專利名稱：一種基于視頻的車輛逆行事件檢測方法
技術領域：
本發明屬于視頻檢測技術領域，具體涉及一種基于視頻的車輛逆行事件檢測方法。
背景技術：
交通違章逆行是指車輛在道路上的行駛方向與道路規定行駛方向相反的行為，交通違章逆行現象雖然在城市交通中并不常見，但是這種交通行為的危險性是非常大的，如果車輛不按照規定的方向行駛，容易造成交通擁堵現象，甚至釀成交通事故，給人們的生活帶來不便與危險。目前常用的車輛逆行事件檢測方法主要有環形線圈檢測，微波檢測，數字視頻檢測。其中環形線圈可擴展性差，安裝維護時必須中斷交通、破壞路面；微波檢測缺少直觀性且檢測設備的維護和管理費用相對較高等特點，這些方法在實際生活中并不能得到廣泛應用。目前的新建項目越來越多地采用安裝、維護不需要破壞路基、檢測區域大、實施方便靈活的基于視頻的交通信息檢測技術。而目前基于視頻的檢測方法多采用劃定檢測區域的檢測方法，該方法僅能對劃定的區域范圍內車輛進行檢測，不能完整的分割目標，具有很大的限制性。
發明內容
針對現有技術的缺陷或不足，本發明的目的為提供一種可以對視頻范圍內所有車輛進行檢測的基于視頻的車輛逆行事件檢測方法。為實現上述技術任務，本發明采用如下的技術方案
一種基于視頻的車輛逆行事件檢測方法，該方法通過下列步驟實現 步驟一，將第一幀圖像和背景圖像在相同的塊坐標系下都劃分成多個塊； 步驟二，對第一幀圖像的每個塊設置一計數器，并將所有計數器初始化為零； 步驟三，對第一幀圖像的每個塊，在背景圖像中找到與該塊位置相同的背景塊，并計算該塊與其相應的背景塊之間各相同像素位置處的灰度差值的絕對值之和；
當所得的絕對值之和大于設定的閾值，則該塊為目標±夬，并設置該塊內部所有像素的灰度值為255，當所得的絕對值之和小于或等于設定的閾值，則該塊為背景塊，并設置該塊內部所有像素的灰度值為0，其中的閾值為 10 χ塊的面積~ 20 χ塊的面積；
最后將第一幀圖像中的背景與目標分離開，得到第一幀圖像的二值化圖像； 步驟四，對第一幀圖像的二值化圖像的每個塊，當該塊內部所有像素的灰度值為255， 即為目標塊時，則將該塊的計數器的數值加一，當該塊內部所有像素的灰度值為0，即為背景塊時，則將該塊的計數器的數值清零；
步驟五，依次對第二幀圖像、第三幀圖像、…、第m幀圖像，按照步驟一、步驟三和步驟四進行處理，得到記錄有最終數值的計數器；
3步驟六，將所有記錄有最終數值的計數器正投影于一平面坐標系中，該坐標系的橫坐標正方向與道路正方向相同，縱坐標與視頻圖像中的道路面平行，其中橫坐標代表車身的不同部位，縱坐標代表各相同橫坐標的計數器的最終數值累加和，得到計數器的數值波形步驟七，當計數器的數值波形圖中計數器的數值累加和沿橫坐標正方向遞減時，則目標沿道路規定方向行駛；當計數器的數值波形圖中計數器的數值累加和沿橫坐標正方向遞增時，則目標逆行。本發明的其他技術特征為
步驟五中所述的m為IS m 24的自然數。本發明的方法主要包括基于塊的二值化分割將待處理的視頻中每幀圖像中的目標和背景分離開來和基于塊的時間序列統計每個塊成為目標塊的次數，并根據統計次數投影的特征來判斷車輛是否逆行兩個步驟。基于塊的二值化分割將待處理的視頻中每幀圖像中的目標和背景分離開來具體是將圖像劃分為多個塊，每塊為一個計量單位，對每個塊判斷其與背景塊的差距，相差大的認為是目標塊，相差小的認為是背景塊，完成目標即待測車輛與背景的分割。基于塊的時間序列統計每個塊成為目標塊的次數，并根據統計次數投影的特征判斷車輛是否逆行的具體操作是對分塊后的第一幀圖像中的每個塊設置一個計數器，用以記錄在時間序列上各幀圖像的二值化圖像中相同位置的塊成為目標塊的次數，
如果目標車輛處于正常行駛狀態，則目標車輛在當前視頻序列的第m幀圖像中的位置相比于其在第m-1幀圖像中的位置在車道正方向上行駛了一段路程，目標車輛的車頭所在的塊在第m幀圖像中為目標塊，而在第m-1幀圖像中都不是目標塊，而目標車輛的尾部所在的塊在第m幀圖像和第m-1幀圖像中都是目標塊，依此類推，經過依次對第一幀圖像至第m 幀圖像的二值化圖像中相同位置的塊成為目標塊的次數用相應位置處的計數器統計后，在第m幀圖像中車輛所在區域內塊，在垂直于道路正方向上的各橫坐標相同的計數器的數值的累加和沿道路正方向遞減，而這個遞減方向就是車輛從車尾到車頭的方向即車輛的運行方向，這個方向與道路正方向一致。同理，若目標車輛違章逆行時，在垂直于道路正方向上的各個橫坐標相同的計數器的數值的累加和沿道路正方向遞增，而這個遞增方向就是車輛從車尾到車頭方向的反方向，即車輛運動方向的反方向，則車輛的運動方向與道路正方向相反。與現有技術相比，本發明所提供的方法可對視頻范圍內所有車輛進行檢測，不受環境限制，能夠對實時視頻進行判斷，且檢測時間短、易于實現、準確性較高，很適合于實時檢測逆行事件，具有廣闊的應用前景。
圖1為計數器投影結果示意圖，其中，(a)為目標車輛沿道路正方向行駛，(b)為目標車輛逆向行駛，圖中AB⑶所圍成的區域為道路，G為目標即車輛，E-F方向為道路正方向；
圖2為實施例中已知視頻中的第1幀圖像； 圖3為實施例中已知視頻中的第20幀圖像；圖4為實施例的計數器投影結果示意圖，其中X方向為道路正方向，Y方向為橫坐標相同的計數器的數值累加和的正方向，且X軸代表目標車輛車身的部位，Y軸代表橫坐標相同的計數器的數值累加和。以下結合實施例與附圖對本發明作進一步說明。
具體實施例方式需要說明的是，本發明所述及的道路正方向是指道路規定行駛方向。本發明的方法過程中所處理的圖像是視頻中的沿正時間序列的第一幀圖像、第二幀圖像、第三幀圖像、…、第m幀圖像。本發明的方法具體采用以下步驟實現
本發明中基于塊的二值化分割即步驟一、步驟二所處理的幀圖像的大小為Wx H，塊的面積為wxh，其中W為圖像的水平方向的像素，H為圖像豎直方向的像素％為塊區域的寬度，h為塊的高度。步驟一，將第一幀圖像和背景圖像在相同的塊坐標系下都劃分成多個塊， 即第一幀圖像和背景圖像采用相同的塊坐標系，則第一幀圖像被劃分的塊個數為
T = (WZw) X(HZh)；
步驟二，對第一幀圖像的每個塊設置一個計數器，并將所有計數器初始化為零； 步驟三，對第一幀圖像的每個塊，在背景圖像中找到與該塊位置相同即在塊坐標系中坐標相同的背景塊，并計算該塊與其相應的背景塊之間各相同像素位置處的灰度差值的絕對值之和；
當所得的絕對值之和大于設定的閾值，則該塊為目標塊，并設置該塊內部所有像素的灰度值為255，當所得的絕對值之和小于或等于設定的閾值，則該塊為背景塊，并設置該塊內部所有像素的灰度值為0，其中的閾值取值范圍為IOx塊的面積~20><塊的面積，即 10x(wx,i)~20x(wxA)；
最后將第一幀圖像中的背景與目標分離開，得到第一幀圖像的二值化圖像； 步驟四，對第一幀圖像的二值化圖像的每個塊，當該塊內部所有像素的灰度值為255， 即為目標塊時，則將該塊的計數器的數值加一，當該塊內部所有像素的灰度值為0，即為背景塊時，則將該塊的計數器的數值清零；
步驟五，依次對第二幀圖像、第三幀圖像、…、第m幀圖像，按照步驟一、步驟三和步驟四進行處理，得到記錄有最終數值的計數器；其中的m取18 IIli 24的自然數；
步驟六，將所有記錄有最終數值的計數器正投影于一平面坐標系中，該坐標系的橫坐標正方向與道路正方向相同，縱坐標與視頻圖像中的道路面平行，其中橫坐標代表車身的不同部位，縱坐標代表各相同橫坐標的計數器的最終數值累加和，得到計數器的數值波形步驟七，當計數器的數值波形圖中計數器的數值累加和沿橫坐標正方向遞減時，則目標沿道路規定方向行駛；當計數器的數值波形圖中計數器的數值累加和沿橫坐標正方向遞增時，則目標逆行。結合圖1，對以上步驟中的投影結果加以說明，圖中AB⑶所圍成的區域為道路，其中的G為第m幀圖像中車輛位置，E-F方向為道路正方向，取EF所指方向作為坐標系的橫向坐標，該坐標代表目標車輛中的車身的不同部位；垂直EF的方向作為縱向坐標，且該縱坐標與圖像中的道路面平行，縱向坐標代表各橫坐標相同的計數器的最終數值的累加和。在二值化圖像中不是目標塊的塊，其計數器都已清零，為目標塊的塊，其計數器的數值加一，將記錄有最終數值的計數器正投影于與道路平行的坐標系上，得到以EF為橫坐標的波形圖，縱坐標代表了橫坐標相同的計數器的數值累加和的大小，由于在車尾位置累加值大于車頭位置，則可判斷(a)圖中波形圖中在垂直于道路正方向上的各個相同橫坐標的計數器的數值的累加和沿道路正方向遞減，說明車輛正常行駛，(b)圖中在垂直于道路正方向上的各個相同橫坐標的計數器的數值的累加和沿道路正方向遞增，說明車輛逆行行駛。以下是發明人給出的具體實施例，需要說明的是本發明并不限于該實施例。實施例
已知視頻中的目標車輛沿道路正方向行駛，視頻正播時，第1幀圖像如圖2所示，第20 幀圖像如圖3所示，為更直觀的對本發明進行說明，本實施例中以已知視頻的倒播視頻作為處理對象，即已知視頻中的第20幀圖像即圖3為該實施例方法所處理的第一幀圖像，已知視頻中的第1幀圖像即圖2為該實施例方法所處理的第二十幀圖像，如此轉換后，已知本實施例中的目標車輛為逆行。該實施例中處理過程中視頻的采樣頻率是25幀每秒，幀圖像大小為720*288，每塊區域的大小為8*6，將幀圖像分成90*48個塊區域，目標區域二值化分割閾值為576，按照本發明的方法依次對第一幀至第二十幀圖像進行處理。從圖4可以看出，各個相同橫坐標的計數器的數值的累加和沿道路正方向遞增， 說明車輛逆行行駛。
權利要求
1.一種基于視頻的車輛逆行事件檢測方法，其特征在于，該方法通過下列步驟實現 步驟一，將第一幀圖像和背景圖像在相同的塊坐標系下都劃分成多個塊；步驟二，對第一幀圖像的每個塊設置一計數器，并將所有計數器初始化為零； 步驟三，對第一幀圖像的每個塊，在背景圖像中找到與該塊位置相同的背景塊，并計算該塊與其相應的背景塊之間各相同像素位置處的灰度差值的絕對值之和；當所得的絕對值之和大于設定的閾值，則該塊為目標塊，并設置該塊內部所有像素的灰度值為255，當所得的絕對值之和小于或等于設定的閾值，則該塊為背景塊，并設置該塊內部所有像素的灰度值為0，其中的閾值為 10 χ塊的面積~ 20 χ塊的面積；最后將第一幀圖像中的背景與目標分離開，得到第一幀圖像的二值化圖像； 步驟四，對第一幀圖像的二值化圖像的每個塊，當該塊內部所有像素的灰度值為255， 即為目標塊時，則將該塊的計數器的數值加一，當該塊內部所有像素的灰度值為0，即為背景塊時，則將該塊的計數器的數值清零；步驟五，依次對第二幀圖像、第三幀圖像、…、第m幀圖像，按照步驟一、步驟三和步驟四進行處理，得到記錄有最終數值的計數器；步驟六，將所有記錄有最終數值的計數器正投影于一平面坐標系中，該坐標系的橫坐標正方向與道路正方向相同，縱坐標與視頻圖像中的道路面平行，其中橫坐標代表車身的不同部位，縱坐標代表各相同橫坐標的計數器的最終數值累加和，得到計數器的數值波形圖；步驟七，當計數器的數值波形圖中計數器的數值累加和沿橫坐標正方向遞減時，則目標沿道路規定方向行駛；當計數器的數值波形圖中計數器的數值累加和沿橫坐標正方向遞增時，則目標逆行。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟五中的m為18S m S 24的自然數。
全文摘要
本發明屬于視頻檢測技術領域，具體涉及一種基于視頻的車輛逆行事件檢測方法。該方法主要包括基于塊的二值化分割將待處理的視頻中每幀圖像中的目標和背景分離開來和基于塊的時間序列統計每個塊成為目標塊的次數，根據統計次數投影的特征判斷車輛是否逆行兩個步驟。與現有技術相比，本發明所提供的方法可對視頻范圍內所有車輛進行檢測，不受環境限制，能夠對實時視頻進行判斷，且檢測時間短、易于實現、準確性較高，很適合于實時檢測逆行事件，具有廣闊的應用前景。
文檔編號G06T7/20GK102184547SQ20111007509
公開日2011年9月14日 申請日期2011年3月28日 優先權日2011年3月28日
發明者嚴玍伻, 付洋, 周婷潔, 夏波, 宋煥生, 張輝, 張靜, 施春寧, 袁彬, 趙倩, 郭玲玲, 陳艷, 馬銳安 申請人:長安大學