着对输入的图像函数f(i,j)做如下处理,获得输出的图像函数g(i,j):<mrow><mi>g</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfenced open='{' close=''><mtable><mtr><mtd><mn>1</mn><mo>;</mo><mi>f</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>&GreaterEqual;</mo><mi>T</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn><mo>;</mo><mi>f</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>&lt;</mo><mi>T</mi></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>其中,T为阈值,如果图像元素是汽车,则设定g(i,j)=1,如果图像元素是背景,则设定g(i,j)=0;用空间域的中值滤波算法去除图片边缘中心噪声点减小误差,根据每个像素点领域的分布情况来决定该点是否删除;提取所有车辆的像素坐标值并计算每辆车到停车线的实时距离;步骤3):根据提取出的所有车辆的像素坐标值依次计算每辆车的车速,每辆车测速具体步骤如下:步骤31):选取固定的道路背景图像并在图像上选取两条固定的速度投影线;步骤32):获取车辆的像素坐标,根据公式:计算车辆实时的速度v1;根据公式计算通过两条预设速度投影线的所有车辆的平均速度并以此速度作为所有车辆的平均速度v2;其中e像素距离与实际距离的比值;△le为像素差,△t为时间差,le1为车辆在第一条条速度投影线的像素,le2为车辆在第二条速度投影线的像素,t1为目标在第一条速度投影线的时间,t2为目标在第二条速度投影线的时间;n为通过两条速度投影线车辆数;步骤4):根据计算得到的每辆车到道路口的实时距离判断是否有车队通过交通信号灯状态为绿灯的路口,若有则定位到距路口距离最大的一辆车并每隔一个预设的时间片就做一次检测直到最后一辆车通过绿灯或者达到用户预设的绿灯基本时间并将用户预设的绿灯基本时间跟新为本次实际所用的时间;所述的成为一个车队的条件为前后两辆车通过停车线的时间间隔不超过3秒;步骤5):依据测得的车辆到停车线的距离和平均速度这两个参数预测每一辆车预计到达路口的时间并写入数据集,根据速度为零的数据即车辆已在路口排队等待的车辆数和时间来计算该路口所有等待车辆的加权累计等待时间值;步骤6):根据所获取的有关时间的数据集的大小选择不同的算法,若数据高于一个预设临界值则执行步骤8)否则继续往下执行;所述选择不同算法目的为:在数据量小时选择一般算法以降低系统负荷并提高准确度,在数据量较大时选择另一种算法确保系统反应时间;步骤7):利用K中心点聚类算法对时间数据进行聚类分析,所述K中心点聚类算法是一种选用类中离平均值最近的对象作为聚类中心的算法,该算法适合小规模数据,具体步骤如下:步骤7.1):接收数据集;根据交通灯有红色和绿色两种状态用K中心点聚类算法将数据集聚成两类;步骤7.2):在分成的两个数据集中选择聚类中心点较小的那一类中最大的时间作为绿色信号灯延长的时间;步骤8):利用Clara聚类算法对时间数据进行聚类分析,所述Clara聚类算法是一种基于采样的聚类方法,它能够处理大量的数据并且具有速度快的优点,具体步骤如下:步骤8.1):接收的数据集;根据交通灯有红色和绿色两种状态用Clara聚类算法将数据集聚成两类;步骤8.2):将聚类中心点较小的一类中最大的时间作为绿灯延长时间;步骤9):将获得的绿色信号灯的延长时间作为倒计时初始值,当倒计时为零或达到用户预设的绿灯拓展时间时控制系统自动将该路口交通信号灯由绿灯转红灯并将用户预设的绿灯拓展时间根据新为本次实际所用时间,将交通信号灯为红灯的路口中加权累计等待时间值最大路口的交通信号灯由红灯转绿灯;转回步骤2)。
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