一種城市道路障礙物識別系統的製作方法
2023-07-16 09:52:51 2
一種城市道路障礙物識別系統的製作方法
【專利摘要】本發明公開了一種城市道路交通障礙物跟蹤檢測方法，涉及圖像預處理、前景圖像提取、道路區域檢測、多目標跟蹤、障礙物初步檢測、道路交通安全威脅分析等部分。圖像預處理部分通過減少圖像中的噪聲，增強圖像對比度從而提高圖像後續處理的可靠性；前景圖像提取用於目標檢測；道路區域檢測用來判斷障礙物所處位置，利用八鄰域種子灰度填充算法得到道路區域；通過均值偏移算法結合最近鄰域搜索算法進行多目標跟蹤；通過檢測目標位置的變化來判斷障礙物；分析障礙物上遊車輛狀態來判斷障礙物是否對交通安全造成威脅並進行報警。本發明實現利用固定圖像傳感器對城市道路交通障礙物的自動檢測，可以預防交通事故的發生。
【專利說明】一種城市道路障礙物識別系統
【技術領域】
[0001]本發明涉及城市道路交通障礙物檢測領域，特別是提供一種城市道路障礙物識別系統。
【背景技術】
[0002]城市交通問題是本世紀以來，工業發達國家一直為之困擾的問題。進入80年代以來，我國城市的經濟貿易和社會活動日益繁忙，車輛和交通流量發生了前所未有的迅速增長，傳統的道路交通設施已經不能適應現代社會的需要。當前，我國城市特別是大城市的交通問題極其嚴重，交通事故數量自改革開放以來呈不斷上升趨勢。2010年，全國共接報導路交通事故3906164起，同比上升35.9%。其中，涉及人員傷亡的道路交通事故219521起，造成65225人死亡、254075人受傷，直接財產損失9.3億元。交通安全問題已經成為當今世界上一個嚴重的社會問題，眾多的專家學者都在研究如何減少交通事故，保障道路交通安全
[I]。
[0003]智能交通系統(ITS)是將先進的信息技術、數據通信傳輸技術、電子傳感技術、電子控制技術以及計算機處理技術等有效的集成，運用於整個地面運輸管理體系，而建立起的一種在大範圍、全方位發揮作用的，實時、準確、高效的綜合運輸和管理系統[2]。它能使人、車、路以及環境密切配合，和諧統一，極大地提高綜合交通運輸效率，保障交通安全。智能交通系統可以為交通部門及時、準確地提供交通信息，從而使交通管理控制系統有效地適應各種交通狀況，運用多種控制系統，在相對宏觀的高度合理疏導或者調配運力，從而最大效能地發揮交通管理系統在交通監視、交通控制、出入控制、救援管理等方面的準確性和調控性。
[0004]20世紀90年代以來，隨著地面運輸整體式解決方案一ITS的蓬勃發展，基於視頻的交通事件檢測系統進入了一個嶄新的階段。如何利用先進的交通事件檢測系統精確檢測並檢測道路中停止車輛(包括非法停車與事故車輛)和遺撒物等可能阻礙交通運行的障礙物，並及時通知管理部門進行處理調度，使公路始終處於暢通、安全的狀態一直是世界各國交通工程師努力研究和實踐的一大課題。
[0005]隨著經濟的發展和交通運輸業的不斷進步，我國道路交通安全狀況也越來越嚴峻。自改革開放以來，道路交通雖有了長足的發展，但交通事故也更加嚴重。尤其是交通障礙物給交通安全帶來的威脅。
[0006]道路障礙物不僅給通行車輛和司乘人員造成了生命財產損失，影響了道路的通暢，而且給道路運營管理單位帶來了經濟損失和訴訟糾紛，給道路的管理和維護帶來了麻煩。快速的檢測出障礙物至關重要，有助於保證車輛運行的通暢以及及時的反饋通知交通管理部門，提高交管部門及時處理交通事故的效率。
[0007]城市複雜道路環境下的障礙物檢測與檢測是有效預防交通事故的交通管理系統的第一步，也是其核心和關鍵，高效、可靠的障礙物檢測技術已成為現代ITS研究的新熱點。城市道路交通障礙物檢測系統是智能交通系統中的重要的基礎子系統之一。城市道路交通障礙物檢測系統通過檢測檢測障礙物並且分析其對交通安全造成的影響，並通過網絡向交通部門進行報警或者交通顯示屏向出行者發布，從而實現整個交通系統中及時的檢測影響交通安全的障礙物，提高路網的通行能力，降低交通事故發生率，減少因交通事故帶來的經濟損失。目前障礙物檢測方法在國內外發達國家和地區有一定的研究，主要針對高速公路或城市道路十字交叉口，並沒有考慮行人等幹擾因素，且大多數都是研究停止車輛(非法停車或交通事故)的檢測，對遺撒物的自動檢測研究較少。國外在道路障礙物檢測方面的研究比較早、比較成熟，已開發出許多實際應用的產品，均能實現非法停車和遺撒物的檢測，並且在高速公路背景下能取得很高的檢測精度。但目前國外針對場景更複雜的城市道路障礙物檢測方面的研究還不夠成熟，沒有考慮城市道路中行人等非機動車輛的幹擾及前後機動車間的幹擾；對具有多態性的遺撒物的檢測研究成果仍較少，沒有研究停止車輛和遺撒物的分類檢測。而且也並沒有結合中國的道路交通環境特點，尤其是北京等發達城市，擁有大量的用於監控的固定CXD圖像傳感器，充分利用這些傳感器的優勢，既節省成本，又能提高交通的智能化和安全性。因此，城市道路交通障礙物檢測方法仍是需要深入研究的熱點方向。
[0008]已公開的中國發明專利CN200710075458.3提出一種通過停車檢測來實現車輛交通事故自動檢測方法，沒有對障礙物對交通安全造成的影響進行分析研究，也並未對行人進行排除，對檢測到的障礙物進行停止車輛與遺撒物的分類，所以系統的可靠性不高、檢測環節有很多不完善的地方。
【發明內容】
[0009]有鑑於此，本發明目的在於提供了一種可靠性、完善性均較高的城市道路交通障礙物檢測系統。
[0010]為了達到目的，本發明提出的技術方案為:
[0011]一種城市道路交通障礙物檢測系統，基於城市道路交通固定CXD圖像檢測器，其特徵在於，所描述檢測方法包括以下步驟:
[0012]步驟S1、通過固定CXD圖像傳感器獲取城市道路交通視頻圖像序列；
[0013]步驟S2、採用改進的混合高斯背景建模方法建立背景，提取出運動目標前景圖像；
[0014]步驟S3、利用步驟二中得到的背景圖像提取道路區域；
[0015]步驟S4、對每個目標塊建立meanshift跟蹤窗，並且賦予唯一的ID，進行基於跟蹤鍊表的多車輛跟蹤；
[0016]步驟S5、通過動態特徵，靜態特徵提出幾何約束障礙物檢測方法對障礙物進行檢測；
[0017]步驟S6、通過車輛運行軌跡的變化分析障礙物對交通安全造成的影響；
[0018]步驟S7、對可能造成交通事故的障礙物通過特徵進行分類檢測並且報警。
[0019]綜上所述，本發明利用改進的混合高斯背景建模方法建立背景，能夠很好地適應背景的動態變化，抗幹擾性強；進行多目標跟蹤，計算每個目標的一定時間內的位置變化來判斷是否為障礙物；然後判斷其是否處於道路中央，是的話進行下一步處理；通過分析車道內車輛交通軌跡的變化以及車速變化來研究其對道路交通安全造成的影響。本發明的成果所具有的特性能夠為向交通管理部門報警提供參考，為出行者的出行提供安全指示與保障，同時為交通管理部門制定策略提供幫助。對於提升我國在城市道路交通障礙物檢測領域的研究和應用水平，具有重要的理論意義，對於解決我國城市道路的交通擁擠，具有重要的現實意義。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0020]為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0021]圖1是本發明一種城市道路交通障礙物檢測系統結構框圖。
[0022]圖2是道路區域提取示意圖。
[0023]圖3是描述多目標跟蹤過程流程示意圖。
[0024]圖4是障礙物檢測流程示意圖。
[0025]圖5描述障礙物對道路交通安全模型示意圖。
【具體實施方式】
[0026]下面將結合本發明的附圖，對本發明的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。
[0027]圖1本發明一種城市道路交通障礙物檢測系統結構框圖，如圖1所示，本發明所示一種城市道路交通障礙物檢測，基於城市道路交通固定CXD圖像檢測器。包括如下步驟:
[0028]步驟S1、通過固定CXD圖像傳感器獲取城市道路交通視頻圖像序列；
[0029]步驟S2、採用改進的混合高斯背景建模方法建立背景，提取出運動目標前景圖像；
[0030]步驟S3、利用步驟二中得到的背景圖像提取道路區域；
[0031]步驟S4、對每個目標塊建立meanshift跟蹤窗，並且賦予唯一的ID號，進行基於跟蹤鍊表的多車輛跟蹤；
[0032]步驟S5、通過動態特徵，靜態特徵提出幾何約束障礙物檢測方法對障礙物進行檢測；
[0033]步驟S6、通過車輛運行軌跡的變化分析障礙物對交通安全造成的影響；
[0034]步驟S7、對障礙物進行分類檢測並且報警。
[0035]步驟Sll通過固定CXD圖像傳感器，獲取道路交通視頻圖像，並對視頻圖像做中值濾波處理，消除圖像的幹擾噪聲；
[0036]圖2為前景目標提取示意圖，如圖2所示，步驟S2中，進行混合高斯背景提取，並且提取前景目標，具體步驟如下:
[0037]步驟S21建立混合高斯分布模型，進行背景的實時更新；
[0038]步驟S22將原視頻圖像與背景圖像相減，通過Otsu自動閾值的獲取進行前景目標分離；[0039]具體做法：[0040]基本原理如下：設圖像灰度級1~M。第i級像素ni個，總像素
【權利要求】
1.一種城市道路障礙物識別系統，其特徵在於:該系統基於城市道路交通固定圖像檢測器，檢測城市道路區域出現的障礙物，包括遺撒物以及道路內停止車輛，所述識別系統包括以下步驟: 步驟S1、通過固定圖像傳感器獲取城市道路交通視頻圖像序列； 步驟S2、採用改進的混合高斯背景建模方法建立背景，提取出運動目標前景圖像； 步驟S3、利用步驟二中得到的背景圖像提取道路區域； 步驟S4、對每個目標塊建立meanshift跟蹤窗，並且賦予唯一的ID號，進行基於跟蹤鍊表的多車輛跟蹤； 步驟S5、通過動態特徵，靜態特徵提出幾何約束障礙物檢測方法對障礙物進行檢測； 步驟S6、通過車輛運行軌跡的變化分析障礙物對交通安全造成的影響； 步驟S7、對障礙物進行分類識別並且報警。
2.根據權利要求1所述的一種城市道路障礙物識別系統，其特徵在於:所述步驟SI中獲取城市視頻圖像序列是通過單一固定CCD攝像機獲得城市交通道路的監控視頻圖像。
3.根據權利要求1所述的一種城市道路障礙物識別系統，其特徵在於:所述步驟S2中，採用基於改進的高斯混合背景提取前景圖像包含以下步驟: 步驟S21:基於混合高斯分布模型實時更新得到背景圖像與前景圖像I ; 步驟S22:將原圖像與背景圖像相減，利用自適應閾值分割方法得到初步的前景圖像2 ； 步驟S23:將前景圖像I與前景圖像2做與，利用數學形態學的開運算去除小面積的非運動車輛目標: 步驟S24:利用輪廓投影分析與形狀分析結合去除陰影； 步驟S25:基於腐蝕和膨脹運算的四連通區域車輛輪廓提取算法，並且進行輪廓內部區域填充； 步驟S26:通過計算輪廓內部區域面積，排除非運動車輛以及不可能是障礙物的的幹擾塊。
4.根據權利要求1所述的一種城市道路障礙物識別系統，其特徵在於:步驟S3中，通過基於混合高斯分布模型得到的背景圖像提取道路區域，包括以下步驟: 步驟S31:在背景圖像正中選取一個點，選取此點的灰度值； 步驟S32:判斷種子點上下左右相隔十個像素點處的灰度值與種子點灰度值相比，若都相差在3之內，將此種子點作為種子點；否則重新選取種子點； 步驟S33:步驟S32中得到種子點後，取其灰度值，通過八鄰域種子灰度填充算法填充道路區域； 步驟S34:將道路區域全置為灰度值255，其餘區域置為O，得到初步的道路區域； 步驟S35:對步驟S34得到的道路區域進行輪廓填充，得到最終的道路區域。
5.根據權利要求1所述的一種城市道路障礙物識別系統，其特徵在於:步驟S4中，對每個目標塊建立meanshift跟蹤窗，進行基於跟蹤鍊表的多車輛跟蹤包括以下步驟: 步驟S41:為了實現多目標同時跟蹤，為每個車輛分別建立一個跟蹤鍊表； 步驟S42:利用步驟S2得到的前景目標，利用其質心位置與顏色作為meanshift跟蹤時的特徵；步驟S43:使用meanshift算法對每幀中得到的每個運動目標進行跟蹤，賦予唯一的ID號，並且將同一目標的位置信息面積信息保存到相應的跟蹤鍊表中； 步驟S44:添加新的目標對象並更新當前跟蹤隊列，為新加的目標添加唯一的ID號，為其建立meanshift跟蹤鍊表，對於消失的目標刪除其跟蹤鍊表。
6.根據權利要求1所述的一種城市道路障礙物識別系統，其特徵在於:步驟S5中，計算每個目標塊一定時間內的位置變化，判斷障礙物，包括以下步驟: 步驟S51:利用步驟S4 meanshift跟蹤目標，提取並且保存每幀圖像中每個目標的質心坐標； 步驟S52:每隔一定時間按照查找ID號找到同一目標的質心坐標值； 步驟S53:通過比較目標位置的變化來判斷圖像中是否出現靜止的目標； 步驟S54:上一步若判斷出有，進一步檢測其質心的位置，若在道路區域中，則初步判定為障礙物，進一步判斷障礙物對交通安全的影響。
7.根據權利要求1所述的一種城市道路障礙物識別系統，其特徵在於:步驟S6中，分析障礙物對交通安全造成的影響，包括以下步驟: 步驟S61:根據步驟S33，將每個目標塊的坐標值按照視頻圖像的先後順序保存成一個序列； 步驟S62:每隔10幀計算當前幀中目標質心與對應的目標第一個保存的質心連線的斜率值； 步驟S63:對同一目標計算得到的斜率值進行排序，找出變化最大的斜率值； 步驟S64:將上一步驟得到的變化最大的斜率值與設定的閾值進行比較，當大於閾值，判斷車輛遇到障礙物後改變了行駛方向，說明障礙物影響了交通安全。
8.根據權利要求1所述的城市道路障礙物識別系統，其特徵在於:步驟S7中，對檢測到的障礙物進行識別分類，包括以下步驟: 步驟S71:建立用於車輛識別的車輛二值圖樣本庫； 步驟S72:分別提取其Zernike矩並且保存為數組組成識別庫； 步驟S73:對實際檢測到障礙物，取其最小外界矩形二值圖區域，同樣提取其Zernike矩與識別庫中的樣本值 匹配，滿足一定匹配度，則判斷此障礙物為車輛，否則為遺灑物；步驟S74:進行報警。
【文檔編號】G08G1/16GK103914688SQ201410120838
【公開日】2014年7月9日 申請日期:2014年3月27日 優先權日:2014年3月27日
【發明者】藍金輝, 郭敏, 劉敏, 吐爾尼亞孜·艾比布 申請人:北京科技大學