專利名稱：一種人行橫道信號燈綠波自適應控制系統及方法
技術領域：
本發明針對在較長路段中有多個人行橫道信號燈的控制，提出通過檢測人行橫道
前一段預定的區域的車輛存在狀況來自適應地控制人行橫道信號燈，屬于城市道路交通控 制領域。
背景技術：
經檢索，在城市道路交通控制領域中，有申請號為200610097965. 2的中國發明專 利申請，其發明名稱為"行人過街信號燈綠波自動控制方法"，此發明采用對路段行人過街 信號燈實施綠波控制方法，實現多個人行橫道信號燈的協調控制，使盡可能多的機動車在 設定的速度范圍內能夠一次不停的通過交通干線，但這些研究成果對交通干線都有嚴格的 物理要求，如路口間距必須相等或成倍數，車輛要以規定速度范圍內的速度行駛，遇到的信 號燈才是綠燈。設置相位差是系統中最重要的參數，它決定了系統運行的有效性。對各個 路口的車流量和路口間的距離要進行科學測定，因此很難在實際中推廣應用。
發明內容
本發明針對綠波帶相位差難于確定的問題，提供一種在較長路段上設置的人行橫 道信號燈的自適應控制系統及方法，利用視頻采集模塊(即安裝在信號燈燈柱上的攝像 機)采集道路上車輛的視頻圖像，用圖像處理技術來檢測道路車輛的存在狀況，以此檢測 結果來確定當前信號燈的開啟時刻，實現交通信號燈自適應控制。
為達到上述目的，本發明具體采用以下技術方案 —種人行橫道信號燈自適應控制裝置，該裝置用于檢測本路段的被檢測區域內的 車輛存在狀況，當此區域內無車輛存在時，行人信號燈為綠燈；當此區域內有車輛存在時， 車輛信號燈為綠燈，直到達到車輛綠燈通行的最大時間。即無車人通行，有車車優先的原 則。 該裝置由視頻采集模塊、圖像處理模塊、信號燈控制模塊組成，視頻采集模塊(即 采用固定在交通信號燈燈柱上側的攝像機)實時采集本路段的視頻圖像信息，圖像處理模 塊的信號輸入端與視頻采集模塊的信號輸出端連接，將采集的視頻圖像信號輸入給圖像處 理模塊，圖像處理模塊的信號輸出端與信號燈控制模塊連接，通過所述實時采集道路的視 頻圖像信息，在圖像處理模塊中用圖像處理來判斷被檢測區域是否有車，依據被檢測區域 有車和無車的情況，自適應地控制人行信號燈的工作狀況，如果被檢測區域內無車輛存在， 車輛信號燈為紅燈，行人信號燈為綠燈，直到檢測區域內出現車輛，如果檢測區域內有車輛 存在，車輛信號燈為綠燈，行人信號燈為紅燈，直到車輛通行的最大綠燈時間。
本發明人還公開一種基于上述人行橫道信號燈自適應控制裝置的人行橫道信號 燈自適應控制方法，所述方法具體包括以下步驟 (1)通過視頻采集模塊實時采集本路段的視頻圖像信息。所述視頻采集模塊采用 視頻攝像機，在車道上方對著每個行駛方向安裝視頻攝像機，視頻攝像機連續拍攝道路上的交通狀況； (2)根據行人過街所需最短綠燈時間和車輛行駛的速度設置所采集路段道路圖像
的被檢測區域的范圍，這樣可以降低檢測車輛的運算量，實現檢測的實時性。本發明通過檢
測道路上的標志線來實現檢測區域的定位，以人行橫道附近機動車平均速度和行人過街所
需最短綠燈時間的乘積值作為需要設置的被檢測區域的長度，被檢測區域的寬度選取街道
的寬度，所述被檢測區域設置在人行橫道線的車輛駛來方向一側，再根據實際距離與圖像
中像素位置之間的關系，從圖像中劃分出相應的圖像區域作為被檢測區域。
(3)對設置的檢測區域范圍內的圖像進行處理，通過進行圖像預處理、背景模型建
立和更新，然后再進行圖像分割，得到車輛在圖像中的像素集，根據車輛的圖像像素是否達
到閾值來判斷該區域車輛存在狀況； (4)設定車輛通行綠燈時間和行人通行綠燈時間，如果檢測區域內無車輛存在，車
輛信號燈為紅燈，行人信號燈為綠燈，直到檢測區域內出現車輛；如果檢測區域內有車輛存
在，車輛信號燈為綠燈，行人信號燈為紅燈，直到車輛通行的最大綠燈時間； (5)重復循環(3)-(4)。 本發明與現有技術相比具有以下優點 1、這種方法能充分利用道路上車輛空檔(道路檢測區域無運動車輛存在的空閑 時間)大于行人過街所需最短綠燈時間時，放一次行人綠燈，來提高道路的利用率。每個人 行橫道線處的信號燈可以自適應控制，不受其他地方信號燈的影響。連續幾個人行橫道的 信號燈，可起到車輛連續不停地行駛即綠波帶的作用。可以將整個檢測區域劃分為多個寬 度略小于車輛長度的小檢測區域，而物理感應線圈一般不會采用鋪滿道路來檢測車輛的， 并且檢測區域還可以靈活改變。對車輛的速度并無要求。能夠依據檢測器采集的實時交通 信息，自適應控制變化交通，更新配時方案。而固定配時方案由于交通條件的變化會在短期 內變得過時，需要對控制區域重新進行交通調查，并計算相應的配時方案。如果車流是脈沖 式的到達，通過檢測道路上從檢測線BC到檢測線AD之間的區域內無車時，觸發行人過街 信號燈，通過檢測道路上從檢測線BC到檢測線AD之間的區域內有車時，觸發車輛通行信號 燈，可以形成連續不斷的車流；如果車流量達到飽和狀態，道路上從檢測線BC到檢測線AD 之間的區域內始終有運動的車輛，信號燈將到達車輛最大綠燈時間，然后切換到行人過街 狀態，直到預設的時間結束，形成一種定時的控制方式。 2、這種信號燈的控制方法是根據交通流量的動態變化而自動地調整信號燈的控 制參數，該控制系統能自動地適應交通流量的變化。在檢測人行橫道前一定距離內車輛存 在狀況時，采用了在道路上設置檢測區域的技術，來代替真實的物理感應線圈。檢測區域的 大小、位置可以根據行人過街所需最短綠燈時間和車輛行駛的速度進行設置，采用了攝像 機標定技術來確定現實道路距離和圖像像素間距離之間的關系。采用了數字圖像處理技術 對道路上的設定的檢測區域進行檢測，用對稱差分和背景差分技術進行圖像背景重建和更 新，用背景差分方法分割出圖像中運動車輛，使用水平投影的方法將二維信號轉化為一維 信號處理，使計算量減小。并產生一個觸發信號去啟動信號燈的工作。
圖1為人行橫道信號燈控制示意 圖2為本發明的人行橫道信號燈自適應控制系統的功能框圖； 圖3為本發明的人行橫道信號燈自適應控制系統結構示意圖； 圖4為使用本發明人行橫道信號燈自適應方法的信號燈控制流程圖； 圖5為本發明系統中攝像機安裝示意圖； 圖6為檢測區域圖像分割示意圖。
具體實施例方式
下面根據說明書附圖對本發明的技術方案作進一步詳細說明。 本發明針對城市單向道路的行人過街信號燈控制技術進行設計。 如圖1所示為人行橫道信號燈控制示意圖，在較長的路段上多個人行橫道，每個
人行橫道1處有信號燈3控制行人的過街權利，為了獲取道路上無車輛的情況，在人行橫道
1靠來車方向一邊設置一個圖像的被檢測區域2，檢被測區域2的邊界是矩形區域ABCD，被
檢測區域2的長度AB(或CD)可以根據車輛行駛速度和行人過街時間進行設定，取值約為
80m至110m。 本發明的人行橫道信號燈自適應控制系統如圖2所示，所述自適應控制系統由視 頻采集模塊201、圖像處理模塊202、信號燈控制模塊203組成。將視頻攝像機固定在交通 信號燈上側作為視頻采集模塊201，圖像處理模塊202的信號輸入端與視頻采集模塊201的 信號輸出端連接，將采集的視頻圖像信號輸入給圖像處理模塊202，用圖像處理來判斷被檢 測區域是否有車。圖像處理模塊202的信號輸出端與信號燈控制模塊203連接，依據被檢 測區域2有車和無車的情況來自適應地控制人行橫道信號燈的工作，所述信號燈控制模塊 自適應的控制人行信號燈的工作狀況。 圖3為本發明的人行橫道信號燈自適應控制系統結構示意圖，視頻采集模塊201 包括采集視頻單元301和參數設置單元302，采集視頻單元301用于對視頻圖像進行采集并 將視頻轉換為一幀一幀的圖像輸出到圖像預處理單元303中，參數設置單元302用于設置 圖像處理區域的范圍，該檢測范圍是從人行橫道線開始到離人行橫道線前的一個矩形區域 如圖5所示的ABCD，檢測線BC設置在停車線處，檢測線AD設置在離檢測線BC約80m-110m 的位置。 圖像處理模塊202包括圖像預處理單元303、圖像分割單元304、背景建立單元 307、背景更新單元306、車輛提取單元305和判斷結果單元308，圖像預處理單元303用于 將彩色圖像轉換為灰度圖像和圖像進行噪聲平滑，采用鄰域平均的方法進行噪音判斷和去 除，圖像分割單元304首先利用相鄰的三幀進行對稱差分提取出中間幀的背景點和運動車 輛的變化區域(在當前幀中變化區域包括顯露區和運動車輛區域)，然后在背景建立單元 307初始化背景，將確定為是背景點的像素作為背景圖像，最后在車輛提取單元305利用背 景差法從運動車輛的變化區域中提取出運動車輛，在背景更新單元306中將運動車輛的變 化區域中的顯露區作為背景像素更新到背景圖像中，判斷結果單元308用于對當前幀有無 車輛的判斷，當車輛經過檢測區域時，檢測區域位置上的圖像就會由于車輛的覆蓋而發生 改變，當運動車輛覆蓋檢測區域的寬度大于某個閾值(最小寬度的車輛在檢測區域中所形 成的像素點的寬度)時，就認為檢測到一輛車輛，否則就認為該區域無車輛通過。
信號燈控制模塊203包括控制器309、定時器310、譯碼器311、信號燈312，控制器309接收外部系統時鐘和觸發信號，根據定時器310及觸發信號，決定是否進行狀態轉換， 如果狀態需要轉換則控制器發出狀態轉換信號S啟動定時器重新計時，定時器310由控制 器發出兩種不同的定時信號，譯碼器311在控制器的控制下，改變交通燈信號312，信號燈 自適應控制流程如圖4所述，程序運行時，首先對被檢測區域進行圖像檢測，如果檢測區域 內無車輛存在，車輛信號燈為紅燈，行人信號燈為綠燈，直到檢測區域內出現車輛；如果檢 測區域內有車輛存在，車輛信號燈為綠燈，行人信號燈為紅燈，直到車輛通行的最大綠燈時 間。 本發明還公開了一種人行橫道信號燈自適應控制的方法，所述方法通過視頻采集 模塊采集本路段的圖像信息，并將所采集的視頻圖像信息傳輸至圖像處理模塊來判斷被檢
測區域是否有車，將圖像處理模塊的信號輸出端與信號燈控制機連接以根據被檢測區域有
車和無車的情況，自適應的控制人行信號燈的工作狀況，該方法包括以下步驟 (1).用攝像機作為視頻采集模塊，通過攝像機實時采集道路的圖像信息，在車道
上方對著每個行駛方向安裝視頻攝像機，攝像機連續拍攝道路上的交通狀況； (2).根據行人過街所需最短綠燈時間和車輛行駛速度設置所采集路段道路圖像
的被檢測區域的范圍。為了在檢測車輛同時能降低運算量，實現檢測的實時性，就必須只對
圖像中的部分區域進行處理，本發明通過車道標志線檢測來實現被檢測區域的定位，即只
對所要檢測的車道內的圖像信息進行處理； (3).對設置的被檢測區域范圍內的圖像進行處理，通過進行圖像預處理、背景模 型建立和更新，然后再進行圖像分割，得到車輛在圖像中的像素集，根據車輛的圖像像素是 否達到閾值來判斷該區域車輛存在狀況； (4).通過圖像處理得到該區域車輛存在狀況，有無運動車輛存在的狀況，如果有 車輛存在產生觸發信號"1"，無車觸發信號為"0";如果檢測區域內無車輛存在，觸發信號為 "O"，車輛信號燈為紅燈，行人信號燈為綠燈，直到檢測區域內出現車輛；如果檢測區域內有 車輛存在，觸發信號為"1 "，車輛信號燈為綠燈，行人信號燈為紅燈，直到車輛通行的最大綠 燈時間； (5).重復循環(3) _(4)。 在本發明的人行橫道信號燈自適應控制的方法中，檢測區域的設定充分利用道路 車輛空檔(道路檢測區域無運動車輛存在的空閑時間)大于行人過街步行時間的原則，被 檢測區域的設定最好按以下步驟進行 (1)利用圖像標定技術求解出實際距離與圖像中像素位置之間的關系，就是從世 界坐標系(現實三維場景)到計算機圖像坐標系的映射關系變換過程，將路面距離信息轉 換成圖像距離信息。世界坐標系的原點O是過攝像機光心與地面的垂直相交的交點，X軸 正向沿水平指向右方，Y軸正向沿路面方向指向前方，Z軸正向垂直于地面方向向上。在標 定計算中，可得世界坐標系中的任一點(XW，YW，ZW)和圖像坐標系中的對應點的(u，v)間的
坐標變化關系 <formula>formula see original document page 8</formula>
(Xw， Yw， Zw)是世界坐標系中的任一點，(11， v)是圖像坐標系中的對應點的間的坐標，(x。， y。)是圖像中心的坐標，對于固定攝像機而言，H表示攝像機高度和a表示攝像機 的角度與水平線的夾角，H和a是一個已經知道的外部參數，a，b是攝像機內部參數，綜合 反映攝像機的內部特性的參數，只要求解出a， b就可以確定世界坐標系下的任意空間點在 圖像中的對應點。a， b可以利用平面上不共線的四個點及它們在像平面上的對應點求出， 在本發明中，為了取得車輛出現和速度檢測的最佳效果，在路邊安裝攝像機需要將其安裝 的較高在位置，圖5所示為本發明系統中攝像機安裝示意圖，ABCD表示車輛被檢測區域，檢 測線BC設置在停車線處，檢測線AD是離停車線最遠處，AB(或者CD)的表示被檢測區域的 長度，在本實施例中，攝像機一般安裝在信號燈燈柱上，離地面的高度H為9m，拍攝方向正 對車輛行駛的方向，調整攝像機的角度與水平線的夾角a可為50° ;
(2)根據人行橫道長度及行人過街步行速度確定行人過街所需最短綠燈時間，
Gmin=6 + f ，L人行橫道長度，Vr行人過街步行速度(此速度是根據統計獲得，通常是
1. 0-1. 8m/s)，所以Gmin為行人過街所需最短綠燈時間，例如當人行橫道長度L = 6m，行人過 街步行速度、可采用1. 2m/s，所以Gmin為11秒左右； (3)根據人行橫道附近機動車平均速度(此速度是根據統計獲得，通常是 20-40km/h)，以人行橫道附近機動車平均速度和行人過街所需最短綠燈時間的乘積值作為 需要設置的被檢測區域的長度AB或CD，被檢測區域的寬度AD或BC選取街道的寬度，所述 被檢測區域設置在人行橫道線的車輛駛來方向一側，再根據實際距離與圖像中像素位置之 間的關系，從圖像中劃分出相應的圖像區域作為被檢測區域。 如行人安全過街的時間是lls，車輛行駛速度為36km/h，則車輛在此期間行使的 距離為llOm，從人行橫道線開始到車輛行駛前方llOm處，需要檢測是否有車輛存在，再根 據實際距離與圖像中像素位置之間的關系，從圖像中劃分出相應的圖像區域作為車輛的被 檢測區域。 (4)為了加快圖像處理的速度和提高車輛檢測的準確性，須要將待處理的道路圖 像區域劃分為不同的矩形小區域分別進行處理，圖6為被檢測區域圖像分割示意圖，P為采 集到的本路段的視頻圖像，ABCD表示車輛被檢測區域，檢測線BC設置在停車線處，檢測線 AD是離停車線最遠處，AB(或者CD)的表示被檢測區域的長度。將被檢測區域劃分為多個 矩形小區域，每個矩形小區域的長度為該位置的道路的寬度，寬度為車輛長度的1/2或者 1/3，利用圖像處理技術可知每個小檢測區域有無車輛出現。 通過對北檢測區域的圖像進行圖像預處理、背景模型建立和更新，然后再進行圖 像分割，得到車輛在圖像中的像素集，根據車輛的圖像像素是否達到閾值來判斷該區域車 輛存在狀況，所述圖像處理優選按以下步驟進行 (1).首先把由攝像機所獲取的彩色圖像序列轉換為灰度圖像序列，彩色圖像的每 個像素由R(紅色像素)G(綠色像素)B(藍色像素)三個分量組成，只需取每個像素的亮度 分量即可，由公式Gr = 0. 39R+0. 5G+0. 11B計算每個像素的亮度分量，Gr是像素的亮度分 量，這樣便可得到一幅灰度圖像； (2).然后采用局部鄰域平均法對圖像進行處理，局部鄰域平均法是對含噪聲原始 圖像的每個像素點取一個鄰域s，計算鄰域s中所有像素灰度級的平均值，設f(i， j)為給 定的含有噪聲的圖像，經過鄰域平均處理后的圖像為g(i， j)作為鄰域平均處理后圖像的像素值，g(/,/H
^S劇 (")'
:M若
M是所取
鄰域中各鄰近像素的坐標，N是鄰域中包含的鄰近像素的
f (i， j)的0. 1-0. 2倍；鄰域平均法的模板為
，中間的黑點表示以該像素為中心
〔/,y) 其他
個數，T為閾值，通常取該像素值
i i r i i參i
i i 1—
元素，即該像素是要進行處理的像素，當這一點和它的鄰域內的點的灰度的平均值差不超 過規定的閾值時，就仍然保留原來的灰度值不變，如果超過閾值時就用它們的平均值來代
替該點的灰度值； (3).采用對稱幀間差分法和背景差分法的相互結合的方法來建立和更新背景圖 像，利用相鄰的三幀圖像進行對稱差分后提取出中間幀的背景點和運動車輛的變化區域 (在當前幀中變化區域包括顯露區即上一幀為目標而本幀為背景的區域和運動車輛區域)， 將確定為是背景點的像素作為背景圖像，設lH(i， j)、Ik(i， j)和Ik+1(i， j)為視頻序列中
連續的三幀圖像，將三幀圖像分別進行差分處理，
對Dw(i， j)和DkJi， j)分別進行二值化，得到兩個二值化圖像，在每一個像素位置進行邏 輯"與"操作，得到對稱差分二值圖像，最后利用背景差法從運動車輛的變化區域中提取出 運動車輛，將運動車輛的變化區域中的顯露區作為背景像素更新到背景圖像中；
(4).利用建立的背景圖像與當前圖像的差分方法進行圖像分割，Bd(i， j)= C(i， j)-B(i， j)|其中C(i， j)和B(i， j)分別為當前幀和背景圖像，Bd(i， j)為背景差圖 像，對背景差圖像進行二值化得到二值化背景差圖像BW(i， j)，BW(i， j) = l表示對應像素 為車輛存在區域，否則屬背景區域。獲取運動車輛的圖像； (5).將圖像中各像素的灰度值按投影方向進行求和運算，運算結果分別形成列的 灰度值累加序列，每列像素和大于被檢測區域的寬度的2/3，該列設置為一個標志"1"，否 則設置為"0"，將被檢測區域的結果變成有0、1組成的一維信號，得到一組一維信號Xi ;
(6).對每一幀檢測結果形成的一維信號&進行歸一化處理，即所有值進行求和，
然后除以一維信號的長度，;1 = /^^§《，其中，&表示在檢測區域內有無車輛的一維信
號，N,表示一維信號的長度，如果A小于閾值(閾值為最小車輛寬度所形成的像素除以整 個檢測區域寬度的像素)，就認為該幀無運動車輛，設置信號燈觸發信號為"O"，如果A大 于閾值，就認為該幀有運動車輛，設置信號燈觸發信號為"1"; (7).對每個矩形小區域重復(1)至(6)步驟進行檢測，將每個區域的結果進行與 操作，作為整個區域有無車輛最終判斷結果。
權利要求
一種人行橫道信號燈自適應控制系統，其特征在于，該系統包括視頻采集模塊、圖像處理模塊和信號燈控制模塊，視頻采集模塊實時采集本路段的視頻圖像信息，圖像處理模塊的信號輸入端與視頻采集模塊的信號輸出端連接，圖像處理模塊的信號輸出端連接信號燈控制模塊，系統通過所述實時采集道路的視頻圖像信息，用圖像處理來判斷本路段的被檢測區域內是否有車，依據被檢測區域有車和無車的情況，自適應地控制人行信號燈的工作狀況；所述視頻采集模塊包括采集視頻單元和參數設置單元，采集視頻單元用于對視頻圖像進行采集并將視頻轉換為一幀一幀的圖像輸出到圖像預處理單元中；參數設置單元用于設置被檢測區域的范圍；所述圖像處理模塊包括圖像預處理單元、圖像分割單元、背景建立單元、背景更新單元、車輛提取單元和判斷結果單元，圖像預處理單元用于將彩色圖像轉換為灰度圖像和對圖像進行噪聲平滑；圖像分割單元首先利用相鄰的三幀圖像進行對稱差分提取出中間幀的背景點和運動車輛的變化區域，然后在背景建立單元中初始化背景，將確定為是背景點的像素作為背景圖像，最后在車輛提取單元中利用背景差法從運動車輛的變化區域中提取出運動車輛，在背景更新單元中將運動車輛的變化區域中的顯露區作為背景像素更新到背景圖像中；判斷結果單元用于對當前幀有無車輛的判斷；所述信號燈控制模塊用于根據圖像處理模塊發出的被檢測區域有車和無車的判斷結果，發出兩種不同的定時信號，改變交通燈信號，如果被檢測區域內無車輛存在，車輛信號燈為紅燈，行人信號燈為綠燈，直到被檢測區域內出現車輛，如果被檢測區域內有車輛存在，車輛信號燈為綠燈，行人信號燈為紅燈，直到車輛通行的最大綠燈時間。
2. 根據權利要求1所述的人行橫道信號燈自適應控制系統，其特征在于所述被檢測 區域的范圍是位于人行橫道線車輛駛來方向一側的一個矩形區域，其長度為80m-110m，寬 度為道路寬度。
3. —種基于權利要求1所述的人行橫道信號燈自適應控制系統的人行橫道信號燈自 適應控制方法，所述方法具體包括以下步驟(1) .用攝像機作為視頻采集模塊，通過攝像機實時采集本路段道路的圖像信息；(2) .根據行人過街所需最短綠燈時間和車輛行駛速度設置所采集路段道路圖像的被 檢測區域的范圍；(3) .對設置的被檢測區域范圍內的圖像進行處理，通過進行圖像預處理、背景模型建 立和更新，然后再進行圖像分割，得到車輛在圖像中的像素集，根據車輛的圖像像素是否達 到閾值來判斷該區域車輛存在狀況；(4) .設定車輛通行綠燈時間和行人通行綠燈時間，如果檢測區域內無車輛存在，車輛 信號燈為紅燈，行人信號燈為綠燈，直到檢測區域內出現車輛；如果檢測區域內有車輛存 在，車輛信號燈為綠燈，行人信號燈為紅燈，直到車輛通行的最大綠燈時間；(5) .重復循環(3)-(4)。
4. 根據權利要求3所述的信號燈自適應控制方法，其特征在于，所述步驟(2)中設置所 采集本路段道路圖像的被檢測區域范圍的方法是(1)利用圖像標定技術求解出世界坐標系中實際距離與數字圖像坐標系中像素位置 之間的關系的相關參數，所述相關參數包括攝像機高度H和攝像機的角度與水平線的夾角a ， H和a是一個已經知道的外部參數，以及綜合反映攝像機的內部特性的參數a， b ;(2) 根據人行橫道長度及行人過街步行速度確定行人過街所需最短綠燈時間，采用公式G皿=6 + ， ，L人行橫道長度，、行人過街步行速度，G^為行人過街所需最短綠燈時間； (3) 以人行橫道附近機動車平均速度和行人過街所需最短綠燈時間的乘積值作為需要 設置的被檢測區域的長度，被檢測區域的寬度選取街道的寬度，所述被檢測區域設置在人 行橫道線的車輛駛來方向一側，再根據實際距離與圖像中像素位置之間的關系，從圖像中 劃分出相應的圖像區域作為被檢測區域。
5. 根據權利要求3所述的信號燈自適應控制方法，其特征在于，所述對圖像信息中被 檢測區域范圍內的圖像進行處理是通過對被檢測區域的圖像進行圖像預處理、背景模型建 立和更新，然后再進行圖像分割，得到車輛在圖像中的像素集，根據車輛的圖像像素是否達 到閾值來判斷該區域車輛存在狀況；具體按以下步驟進行(1) 把被檢測區域分成多個矩形小區域分別進行處理，檢測每個檢測區域有無車輛出現；(2) 把每一矩形小區域的彩色圖像序列轉換為灰度圖像序列，得到灰度圖像；(3) 然后用局部鄰域平均法對圖像進行空域處理，在濾除噪聲的同時保留了圖像細節， 使得數字圖像各點的灰度值能真實反映物體；(4) 采用對稱幀間差分法和背景差分法的相互結合的方法來建立和更新背景圖像利 用相鄰的三幀圖像進行對稱差分后提取出中間幀的背景點和運動車輛的變化區域，將確定 為是背景點的像素作為背景圖像，最后利用背景差法從運動車輛的變化區域中提取出運動 車輛，將運動車輛的變化區域中的顯露區作為背景像素更新到背景圖像中；(5) 利用建立的背景圖像與當前圖像的差分方法進行圖像分割，獲取運動車輛的圖像；(6) 將圖像中各像素的灰度值按投影方向進行求和運算，運算結果分別形成列的灰度 值累加序列，若每列像素和大于檢測區域的寬度的2/3，該列設置為一個標志"1"，否則設 置為"O"，將檢測區域的結果變成相當于檢測線的結果，得到一組一維信號Xi ;(7) 對每一幀檢測結果形成的一維信號Xi進行歸一化處理，即所有值進行求和，然后除以檢測線上的像素個數J^^ ，其中，&表示在檢測區域內有無車輛的一維信號，N,表示一維信號的長度，如果A小于閾值，所述閾值為最小車輛寬度所形成的像素除以整 個檢測區域寬度的像素，就認為該幀無運動車輛，設置信號燈觸發信號為"O"，如果A大于 閾值，就認為該幀有運動車輛，設置信號燈觸發信號為"1";(8) 對每個矩形小區域重復(2)至(7)步驟進行檢測，將每個區域的結果進行與操作， 作為整個區域有無車輛最終判斷結果。
6. 根據權利要求4所述的信號燈自適應控制方法，其特征在于，所述用局部鄰域平均 法對圖像進行空域處理是對含噪聲原始圖像的每個像素點取一個鄰域s，計算s中所有像 素灰度級的平均值，作為鄰域平均處理后圖像的像素值，當一些點和它的鄰域內的點的灰 度的平均值差不超過規定的閾值是，就仍然保留原來的灰度值不變，如果超過閾值時就用 它們的平均值來代替該點的灰度值。
7.根據權利要求3所述的信號燈自適應控制方法，其特征在于，所述被檢測區域的長 度為80m-110m。
全文摘要
本發明提出一種人行橫道信號燈綠波自適應控制系統及方法，充分利用道路車輛空檔時間大于行人過街步行時間的現象，通過人行橫道前一段預定的區域的車輛存在狀況的檢測來控制人行橫道信號燈。這種信號燈的控制方法是根據交通流量的動態變化而自動地調整信號燈的控制參數，該控制系統能自動地適應交通流量的變化。在檢測人行橫道前一定距離內車輛存在狀況時，采用了在道路上設置多個被檢測區域的技術，來代替真實的物理感應線圈。檢測區域的個數、大小、位置可以自己設置，或者通過攝像機標定技術來確定現實道路距離和圖像像素間距離之間的關系。
文檔編號G08G1/07GK101702263SQ20091019149
公開日2010年5月5日 申請日期2009年11月17日 優先權日2009年11月17日
發明者葉俊勇, 孫方, 汪同慶 申請人:重慶大學