一种基于图像信息熵的交通参数自动提取方法

摘要

本发明公开了一种基于图像信息熵的交通参数自动提取方法。首先，从彩色视频序列中提取图像帧，并利用混合高斯背景建模方法获得背景图像。其次，利用图像纹理信息对检测区域图像进行预处理。然后，利用图像信息熵与自适应阈值相结合的方法，进行车辆存在检测。最后，计算车辆数、交通流、车道占有率和空间平均速率等交通参数。实施结果表明，本发明提出的方法解决了运动车辆阴影以及环境光线变化对交通参数提取造成干扰的问题，有效地提高了交通参数提取的准确性。

主权项

1、一种基于图像信息熵的交通参数自动提取方法，其特征在于，所述方法包括：1)从彩色视频序列中读取一帧原始图像Fn，并采用混合高斯背景建模算法提取背景图像Bn；2)分别从当前图像帧Fn与背景图像Bn中提取相应检测区域图像FRn和BRn；3)将图像FRn和BRn由RGB色彩空间转换为YCrCb色彩空间，并提取亮度空间图像FRYn和BRYn；4)将图像FRYn和BRYn做图像块纹理均方差运算，并将该结果进行二值化处理，从而得到二值图DBn；5)计算检测区域内的车辆呈现度Wn以及自适应阈值τn；6)比较数值Wn与τn，进行判断，检测区域内若存在车辆，则将标识符In置为1；若检测区域内不存在车辆，则将标识符In置为0；7)从视频序列中新读入一帧原始图像Fn+1，重复执行步骤2至步骤6，最终得到标识符结果为In+1；8)通过比较In+1与In，判定车辆数Qcar是否进行累加。之后，计算交通流q，车道占有率O，空间平均速率vs等交通参数。