一种基于机器视觉的交通流量检测方法

摘要

本发明公开了一种基于机器视觉的交通流量检测方法。以摄像机在道路上获取的图像为基础，首先根据连续的多帧图像序列重建出道路真实背景图像，然后使用当前帧图像与背景帧图像做差分运算得到差分后的图像，对差分后的图像使用二值化的方法分割出前景和背景，再对分割出的前景目标进行目标分类，识别出其中的车辆目标，最后对车辆进行计数。本发明实现了道路交通流量的统计，使用背景差法来分割目标，提高了目标提取的准确度以及交通流量检测的准确度。

主权项

一种基于机器视觉的交通流量检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取连续的视频帧序列，重建真实的道路背景；步骤2、把当前帧图像与步骤1所述的道路背景帧图像进行差分运算得到差分后的图像，使用二值化方法对差分后的图像进行处理，分割出当前帧中的前景目标；步骤3、对分割出的前景目标分类，计算前景目标所占区域的长宽比，根据长宽比的值是否小于某一阈值判定这个目标是否为车辆，对通过检测区域的车辆进行计数，转步骤2;步骤1中重建真实的道路背景，包括如下步骤：21）、把真实背景B置为空集，选取连续的N帧图像，把这些图像在对应坐标位置的像素值求和，取平均值作为预背景在此坐标位置的像素值；22）、在这连续的N帧图像中，等间隔的抽取出L帧，并把这些帧当作一个连续的序列，按序抽取这些帧，并把当前帧与预背景帧都划分为多个大小的子块，计算当前帧与预背景帧在各个子块处的相似度，如果当前帧在某一子块i处的平均像素值与预背景在子块i处的平均像素值差分后的绝对值小于某一阈值，则当前帧的子块i看作是背景块，把它加入到真实背景B中，重复此过程，直到所有的L帧都取完为止；23）、对真实背景B中未重建出的部分，使用预背景在此部分的值替代，这样便重建出了真实的道路背景。