一种基于PTZ摄像机快速标定的车辆排队长度测量方法

摘要

本发明公开一种基于PTZ摄像机快速标定的车辆排队长度测量方法，包括以下步骤：选取垂直交叉的两条交通标线组成丁字形的标定参考物，根据定义的图像坐标系与世界坐标系的模型，建立图像中像素点的坐标与世界坐标系中路面对应点的坐标之间的换算关系；采用PTZ摄像机获取交通监视场景的视频图像，设置车道的兴趣域ROI，采用背景自适应更新算法和纹理特征检测兴趣域内的车辆排队状态，获取排队车辆队尾的像素及其坐标；将已检测到的队尾像素坐标换算成世界坐标，最终计算出车辆排队的长度。本发明根据纹理特征判别车辆排队尾部位置，结合摄像机标定完成车辆排队长度的测量，具有成本低、嵌入式强等优点。

主权项

一种基于PTZ摄像机快速标定的车辆排队长度测量方法，包括以下步骤： 1)用PTZ视频摄像机实时获取交通监视场景的视频图像； 2)在图像中选取垂直交叉的两条交通标线构成丁字形的摄像机标定参考物，获取丁字形标定参考物中四个端点的像素坐标，测量其中共线三个点的两两之间距离，并测量第三点到另两点之间直线的距离； 3)建立图像坐标系与世界坐标系的模型及其对应关系，求解出摄像机的内外参数，建立起图像像素的坐标与世界坐标系路面对应点的坐标之间的换算关系； 4)在图像中，选取从车道的停止线到预设定的车道检测区作为车辆排队信息检测区，即兴趣域ROI，后续的处理过程限制于ROI内；对于任意像素P(x,y)，采用其所在邻域图像块的纹理特征来衡量该像素点的粗糙程度，记为F_crs(x,y)，将F_crs(x,y)作为纹理背景图像的像素点灰度值；历遍计算每个像素的邻域粗糙度值F_crs(x,y)，组成一幅表征纹理特征的背景图像B_crs，并且背景图像随日照光线变化能够自适应更新； 5)将实时图像的纹理特征与背景图像的纹理特征进行比较，提取前景图像，经形态学处理后获取边缘光滑、完整无孔洞的二值化前景图像，即车辆排队信息，从车道停止线起向车道排队方向搜索，采用移动检测窗的算法搜索队列尾部位置，获得队尾像素N的图像坐标； 6)根据摄像机标定所建立的坐标系换算关系，将队尾像素N的图像坐标换算为路面对应点在世界坐标系的坐标值，计算出交通堵塞时车辆排队的队列长度。