一种基于无人机高清视频的交通流调查处理方法

摘要

本发明提供一种基于无人机高清视频的交通流调查处理方法，包括以下步骤：视频采集步骤，将无人机悬停在选定的城市道路交叉口上方拍摄高清视频；稳像预处理步骤，将高清视频拷贝并进行稳像预处理，输出图片序列；检测追踪步骤，将稳像后的图片序列作为来源数据进行对运动物体的检测和追踪；分析统计步骤，对追踪到的目标ID和当前的运动坐标进行车流量的分析和统计；及，输出步骤，将车流量的统计数据传输给客户端图形界面进行显示，生成数据和报表。本发明能够获得多种高精度的交通数据，显著减少外业调查工作量，不影响交通，具有在交叉口12个方向上的全部交通流量的统计数据，为交叉口信号配时优化、交通渠化改善等拥堵治理提供数据支持。

主权项

一种基于无人机高清视频的交通流调查处理方法，其特征在于，包括以下步骤：视频采集步骤，将无人机悬停在选定的城市道路交叉口上方，并拍摄高清视频；稳像预处理步骤，将高清视频拷贝并进行稳像预处理，输出图片序列；检测追踪步骤，将稳像后的图片序列作为来源数据进行对运动物体的检测和追踪；分析统计步骤，对追踪到的目标ID和当前的运动坐标进行车流量的分析和统计，得到交叉口12个方向上的全部交通流量，进而统计和总结交叉口拥堵形成和消散的规律；以及，输出步骤，将车流量的统计数据传输给客户端图形界面进行显示，并生成数据和报表；所述稳像预处理步骤包括以下子步骤：步骤一，对当前帧图像进行平移、旋转和缩放，使其和前一帧图像没有差别，并将当前帧图像和前一帧图像的移动向量写入日志文件；步骤二，根据日志文件对当前帧图像进行平移、旋转和缩放；所述检测追踪步骤包括以下子步骤：降噪处理子步骤，采用中值滤波法对灰度图像进行降噪处理；二值化处理子步骤，采用阀值分割法对图像进行二值化处理；车辆检测子步骤，采用背景差分法进行车辆检测；以及，车辆跟踪子步骤，通过包括车辆标识符、位置以及大小的团块对车辆进行跟踪；所述车辆检测子步骤中，先选取背景中的至少一幅图像作为背景平均图像，然后把后续图像序列的当前帧和背景图像相减，进行背景消去；当所得到的像素数大于预先设定阈值T时，则判定被观察场景中有运动目标，用公式表示如下：d＝|F_k(x,y)‑B_k(x,y)|，$D_k(x,y)=\left\{\begin{array}{ccc}d,& \mathrm{if}& d\ge T\\ 0,& \mathrm{if}& d<T\end{array}\right.,$其中，F_k(x,y)为当前帧，B_k(x,y)为背景图像；背景提取和更新采用混合高斯分布背景模型，更新规则如下：$\left\{\begin{array}{c}(1-\alpha )\mu +x\to \mu \\ \max ({\sigma }_{\min }^2,{(1-\alpha )}^2+\alpha {(x-\mu )}^2)\to {\sigma }^2\end{array},,\right.$其中，表示噪声的阈值；x表示当前帧像素值；α表示模型的学习率。