一种道路拥堵检测方法

摘要

本发明涉及一种道路拥堵检测方法，包括以下步骤：1)对获取的当前道路的视频图像进行处理，得到当前道路的背景和前景，具体为：采用混合高斯模型对当前帧的每个像素进行建模；对车辆和路面进行分类；计算前景的连通区域，判断各连通区域的大小是否小于设定值，若是，则将对应的像素归入背景；对单一像素，根据其邻域内像素的变化抽取特征来判断是光照变化还是前景变化；判断前景是否处于非车辆出现区域，若是，则将对应的像素归入背景；采用判断成背景的像素重新训练混合高斯模型，并更新分类器；2)根据得到的前景像素计算当前道路的道路占有率和车辆平均速度。与现有技术相比，本发明具有速度快、鲁棒强等优点。

主权项

一种道路拥堵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)对获取的当前道路的视频图像进行处理，得到当前道路的背景和前景，具体为：a)对视频图像的当前帧，采用混合高斯模型对当前帧的每个像素进行建模，判断每个像素是否属于前景，若是，则执行步骤b)，若否，则执行步骤f)；b)提取图像的纹理特性和颜色特性，采用RBF Kernel的支持向量机分类器对车辆和路面进行分类；c)计算前景的连通区域，判断各连通区域的大小是否小于设定值，若是，则将对应的像素归入背景，若否，则执行步骤d)；d)对单一像素，根据其邻域内像素的变化抽取特征来判断是光照变化还是前景变化；e)判断前景是否处于非车辆出现区域，若是，则将对应的像素归入背景，执行步骤f)，若否，直接执行步骤f)；f)采用判断成背景的像素重新训练混合高斯模型，并更新RBF Kernel的支持向量机分类器；2)根据得到的前景像素计算当前道路的道路占有率和车辆平均速度。