一種交通設施移動採集方法

2023-10-20 07:39:42

一種交通設施移動採集方法
【專利摘要】本發明公開了一種交通設施移動採集方法，採集車設有採集控制器、GPS定位儀，採集車的車頂固定有車載固定架，車載固定架上固定有若干臺攝像機，各攝像機、GPS定位儀分別與採集控制器電連接，採集車根據指定路段行進，對遇到的交通標誌進行採集，儲存採集視頻、採集時間及GPS信息等交通設施元數據，並進行識別，完成路段R的所有交通設施的信息採集及統計，並與交通標誌資料庫的數據進行同步。本發明採用交通標誌檢測和識別技術自動提取交通設施元數據中的交通標誌數據，通過直線檢測和字符識別技術完成交通標識屬性自動錄入完成識別及屬性信息表的製作，在大幅降低人力需求的同時極大地避免了人工標註引入的誤差。
【專利說明】一種交通設施移動採集方法

【技術領域】
[0001]本發明涉及交通信息採集【技術領域】，尤其是指一種交通設施移動採集方法。

【背景技術】
[0002]實時有效的交通設施數據是對於道路運行管理者掌握道路宏觀情況，準確把握和形成正確的應急決策的決定性因素。
[0003]傳統的交通設施採集方法主要為人工採集和車輛採集:人工採集方式為採集人員到交通設施處，採用相機拍照和人工錄入(紙質報表或者手持掌上電腦)相結合的方式記錄，工作量大，往往依賴於人工識別和查詢，容易出現漏採和重複採集等問題；車輛採集通過車載攝像機來採集交，費用高昂，且後續需要處理的數據工作繁瑣。


【發明內容】

[0004]為了解決現有交通設施數據採集採用人工採集則容易漏採和重複採集、採用車輛採集則的問題，本發明提出了一種交通設施移動採集方法，成本低廉，易於安裝，操作便捷，靈活性高，後續處理方便和數據精度高。
[0005]本發明所採用的技術方案是:一種交通設施移動採集方法，包括如下步驟:
[0006](I)採集準備:準備採集車一輛，採集車設有採集控制器、GPS定位儀，採集車的車頂固定有車載固定架，車載固定架上固定有若干臺攝像機，各攝像機、GPS定位儀分別與採集控制器電連接；
[0007](2)採集車根據指定的路段R行進，對遇到的交通標誌進行採集，儲存採集視頻Vm、採集時刻^及GPS信息GPS m，其中m為交通標誌的序號；
[0008](3)由步驟⑵得到的採集視頻Vni與GPS信息GPS m根據採集時刻T m自動匹配，可得到路段R的交通設施元數據DATA ;
[0009](4)對每個採集視頻1的交通設施元數據進行處理，獲取所遇交通標誌的屬性表;
[0010](5)重複步驟(2)至⑷若干次，完成路段R的所有交通設施的信息採集及統計，並與交通標誌資料庫的數據進行同步。
[0011]作為優選，所述的車載固定架為L型結構，L型結構的長邊部分橫置固定於車體前端，L型結構的短邊部分固定在車體的右前側，攝像機有三臺，分別為第一攝像機、第二攝像機和第三攝像機，第一攝像機設置於車載固定架L型結構長邊部分的左半段，第二攝像機設置於車載固定架的L型結構長邊部分的右半段且朝向與車載固定架的L型結構長邊部分呈45°，第三攝像機設置於車載固定架的L型結構短邊部分且朝向與車載固定架的L型結構短邊部分呈45°。
[0012]作為優選，所述的採集車內設有交換機，交換機的輸入端與各個攝像機電連接，交換機的輸出端與採集控制器電連接。
[0013]作為優選，所述的步驟(2)中，提取採集視頻中的對應採集時刻前後的10幀圖片作為交通標誌備選標註圖片。
[0014]作為優選，所述的步驟(3)中，路段R的交通設施元數據DATA獲取方法為:採集視頻Vm*多個幀組成，即V m= {FRAME J (I ^ i ^ K), K為總幀數，Framei為第i幀的交通標誌視頻幀圖像，交通設施元數據DATAi=〈Frame i，LONi,LATiX 11)隊、1^1\分別該幀圖片拍攝時刻的經度、瑋度，Framei的解析度為fw*fh。
[0015]作為優選，所述的步驟(4)具體包括如下步驟:
[0016](a)將交通標誌視頻幀圖像FrameiW RGB顏色空間轉換為HSV顏色空間；
[0017](b)在HSV顏色空間中將交通標誌視頻幀圖像Framei*的紅色、藍色、黃色和黑色進行顏色分割；
[0018](c)對步驟(b)處理後的交通標誌視頻幀圖像Framei用均值濾波器進行噪聲去除;
[0019](d)通過領域表計算法獲取交通標誌視頻幀圖像Framei的連通區域並計算其最小外接矩形，最小外接矩形的長、寬分別為《、h ;
[0020](e)對連通區域提取128維的SIFT特徵，對連通區域進行標識類型識別，獲取標識類型信息；
[0021](f)通過霍夫變換提取交通標識中的直線信息；
[0022](g)在連通區域中提取LBP特徵，通過基於SVM的字符識別引擎提取標誌牌的字符信息；
[0023](h)綜合步驟(e)至(g)獲得的直線信息、字符信息和標識類型信息，得到該交通標誌的屬性表。
[0024]作為優選，所述的步驟(d)中，將外接矩形尺寸位於w e [fw/85, fw/ΙΟ]範圍外的連通區域去除。
[0025]作為進一步的優選，所述的步驟(d)中，將外接矩形尺寸中I w-h I >0.3max{fw, fh}的連通區域去除。
[0026]作為優選，所述的採集控制器和GPS定位儀連接通過USB數據線連接。
[0027]作為優選，所述的採集控制器和GPS定位儀連接通過藍牙無線連接。
[0028]本發明的有益效果是:成本低，操作便捷，網絡共享性好，可以遠程管理，具有實時性而可以應用於應急救援智能化管理，在大幅降低人力需求的同時極大地避免了人工標註引入的誤差。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0029]圖1是本發明所用採集車的一種結構示意圖。
[0030]圖中，1-米集控制器，2-交換機，3-GPS定位儀，4_第一攝像機，5_第二攝像機，6-第三攝像機，7-車載固定架，8-車體。

【具體實施方式】
[0031]下面結合附圖和實施例對本發明作進一步的詳細說明。
[0032]一種交通設施移動採集方法，包括如下步驟:
[0033](I)採集準備:制定好採集計劃和採集路線R，準備採集車一輛。
[0034]採集車如圖1所示，採集車的車體8設有採集控制器1、交換機2、工業級的GPS定位儀3，車體8的車頂前側固定有車載固定架7，車載固定架7上固定有三臺攝像機，分別為第一攝像機4、第二攝像機5、第三攝像機6，第一攝像機4、第二攝像機5、第三攝像機6分別連接交換機2的輸入端，交換機2的輸出端、GPS定位儀3分別與採集控制器I電連接。
[0035]車載固定架7為L型結構，L型結構的長邊部分橫置固定於車體8前端，L型結構的短邊部分固定在車體8的右前側。第一攝像機4設置於車載固定架7L型結構長邊部分的左半段，第二攝像機5設置於車載固定架7的L型結構長邊部分的右半段且朝向與車載固定架7的L型結構長邊部分呈45°，第三攝像機6設置於車載固定架7的L型結構短邊部分且朝向與車載固定架7的L型結構短邊部分呈45°。
[0036]其中，GPS定位儀3為工業級別的全球衛星定位系統儀，採集控制器I為計算機(PC)，採集控制器1、交換機2和車載固定架7均安裝有防震裝置，減弱或消除車體震動帶來的影響。採集控制器1、交換機2以及攝像機先同步好時間。本發明的三個不同角度的攝像機將拍攝所到之處的照片和/影像並通過交換機2傳送至採集控制器1，GPS定位儀3獲得精確的位置信息並傳送至採集控制器I。
[0037](2)採集車根據指定的路段R行進，對遇到的交通標誌進行採集，儲存採集視頻Vm、採集時刻^及GPS信息GPS m，其中m為交通標誌的序號，同時提取採集視頻中的對應採集時刻前後的10幀圖片作為交通標誌備選標註圖片。
[0038](3)由步驟⑵得到的採集視頻￥111與GPS信息GPS 據採集時刻T m自動匹配，可得到路段R的交通設施元數據DATA:採集視頻VmS多個幀組成，即Vm= {FRAME J(I彡i彡K)，K為總幀數，Framei為第i幀的交通標誌視頻幀圖像，交通設施元數據DATA ^=<Framei，LONi, LATiX LON^LATi分別該幀圖片拍攝時刻的經度、瑋度，Frame丨的解析度為
fw氺fh0
[0039](4)對每個採集視頻Vm的交通設施元數據進行處理，獲取所遇交通標誌的屬性表，詳細步驟如下:
[0040](a)將交通標誌視頻幀圖像FrameiW RGB顏色空間轉換為HSV顏色空間。
[0041](b)在HSV顏色空間中將交通標誌視頻幀圖像Frame^的紅色、藍色、
[0042]黃色和黑色進行顏色分割。
[0043](c)對步驟(b)處理後的交通標誌視頻幀圖像Framei用均值濾波器進行噪聲去除。
[0044](d)通過領域表計算法獲取交通標誌視頻幀圖像Framei的連通區域並計算其最小外接矩形，最小外接矩形的長、寬分別為《、h。其中，將外接矩形尺寸位於W e [fw/85, fw/10]範圍外的連通區域去除；進一步的，將外接矩形尺寸中
w-h I >0.3max {fw, fh}的連通區域去除。
[0045](e)對連通區域提取128維的SIFT特徵，對連通區域進行標識類型識別，獲取標識類型信息。
[0046]對連通區域提取128維的SIFT特徵，對連通區域進行標誌類型識別。SIFT特徵提取為常用的圖像處理算法，這不加贅述。本發明涉及的交通標誌類型包括:1_指示標誌，2-警告標誌，3-禁令標誌，4-指路標誌和5-輔助標誌。根據識別的標誌類型(如警告標誌)從事先建立的交通標誌資料庫中讀取該交通標誌類型的屬性，例如版面類型、版面寬度、高度、反光膜等級、道路分支數量、左轉道路、右轉道路、下一路口等，其中設計標準相關的屬性，如版面類型、版面寬度、高度、反光膜等級等屬性值直接使用資料庫中讀取的結果，需要進一步判斷才能獲取的屬性值，如道路分支數量、左轉道路、右轉道路、下一路口等通過後續步驟獲取。
[0047](f)通過霍夫變換提取交通標識中的直線信息。霍夫變換為常用的圖像處理算法，這不加贅述。
[0048](g)在連通區域中提取LBP特徵，通過基於SVM的字符識別引擎提取標誌牌的字符信息，包括文字和數字。LBP特徵提取為常用的圖像處理算法，這不加贅述。
[0049](h)綜合步驟(e)至(g)獲得的直線信息、字符信息和標識類型信息，得到該交通標誌的屬性表。
[0050]通過以上步驟，完成識別和標註後交通標誌標註結果信息包括:道路編號，採集任務，採集計劃，採集時間，經度，瑋度，交通標誌的屬性表。
[0051](5)重複步驟(2)至(4)若干次，完成路段R的所有交通設施的信息採集及統計，並與交通標誌資料庫的數據進行同步。
[0052]本發明採用交通標誌檢測和識別技術自動提取交通設施元數據中的交通標誌數據，通過直線檢測和字符識別技術完成交通標識屬性自動錄入完成識別及屬性信息表的製作，在大幅降低人力需求的同時極大地避免了人工標註引入的誤差。
【權利要求】
1.一種交通設施移動採集方法，其特徵在於:包括如下步驟: (1)採集準備:準備採集車一輛，採集車設有採集控制器、即3定位儀，採集車的車頂固定有車載固定架，車載固定架上固定有若干臺攝像機，各攝像機、定位儀分別與採集控制器電連接； (2)採集車根據指定的路段I？行進，對遇到的交通標誌進行採集，儲存採集視頻V。、採集時刻、及⑶3信息即3丨，其中III為交通標誌的序號； (3)由步驟⑵得到的採集視頻V。與(--信息根據採集時刻動匹配，可得到路段8的交通設施元數據0八1'八； (4)對每個採集視頻V。的交通設施元數據進行處理，獲取所遇交通標誌的屬性表； (5)重複步驟(2)至(4)若干次，完成路段I？的所有交通設施的信息採集及統計，並與交通標誌資料庫的數據進行同步。
2.根據權利要求1所述的一種交通設施移動採集方法，其特徵在於:所述的車載固定架為I型結構，I型結構的長邊部分橫置固定於車體前端，I型結構的短邊部分固定在車體的右前側，攝像機有三臺，分別為第一攝像機、第二攝像機和第三攝像機，第一攝像機設置於車載固定架I型結構長邊部分的左半段，第二攝像機設置於車載固定架的I型結構長邊部分的右半段且朝向與車載固定架的I型結構長邊部分呈45。，第三攝像機設置於車載固定架的I型結構短邊部分且朝向與車載固定架的I型結構短邊部分呈45。。
3.根據權利要求1或2所述的一種交通設施移動採集方法，其特徵在於:所述的採集車內設有交換機，交換機的輸入端與各個攝像機電連接，交換機的輸出端與採集控制器電連接。
4.根據權利要求1所述的一種交通設施移動採集方法，其特徵在於:所述的步驟(2)中，提取採集視頻中的對應採集時刻前後的10幀圖片作為交通標誌備選標註圖片。
5.根據權利要求1所述的一種交通設施移動採集方法，其特徵在於:所述的步驟(3)中，路段I？的交通設施元數據0八1八獲取方法為:採集視頻乂^由多個幀組成，即V。:(1彡1彡1，1(為總幀數，為第1幀的交通標誌視頻幀圖像，交通設施元數據0八I'八4=〈辦贏^，⑶隊，「凡〉，別該幀圖片拍攝時刻的經度、瑋度，辦贏?，的解析度為
6.根據權利要求5所述的一種交通設施移動採集方法，其特徵在於:所述的步驟(4)中的交通設施元數據處理具體包括如下步驟: (幻將交通標誌視頻幀圖像顏色空間轉換為！IV顏色空間； (^)在肥乂顏色空間中將交通標誌視頻幀圖像中的紅色、藍色、黃色和黑色進行顏色分割； (0)對步驟(幻處理後的交通標誌視頻幀圖像辦孤161用均值濾波器進行噪聲去除； ((1)通過領域表計算法獲取交通標誌視頻幀圖像辦孤^的連通區域並計算其最小外接矩形，最小外接矩形的長、寬分別為I 11 ； (6)對連通區域提取128維的特徵，對連通區域進行標識類型識別，獲取標識類型信息； (^)通過霍夫變換提取交通標識中的直線信息； (8)在連通區域中提取18？特徵，通過基於3穩的字符識別引擎提取標誌牌的字符信息； 00綜合步驟(6)至獲得的直線信息、字符信息和標識類型信息，得到該交通標誌的屬性表。
7.根據權利要求6所述的一種交通設施移動採集方法，其特徵在於:所述的步驟((1)中，將外接矩形尺寸位於V 6 [^/85, ^/10]範圍外的連通區域去除。
8.根據權利要求7所述的一種交通設施移動採集方法，其特徵在於:所述的步驟((1)中，將外接矩形尺寸中的連通區域去除。
【文檔編號】G08G1/01GK104504904SQ201510009317
【公開日】2015年4月8日 申請日期:2015年1月8日 優先權日:2015年1月8日
【發明者】張登, 李小村 申請人:杭州智誠惠通科技有限公司