[发明专利]基于轮廓和局部特征点的交通流信息感知方法及系统

权利要求书

1.一种基于轮廓和局部特征点的交通流信息感知方法，其特征在于包括以下步骤：

远程配置交通流信息感知系统的系统参数，包括视频分析的感兴趣区域ROI和视频图像上像素距离与实际道路上空间距离之间的转换关系F；

对视频信号进行帧间差操作、对帧间差图像进行二值化，然后进行形态滤波，并在此基础上对每辆车的位置进行定位；

根据车辆的位置信息，对每辆车分别进行追踪，设计状态存储结构Memory记录每辆车的动态状态；

对追踪结果进行评价；

根据评价结果，若追踪结果不够好则提取追踪失败的车辆的特征点，根据特征点追踪算法对特征点进行追踪，并根据追踪结果更新状态存储结构中每辆车的状态；若追踪结果足够好则直接更新状态存储结构中每辆车的状态；

计算车辆信息；

对一段时间内采集的车辆信息汇总、生成交通信息流文件，并定时向服务器发送交通信息流文件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，远程配置交通流信息感知系统的系统参数的方法为：

101：通过远程控制调整视频信号采集摄像头的姿势，使可观察区域达到最佳；

102：固定摄像头姿势后，系统向服务器端发送一张视频图片；

103：在远端服务器，通过人工介入的方式确定视频分析的感兴趣区域ROI；

104：在远端服务器，通过人工介入的方式计算视频图像上像素距离与实际道路上空间距离之间的转换关系F；

105：将ROI信息和转换关系F作为系统参数发送至系统。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对视频信号进行帧间差操作、对帧间差图像进行二值化，然后进行形态滤波，并在此基础上对每辆车的位置进行定位的方法为：

201：从视频信号中获取图像序列，对图像序列作如下帧间差操作：dI(t) = | I(t) – I(t - 1)|，其中t代表图像帧的时间标号，I(t) 表示t时刻的图像，即当前图像，I(t-1)为前一帧图像，dI(t)为帧间差图像，具体为两帧间差的绝对值构成的图像；

202：对帧间差结果进行二值化：若dI(t; i, j) > T₁，则则dI(t; i, j) ← 0，否则dI(t; i, j) ← 255，其中，i表示图像像素行号，j表示图像像素列号，I(t; i, j)表示t时刻图像在位置(i, j)的 像素值，dI(t; i, j)为 t时刻的帧间差图像在位置(i, j) 上的像素值；T₁为图像二值化的阈值； 

203：在202的结果基础上，对帧间差图像dI(t)进行形态滤波，即传统的开运算和闭运算；

204：在203的结果基础上，确定每辆车的位置，其步骤为：

（1）在203结果中寻找像素值为0的连通区域，并用外切矩形框出各个连通区域，将这些矩形记为{S₁,…,S_n}，n为连通区域的个数；

（2）去除{S₁,…,S_n}中面积小于T₂^’且大于T₂的矩形，其中T_2、T₂^’均为设置

的矩形区域的面积阈值，T₂^’较大，T₂较小

（3）在（2）的基础上将之间距离小于T₃的两个矩形合并为同一矩形，其

中T₃为设置的两矩形区域中心的距离阈值；

（4）将最终留下来的矩形作为车辆的存在区域即车辆的位置{V₁,…,V_k}，k

为检测到的车辆的数量。