一种基于图像纹理检测道路交通状况的方法

摘要

本发明公开了一种基于纹理检测道路交通状况的方法，该方法结合对视频图像的空域和时域纹理分析来判断道路的交通状况。其中空域纹理分析用来判断车辆的空间占有率，时域纹理分析用来判断车辆的时间占有率，如果时域纹理变化较小且空域纹理显示车辆空间占有率较大，则表明当前交通状况处于饱和和拥堵的置信度较高，反之，则处于畅通的置信度较高。本发明采用逐行逐帧进行处理，其处理时间小于数据的采集时间，因此能够保证检测的实时性，并且基于图像纹理的计算能够准确的确定出车辆的空间占有率及时间占有率，为交通参数统计提供依据。

主权项

一种基于图像纹理检测道路交通状况的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：对视频图像进行空域纹理分析(1)在视频图像中确定目标车道，将目标车道沿车辆行驶方向分割成若干路段，再沿车道线方向将所分割的各路段划分为若干区域，分段对所划分的视频图像区域进行空域纹理处理，求出各区域分界线上相邻行之间像素灰度值差的绝对值，即为空域纹理的变化值；(2)求出各目标车道每一行空域纹理变化的最大值；(3)对整幅视频图像空域纹理变化的最大值进行平滑处理；(4)对平滑处理后的最大值进行二值化，若该值大于二值化阈值，则将其设为1，否则为0；(5)对二值化后的数据进行处理，将像素个数小于10且实际距离小于5米且二值化状态结果不一致的数据赋为相同的状态；步骤二：对视频图像进行时域纹理分析(1)在视频图像中确定目标车道，将目标车道沿车辆行驶方向分割成若干路段，分段对所划分的视频图像区域进行时域纹理处理，求出各段车道中线上相隔一定帧数对应位置像素差的绝对值，即为时域纹理的变化值；(2)对整幅视频图像时域纹理的变化值进行平滑处理；(3)对平滑处理后的时域纹理的变化值进行二值化，若该值大于二值化阈值，则将其设为1，否则为0；(4)对二值化后的数据进行处理，将像素个数小于10且实际距离小于5米且二值化状态结果不一致的数据赋为相同的状态；步骤三：道路交通状况分析判断(1)分段处理空域纹理分析过程中数据为1时所对应的像素个数；(2)当该像素个数占目标车道总像素个数百分比大于50％、65％或80％，且对应实际距离大于60米、90米或120米时，则对时域纹理分析为1的值与空域纹理分析为1的值进行比值分析；当该像素个数占目标车道总像素个数百分比及对应实际距离不满足上述条件时，判断目标车道所分割的所有路段是否处理完毕，如果没有处理完毕，则对下一路段进行上述处理；如果所有路段均已处理完毕，则判读此时道路处于畅通状态；(3)当该像素个数占目标车道总像素个数百分比大于50％、65％或80％，且对应实际距离大于60米、90米或120米时，则对时域纹理分析为1的值与空域纹理分析为1的值的百分比进行判断，如果时域纹理分析为1的值与空域纹理分析为1的值的百分比小于10％时，标记此帧满足饱或和拥堵条件，如果连续一定帧数满足拥堵条件且已进入饱和状态时，则判断该道路交通状况为拥堵状态，否则该道路交通状况为饱和状态；如果时域纹理分析为1的值与空域纹理分析为1的值的百分比大于或等于10％时，标记此帧满足饱和条件，如果连续一定帧数满足饱和条件时，则判断该道路交通状况为饱和状态，否则该道路交通状况为畅通状态。