專利名稱：基于全方位計(jì)算機(jī)視覺的智能交通信號(hào)燈控制裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于全方位視覺傳感器技術(shù)、數(shù)字圖像處理技術(shù)和嵌入式系統(tǒng)在信號(hào)燈控 制方面的應(yīng)用，尤其是一種基于全方位計(jì)算機(jī)視覺的智能交通信號(hào)燈控制裝置在智能交通 方面的應(yīng)用。
背景技術(shù)：
當(dāng)今交通問題已經(jīng)成為全球性的“城市通病”，而交通擁堵是城市“交通病癥”的主 要表現(xiàn)。解決城市交通擁堵的“病因”必須從多方面著手，比如為出行者提供實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)交 通誘導(dǎo)和靜態(tài)交通誘導(dǎo)的信息，另外采用優(yōu)秀的智能化交通信號(hào)燈的控制裝置也能有效的 緩解交通擁堵現(xiàn)狀。目前交通信號(hào)燈一般都是根據(jù)路口車輛的多少預(yù)設(shè)固定的紅綠燈轉(zhuǎn)換周期，對(duì)于 城際主干道路采用綠波帶的控制策略來設(shè)定信號(hào)燈的轉(zhuǎn)換周期。由于道路上的路況千變?nèi)f 化，這種缺乏實(shí)時(shí)檢測(cè)道路路況來控制交通信號(hào)燈的方式在某些情況下會(huì)極大地降低交通 效率，比如在某一路口的出口處發(fā)生擁堵時(shí)再開放相對(duì)應(yīng)的入口通行的信號(hào)會(huì)引起更大面 積的道路擁堵；比如在某一路口的入口處的等候通過路口的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過該路口 的其他入口處的等候通過路口的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度情況下仍然采用固定的信號(hào)燈轉(zhuǎn)換周期會(huì) 使得某一行駛方向道路上的交通發(fā)生更大規(guī)模的擁堵。總之，這種缺乏實(shí)時(shí)檢測(cè)道路路況 來控制交通信號(hào)燈的方式顯然不適應(yīng)目前智能交通的基本要求。交通信息采集技術(shù)被認(rèn)為是智能交通中一項(xiàng)重中之重的關(guān)鍵技術(shù)，目前常用的交 通信息采集技術(shù)有地感線圈、磁敏傳感器、超聲波傳感器、微波、GPS和視覺傳感器；由于地 感線圈、磁敏、超聲波、微波等交通信息檢測(cè)傳感器需要埋設(shè)在道路地下面，安裝與維護(hù)時(shí) 必須破壞原有路面，影響了道路交通，同時(shí)我國(guó)的道路由于車輛的超載等原因造成的路面 損壞必須時(shí)常對(duì)埋在道路下面的傳感器進(jìn)行維護(hù)；另外這些檢測(cè)手段只能感知出道路上的 某個(gè)點(diǎn)或者某條線上的所經(jīng)過的車輛，因此只能在傳感器的設(shè)置地點(diǎn)的通過車輛的速度間 接地推定擁堵狀況；因此上述的檢測(cè)手段存在著安裝維護(hù)不方便、投資成本高、抗干擾能力 差和感知范圍有限等缺陷。視覺傳感器則是一種非接觸式的交通流檢測(cè)手段，它模擬人類 視覺原理，融合計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)，通過視頻信號(hào)來檢測(cè)交通流，是近年來逐步發(fā) 展起來的新型道路交通檢測(cè)系統(tǒng)。但是目前對(duì)道路交通狀態(tài)的視頻檢測(cè)普遍采用分析跟蹤 道路上車輛的檢測(cè)和統(tǒng)計(jì)方法，這種檢測(cè)方法需要花費(fèi)很大計(jì)算資源，使得一般的嵌入式 系統(tǒng)無法勝任其檢測(cè)計(jì)算工作。另外，目前采用的攝像機(jī)由于視覺范圍有限，難以獲得道路 上較大范圍內(nèi)交通狀態(tài)視頻圖像，尤其是在十字路口整個(gè)全景視頻圖像方面。中國(guó)發(fā)明專利申請(qǐng)?zhí)枮?01010152473. 5公開了基于圖像處理的交通信號(hào)智能控 制系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)采用4個(gè)對(duì)道路4個(gè)方向拍攝視頻圖像的CCD圖像傳感器，根據(jù)4個(gè) 圖像傳感器拍攝的道路情況分析車流量大小，然后根據(jù)車流量的大小來控制信號(hào)燈的轉(zhuǎn)換 時(shí)間周期。該專利有多處技術(shù)沒有公開披露，比如采用何種方法分析車流量，如何將判斷某 車道上的車流量大小等等重要細(xì)節(jié)，一般來說，按照專利文件中的說明通過對(duì)圖像的二值化處理是不能直接獲得車流量信息的；此外這種信號(hào)燈控制方法存在著一定缺陷，通過車 流量來直接控制信號(hào)燈在某些情況下會(huì)失效，比如通過路口所有方向的車流量相等情況下 在某一個(gè)車道上等候通過的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度遠(yuǎn)超過其他車道情況；另外，沒有檢測(cè)某一路口 的出口處是否發(fā)生擁堵，使得在該情況發(fā)生時(shí)信號(hào)燈的控制部分或者完全失效；問題關(guān)鍵 是沒有直接檢測(cè)路況，即道路的擁堵狀態(tài)，嚴(yán)格意義上來說，檢測(cè)車流量于檢測(cè)道路的擁堵 狀態(tài)是兩個(gè)不同的概念。另外，該專利的實(shí)施需要在道口上安裝4個(gè)圖像傳感器和4個(gè)圖 像分析處理器，實(shí)施成本比較高，同時(shí)也會(huì)出現(xiàn)4個(gè)視覺傳感器的圖像信息的融合問題。中國(guó)發(fā)明專利申請(qǐng)?zhí)枮?00610017561. 8公開了一種自適應(yīng)交通信號(hào)燈智能控制 方法及實(shí)現(xiàn)該方法的裝置，該發(fā)明主要通過車輛探測(cè)器獲取道口有車/無車狀態(tài)來實(shí)現(xiàn)對(duì) 信號(hào)燈的控制。由于這種車輛探測(cè)器只能獲得某一條線上的信息，造成了道路狀態(tài)信息的 不充分，即無法同時(shí)探測(cè)到路口所有出口和入口的擁堵狀態(tài)或者車輛排隊(duì)長(zhǎng)度，使得在某 種情況下信號(hào)燈的自適應(yīng)控制失效。中國(guó)發(fā)明專利申請(qǐng)?zhí)枮?01010023041. 4公開了一種交通信號(hào)燈智能控制系統(tǒng)及 其控制方法，該發(fā)明通過圖像處理方式獲得車輛圖像的邊緣特征，然后根據(jù)邊緣特征來識(shí) 別車輛的排隊(duì)長(zhǎng)度，這種檢測(cè)方法有一個(gè)致命的弱點(diǎn)，邊緣信息表征是某一條輪廓線，而用 它來代替整個(gè)車道面的檢測(cè)會(huì)造成大量的誤檢測(cè)，比如道路上的裂縫、遺棄物和橫穿的自 行車都有可能成為檢測(cè)的邊緣信息；此外，該發(fā)明沒有提出根據(jù)路口的交通狀態(tài)實(shí)施不同 的信號(hào)燈控制策略以及對(duì)道路出口處的檢測(cè)和控制信號(hào)燈的方法。其他一些中國(guó)發(fā)明專利，如申請(qǐng)?zhí)枮?00710303841. X的基于地感線圈的防擁堵 交通信號(hào)燈控制系統(tǒng)、申請(qǐng)?zhí)枮?00710303843. 9的采用地感線圈檢測(cè)路口擁堵狀態(tài)的簡(jiǎn) 易方法及采用這種方法的交通信號(hào)燈控制系統(tǒng)，一般來說，地感線圈只能檢測(cè)出道路上某 一條線上有無車輛，而對(duì)于信號(hào)燈的控制希望能得到整個(gè)路口的交通狀態(tài)信息，另外，這種 接觸式的感知方式對(duì)路面不友好且需要經(jīng)常維護(hù)。實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的交通流信息采集可以使智能交通系統(tǒng)及時(shí)獲得交通狀況信息，對(duì)交 通狀況進(jìn)行有效管理，并發(fā)出誘導(dǎo)信息，從而自動(dòng)調(diào)節(jié)車流，減少車輛在道路順暢時(shí)在紅燈 前停留的時(shí)間，安排疏導(dǎo)交通、肇事報(bào)故等。預(yù)測(cè)未來的交通量和道路交通狀況，為制定交 通規(guī)劃、道路網(wǎng)規(guī)劃提供依據(jù)。智能交通管理在交通控制、交通管理決策等諸多方面都要實(shí) 現(xiàn)由定性分析到定量研究，這種質(zhì)的飛躍所依據(jù)的交通信息就包括了交通流采集的動(dòng)態(tài)信 息。此外，通過對(duì)交通數(shù)據(jù)和交通狀況信息的分析，可以廣泛開展城市交通的理論研究，進(jìn) 行各種工程設(shè)施、管理設(shè)施實(shí)施情況的前后對(duì)比，判斷交通措施的效果等。總之，提高采集 的交通流數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，對(duì)城市交通管理和城市道路建設(shè)都十分重要，對(duì)構(gòu)建以 人為本的、節(jié)能的和諧社會(huì)有著非常積極的意義。一種優(yōu)秀的信號(hào)燈控制裝置設(shè)計(jì)必須遵循6個(gè)原則1)必須根據(jù)路口的交通狀態(tài) 實(shí)施不同的信號(hào)燈控制策略，且有優(yōu)先順序；幻檢測(cè)的可靠性高、檢測(cè)的面要廣、能同時(shí)實(shí) 時(shí)檢測(cè)路口所有車道的入口和出口狀態(tài)；3)維護(hù)和實(shí)施方便；4)具有較高的性價(jià)比，便于 在嵌入式系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)力)能作為城市交通狀態(tài)的檢測(cè)點(diǎn)；6)在路口發(fā)生異常情況時(shí)能直接 將異常信息+時(shí)間信息+空間位置信息并同現(xiàn)場(chǎng)的圖像信息通過通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給交通管理 部門，以便交警及時(shí)處理交通事故以及疏導(dǎo)交通。 對(duì)交叉口實(shí)行信號(hào)控制的基本目標(biāo)是用燈色信號(hào)合理分配入口車道通行權(quán)，指揮交通流的通行或停止，使路口有良好的秩序，減少或完全消除可能引起交通事故的沖突 點(diǎn)，并使得路口的運(yùn)行指標(biāo)最好。常用的信號(hào)控制效果的評(píng)價(jià)指標(biāo)有延誤時(shí)間、平均排隊(duì) 長(zhǎng)、平均起停次數(shù)、通行能力。交通信號(hào)控制的評(píng)價(jià)函數(shù)可以由設(shè)計(jì)者根據(jù)需要進(jìn)行選擇。在設(shè)計(jì)信號(hào)等控制策略時(shí)有三個(gè)重要參數(shù)必須考慮，信號(hào)燈周期、綠信比和相位 差；理想情況下一個(gè)信號(hào)燈周期長(zhǎng)應(yīng)該設(shè)置為每一個(gè)相位的綠燈時(shí)間剛好使該相位各入口 處等待車隊(duì)放行完畢；交通信號(hào)控制的目標(biāo)就是合理分配各相位的綠燈時(shí)間(綠信比)，盡 量使各方向停車次數(shù)、等待延誤時(shí)間減至最??；相位差是相鄰路口同一相位綠燈(或紅燈) 起始時(shí)間之差，是對(duì)一條干線上的交通流或一個(gè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的交通流進(jìn)行控制的重要參量，綠 波帶的控制策略就是基于相位差的控制。一般信號(hào)燈的最短周期長(zhǎng)度不少于36秒，最長(zhǎng)周期長(zhǎng)度一般不超過120秒，不同 交通流情況對(duì)周期地要求也必盡相同。當(dāng)交通需求較大時(shí)，需要較長(zhǎng)的周期，反之可以設(shè)置 較短的周期；用公式計(jì)算出保證路口不堵塞的一個(gè)最小周期值；
權(quán)利要求
1.一種基于全方位計(jì)算機(jī)視覺的智能交通信號(hào)燈控制裝置，其特征在于包括安裝在 路口中間上方的用于獲取整個(gè)路口交通狀態(tài)全景視頻圖像的攝像裝置、用于根據(jù)攝像裝置 的全景視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)路口等候通過車輛的排隊(duì)長(zhǎng)度和出口的擁堵狀態(tài)、決定信號(hào)燈控 制策略以及控制信號(hào)燈切換動(dòng)作的微處理器，所述的微處理器包括全景圖像獲取模塊，用于獲取初始化信息和路口的全景視頻圖像，包括系統(tǒng)初始化單 元和圖像獲取單元；系統(tǒng)初始化單元，用于將數(shù)據(jù)指標(biāo)信息、路口相位控制順序編排、路口相位車輛排隊(duì)長(zhǎng) 度檢測(cè)區(qū)域、路口相位出口處擁堵檢測(cè)區(qū)域、相位各車道和各車道的采樣點(diǎn)定制數(shù)據(jù)和檢 測(cè)區(qū)域采樣點(diǎn)空間位置信息讀入到動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)單元中，以備后續(xù)處理過程中調(diào)用；圖像獲取單元，用于讀取從攝像裝置傳過來的視頻圖像信息并將視頻圖像信息保存在 動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)單元中；采樣點(diǎn)、車道和車道行駛方向定制模塊，用于定義道路上的采樣點(diǎn)的相位屬性、車道方 向變更屬性、在車道縱向方向上的空間位置屬性和在車道橫向方向上的空間位置屬性；車輛排隊(duì)長(zhǎng)度檢測(cè)模塊，用于檢測(cè)路口某一時(shí)刻某一相位i某一車道j的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度；相位出口擁堵狀態(tài)模塊，用于檢測(cè)相位出口處的擁堵狀態(tài)，包括存在采樣點(diǎn)的檢測(cè)單 元、移動(dòng)存在采樣點(diǎn)的檢測(cè)單元和靜止存在采樣點(diǎn)的檢測(cè)單元；信號(hào)燈控制決策模塊，用于根據(jù)相關(guān)相位的擁堵狀態(tài)和相關(guān)相位的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度確 定相關(guān)相位的信號(hào)燈切換和信號(hào)燈時(shí)間，具體過程如下從存儲(chǔ)單元中讀取各種定制數(shù)據(jù) 和路口相位控制順序，背景建模，初設(shè)第一個(gè)相位控制信號(hào)燈時(shí)間，判斷倒計(jì)時(shí)定時(shí)時(shí)間到 否，如果到時(shí)就進(jìn)入檢測(cè)和控制流程；接著信號(hào)燈控制模塊輸出控制信號(hào)燈切換，根據(jù)信號(hào) 燈時(shí)間開始進(jìn)行倒計(jì)時(shí)，根據(jù)目前相位控制順序得到下一個(gè)相位控制順序，相位控制順序 是由路口相位控制順序編排模塊來確定的；相位出口擁堵狀態(tài)模塊根據(jù)相位控制順序編號(hào) 計(jì)算相關(guān)相位的擁堵狀態(tài)，對(duì)于每個(gè)相位控制順序都需要進(jìn)行兩個(gè)相關(guān)相位出口處的擁堵 狀態(tài)；車輛排隊(duì)長(zhǎng)度檢測(cè)模塊根據(jù)相位控制順序編號(hào)計(jì)算相關(guān)相位相關(guān)車道的車輛排隊(duì)長(zhǎng) 度，對(duì)于每個(gè)相位控制順序都需要進(jìn)行相關(guān)相位中兩個(gè)或者兩個(gè)以上車道上的車輛排隊(duì)長(zhǎng) 度；信號(hào)燈控制決策模塊根據(jù)相關(guān)相位的擁堵狀態(tài)和相關(guān)相位的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度確定相關(guān)相 位的信號(hào)燈切換和信號(hào)燈時(shí)間，然后返回繼續(xù)下一個(gè)相位控制順序控制；信號(hào)燈控制模塊，用于根據(jù)信號(hào)燈控制決策模塊的決策結(jié)果實(shí)現(xiàn)路口信號(hào)燈的智能控制；所述的攝像裝置通過所述的視頻接口與所述的微處理器連接，將路口交通狀態(tài)檢測(cè)和 信號(hào)燈控制計(jì)算結(jié)果通過通信單元發(fā)送給信號(hào)燈控制單元和交通狀態(tài)發(fā)布單元。
2.如權(quán)利要求1所述的基于全方位計(jì)算機(jī)視覺的智能交通信號(hào)燈控制裝置，其特征在 于在所述的采樣點(diǎn)、車道和車道行駛方向定制模塊中，定義道路上的采樣點(diǎn)的相位屬性、 車道方向變更屬性、在車道縱向方向上的空間位置屬性和在車道橫向方向上的空間位置屬 性；采樣點(diǎn)的命名方式采用四維數(shù)組S(i，j，k，l)來表示一個(gè)采樣點(diǎn)，其中i為相位屬性參 數(shù)值，j為車道方向變更屬性參數(shù)值，k為在某車道縱向方向上的空間位置屬性參數(shù)值，從 攝像機(jī)的近處開始以增大順序方式進(jìn)行編號(hào)，離攝像機(jī)距離越遠(yuǎn)k值越大，將k < Ts時(shí)作 為近距離，Ts < k ^ Tm時(shí)作為中距離，Tm < k時(shí)作為遠(yuǎn)距離，其中，Ts為排隊(duì)長(zhǎng)度的判斷第一基準(zhǔn)線， 為排隊(duì)長(zhǎng)度的判斷第二基準(zhǔn)線；1為在某車道橫向方向上的空間位置屬性參數(shù) 值，數(shù)據(jù)范圍為0 4 ；對(duì)于采樣點(diǎn)的相位屬性參數(shù)值i，規(guī)定與上述路口的相位命名方式相 同，即1相位的相位屬性參數(shù)值i = 1，2相位的相位屬性參數(shù)值i = 2，3相位的相位屬性 參數(shù)值i = 3，4相位的相位屬性參數(shù)值i = 4 ；對(duì)于車道方向變更屬性參數(shù)值j，規(guī)定左轉(zhuǎn) 的車道方向變更屬性參數(shù)值j = 1，離左轉(zhuǎn)的車道最近的直行車道的車道方向變更屬性參 數(shù)值j = 2，如果還有直行車道的話就按順序3、4代號(hào)編碼，規(guī)定右轉(zhuǎn)的車道方向變更屬性 參數(shù)值j = 0，相位出口的車道方向變更屬性參數(shù)值j = -1 ；在定制好車道后接著定制檢測(cè) 采樣點(diǎn)，相鄰采樣點(diǎn)之間的空間實(shí)際距離為0. 5米，采樣點(diǎn)以車道方向自動(dòng)生成，如果車道 的橫向?qū)挾葹?. 5米的話，則在每個(gè)車道橫向方向均勻生成5個(gè)采樣點(diǎn)，縱向方向上從視頻 圖像上的道路開始端到末端自動(dòng)生成若干個(gè)采樣點(diǎn)，如果從視頻圖像上的道路開始端到末 端在實(shí)際道路空間上的距離為60米，則在車道縱向方向上均勻生成120個(gè)采樣點(diǎn)，生成好 的每個(gè)采樣點(diǎn)都用四維數(shù)組S(i，j, k，1)來表達(dá)，由于視覺的關(guān)系在成像圖像上的采樣點(diǎn) 近處疏、遠(yuǎn)處密，但是各采樣點(diǎn)的實(shí)際空間間隔距離都是相同的；定制好的采樣點(diǎn)的行駛方 向?qū)傩?、車道方向變更屬性、在車道縱向方向上的空間位置屬性和在車道橫向方向上的空 間位置屬性的等信息保存在存儲(chǔ)單元中。
3.如權(quán)利要求1或2所述的基于全方位計(jì)算機(jī)視覺的智能交通信號(hào)燈控制裝置，其特 征在于在所述的路口相位控制順序編排模塊中，定制路口的相位以及相位的信號(hào)燈控制 順序，原則上以信號(hào)燈的東側(cè)方向開始編排，將信號(hào)燈的東側(cè)路口命名為1相位、信號(hào)燈的 南側(cè)路口命名為2相位、信號(hào)燈的西側(cè)路口命名為3相位、信號(hào)燈的北側(cè)路口命名為4相 位，對(duì)于十字路口信號(hào)燈的控制循環(huán)順序采用31-13相位、34-12相位、42-M相位和23-41 相位順時(shí)針方向進(jìn)行編排，并將開始相位作為31-13相位，即TO-EW相位作為31-13相位、 WN-ES相位作為34-12相位、NS-SN相位作為42- 相位、SW-NE相位作為23-41相位；相位 切換序列為 31-13 — 34-12 — 42-24 — 23-41 — 31-13…，31-13 — 34-12 — 42-24 — 23-41 為一個(gè)信號(hào)燈變化周期；對(duì)于3叉路口以及5叉路口采用同樣命名方式；定制好的路口的 相位以及相位的信號(hào)燈控制順序等信息存放在系統(tǒng)的存儲(chǔ)單元中，系統(tǒng)初始化以及定制相 位各車道和各車道的采樣點(diǎn)時(shí)讀取路口的相位以及相位的信號(hào)燈控制順序等信息。
4.如權(quán)利要求1或2所述的基于全方位計(jì)算機(jī)視覺的智能交通信號(hào)燈控制裝置，其特 征在于在所述的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度檢測(cè)模塊中，檢測(cè)路口某一時(shí)刻某一相位i某一車道j的車 輛排隊(duì)長(zhǎng)度，包括存在采樣點(diǎn)的檢測(cè)單元、存在采樣塊的檢測(cè)單元和車輛排隊(duì)長(zhǎng)度判定單 元；其中相位i是由信號(hào)燈控制順序來確定的，一般有兩個(gè)相關(guān)相位，相位中的車道j是由 信號(hào)燈控制順序的相位車道方向變更屬性來確定的；所述的存在采樣點(diǎn)的檢測(cè)單元，用于檢測(cè)在某一相位i某一車道j上的前景對(duì)象點(diǎn)；所 述的存在采樣點(diǎn)的檢測(cè)單元的檢測(cè)計(jì)算流程Μ 證如下在Μ的計(jì)算步驟中，按照從全景視覺傳感器在道路上的位置到各采樣點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的道 路上實(shí)際位置的距離來設(shè)定閾值TH1，閾值THl是為了在后面對(duì)采樣點(diǎn)的二值化處理時(shí)作 為判斷標(biāo)準(zhǔn)而設(shè)置的；在Sb的計(jì)算步驟中，將tn時(shí)刻所獲得的全景圖像按采樣點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的像素加工成采樣 點(diǎn)圖像，在采樣點(diǎn)圖像上的采樣點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的各像素的灰度值是以8位數(shù)據(jù)表示的；在&的計(jì)算步驟中，計(jì)算基準(zhǔn)灰度圖像與所述的采樣點(diǎn)圖像之間的差值，得到兩幅圖像的差分圖像；在Sd的計(jì)算步驟中，進(jìn)行基準(zhǔn)灰度圖像的背景建模，用公式(1)來不斷更新tn時(shí)刻的 基準(zhǔn)灰度圖像Bn得到tn+Ι時(shí)刻的基準(zhǔn)灰度圖像Bn+1 Βη+ι = Βη+Φ X (Xn-Bn)(1)式中，XnS tn時(shí)刻的采樣圖像中的各采樣點(diǎn)的灰度值，Bn* tn時(shí)刻的基準(zhǔn)灰度圖像 的各采樣點(diǎn)的灰度值，Bn+1為tn+Ι時(shí)刻的基準(zhǔn)灰度圖像的各采樣點(diǎn)的灰度值，Φ為一數(shù)值 很小的系數(shù)；首先計(jì)算道路上的各采樣點(diǎn)的(Xn-Bn)值，然后在取其值的絕對(duì)值|Χη-Βη|，如果該絕對(duì) 值IXn-BnI大于規(guī)定的閾值ΤΗ2同時(shí)該采樣點(diǎn)的Bn值與該采樣點(diǎn)最近的非存在采樣點(diǎn)的灰 度值的絕對(duì)值小于規(guī)定的閾值ΤΗ3，就判定為有前景對(duì)象進(jìn)入到該采樣點(diǎn)上，這時(shí)該采樣點(diǎn) 的更新就以與該采樣點(diǎn)最近的非存在采樣點(diǎn)的灰度值作為Βη+1 ；其余采樣點(diǎn)的背景建模均 按公式(1)進(jìn)行更新處理；在％和Sf計(jì)算步驟中，用在M步驟中所設(shè)定的各閾值TH進(jìn)行二值化處理，得到存在 采樣點(diǎn)二值化圖像Fn ；在二值化圖像Fn中所有采樣點(diǎn)將分為「0」或者「1」兩種狀態(tài)，「1」的 表示該采樣點(diǎn)上有前景對(duì)象存在，即存在采樣點(diǎn)；「0」的表示該采樣點(diǎn)上不存在前景對(duì)象， 即非存在采樣點(diǎn)；對(duì)于31-13相位信號(hào)燈控制的3相位側(cè)的信號(hào)燈控制，其綠燈長(zhǎng)度是由1相位和3相位 路口中的車道方向變更屬性參數(shù)值j > 1的車道的最長(zhǎng)等候車輛排隊(duì)長(zhǎng)度狀態(tài)來確定的， 采用四維數(shù)組S(i，j，k，l)來表示一個(gè)采樣點(diǎn)，因此，只要遍歷i = l、j > 1和i = 3、j > 1的所有采樣點(diǎn)，對(duì)于僅有一條直行車道的情況，只要遍歷1相位的120個(gè)采樣點(diǎn)和3相位 的120個(gè)采樣點(diǎn)；所述的存在采樣塊的檢測(cè)單元，用于檢測(cè)在某車道上存在采樣點(diǎn)的連續(xù)情況，在存在 采樣塊的檢測(cè)單元中，采用道路上的一般轎車大小作為匹配檢測(cè)模版對(duì)存在采樣點(diǎn)進(jìn)行匹 配檢測(cè)并對(duì)車輛進(jìn)行計(jì)數(shù)，如果一般轎車大小在車輛的橫向方向上占有3個(gè)采樣點(diǎn)、在車 輛的縱向方向上占有5個(gè)采樣點(diǎn)，那么就以3X5采樣點(diǎn)的模版從路口停車線到檢測(cè)末端對(duì) 進(jìn)行匹配檢測(cè)，匹配開始是設(shè)定CarNUm(i) = 0，當(dāng)匹配到存在采樣塊時(shí)就判定為在該位置 上有車；對(duì)于31-13相位信號(hào)燈控制的3相位側(cè)的信號(hào)燈控制，即從i = 1、j > 1和k = 0 開始進(jìn)行匹配檢測(cè)，由于車道橫向方向上有5個(gè)采樣點(diǎn)，即在某一車道同一個(gè)橫向方向1的 范圍是0 4，從1的范圍0 2開始，然后1 3，接著2 4，每個(gè)橫向方向上進(jìn)行三次 匹配檢測(cè)，匹配檢測(cè)的方法是通過統(tǒng)計(jì)計(jì)算3X5采樣點(diǎn)的模版中有多少存在采樣點(diǎn)的情 況進(jìn)行判斷的，如果匹配模版中有50%以上的存在采樣點(diǎn)，即在3X5采樣點(diǎn)的模版中有7 個(gè)以上的存在采樣點(diǎn)就判定為該區(qū)域?yàn)榇嬖诓蓸訅K；當(dāng)某一車道同一個(gè)橫向方向1檢測(cè)結(jié) 束后，如果在上述匹配檢測(cè)中存在著一個(gè)和一個(gè)以上的存在塊滿足匹配檢測(cè)模版情況時(shí)， CarNum(I) = CarNum(1)+1, k = k+5 ；否則k = k+Ι ；接著繼續(xù)進(jìn)行匹配檢測(cè)直至到某一車 道上的末端位置，得到在1相位直行車道上的排隊(duì)車輛數(shù)CarNum(I)；當(dāng)遍歷了 1相位的存 在采樣塊的匹配檢測(cè)后，按照上述算法遍歷3相位的存在采樣塊的匹配檢測(cè)，即從i = 3、j > l·和k = 0開始進(jìn)行匹配檢測(cè)，最后得到在3相位直行車道上的排隊(duì)車輛數(shù)CarNUm(3)；所述的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度判定單元，用于根據(jù)兩個(gè)相關(guān)相位的出口擁堵狀態(tài)以及入口最長(zhǎng) 排隊(duì)車輛數(shù)來確定該相位的綠燈時(shí)間長(zhǎng)度；判定規(guī)則如下當(dāng)兩個(gè)相關(guān)相位中沒有一個(gè)相位或者相位的出口以上發(fā)生擁堵情況下，取兩個(gè)相關(guān)相位中的最大排隊(duì)車輛數(shù)作為兩個(gè)相 位的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度；當(dāng)兩個(gè)相關(guān)相位中有一個(gè)相位的出口發(fā)生擁堵情況下，將該相位所對(duì) 應(yīng)的入口的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度設(shè)置為0，將另一個(gè)相位作為車輛排隊(duì)長(zhǎng)度；當(dāng)兩個(gè)相關(guān)相位的 出口均發(fā)生擁堵情況下，將兩個(gè)相位所對(duì)應(yīng)的入口的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度均設(shè)置為0 ；這里將排 隊(duì)長(zhǎng)度小于等于3輛車輛的情況作為短排隊(duì)長(zhǎng)度，以Siort表示；將排隊(duì)長(zhǎng)度大于3輛小 于8輛車輛的情況作為中排隊(duì)長(zhǎng)度，以Medium表示；將8輛包括8輛車輛以上的情況作為 長(zhǎng)排隊(duì)長(zhǎng)度，以Long表示；因此，對(duì)于每個(gè)相位信號(hào)燈控制的輸入狀態(tài)有4個(gè)，其中，0表示 有擁堵、Short表示短排隊(duì)長(zhǎng)度、Medium表示中排隊(duì)長(zhǎng)度、Long表示長(zhǎng)排隊(duì)長(zhǎng)度；比如對(duì)于 31-13相位信號(hào)燈控制，如果1相位和3相位的出口處均無發(fā)生擁堵的情況下，在1相位的 排隊(duì)車輛數(shù)CarNum(I) = 5、3相位的排隊(duì)車輛數(shù)CarNumCB) = 9，根據(jù)判定規(guī)則取最大排隊(duì) 車輛數(shù)為9輛，屬于長(zhǎng)排隊(duì)長(zhǎng)度，就設(shè)定31-13相位信號(hào)燈控制的輸入狀態(tài)為L(zhǎng)ong。
5.如權(quán)利要求1或2所述的基于全方位計(jì)算機(jī)視覺的智能交通信號(hào)燈控制裝置，其特 征在于在所述的相位出口擁堵狀態(tài)模塊中，檢測(cè)相位出口處的擁堵狀態(tài)，包括所述的存在 采樣點(diǎn)的檢測(cè)單元、移動(dòng)存在采樣點(diǎn)的檢測(cè)單元和靜止存在采樣點(diǎn)的檢測(cè)單元，規(guī)定某相 位出口處縱向在停車線的延長(zhǎng)線與離該延長(zhǎng)線的8米處內(nèi)所包括的區(qū)域內(nèi)靜止采樣點(diǎn)的 數(shù)目與該區(qū)域內(nèi)的總采樣點(diǎn)的數(shù)目之比大于閾值TH4，就判定為該相位出口發(fā)生擁堵；其 中相位i是由信號(hào)燈控制順序來確定的，有兩個(gè)相關(guān)相位；對(duì)于1相位和3相位車輛相互 直行的情況，就要檢測(cè)1相位出口的車道方向變更屬性參數(shù)值j = "I的車道擁堵狀態(tài)和3 相位出口的車道方向變更屬性參數(shù)值j = -1的車道擁堵狀態(tài)；對(duì)于1相位出口處的擁堵檢 測(cè)，首先從i = 1、j = -l、k = 0到i = Uj = -l、k= 15范圍內(nèi)檢測(cè)所有采樣點(diǎn)是否是 靜止采樣點(diǎn)，然后再計(jì)算靜止采樣點(diǎn)與存在采樣點(diǎn)的比值Ra，如果比值Ra大于閾值TH4就 判定為1相位出口處發(fā)生擁堵；對(duì)于3相位出口處的擁堵檢測(cè)，首先從i = 3、j = -l、k = 0到i = 3、j = -1、k = 15范圍內(nèi)檢測(cè)所有采樣點(diǎn)是否是靜止采樣點(diǎn)，然后再計(jì)算靜止采 樣點(diǎn)與存在采樣點(diǎn)的比值Ra，如果比值Ra大于閾值TH4就判定為1相位出口處發(fā)生擁堵；對(duì)于相位出口處的采樣點(diǎn)從有無前景對(duì)象的角度來看存在兩種狀態(tài)，存在采樣點(diǎn)，即 存在著前景對(duì)象的采樣點(diǎn)；非存在采樣點(diǎn)，即不存在著前景對(duì)象的采樣點(diǎn)；對(duì)于存在采樣 點(diǎn)，從時(shí)間序列的角度來分，分為靜止存在采樣點(diǎn)和移動(dòng)存在采樣點(diǎn)；相位出口處的擁堵的 檢測(cè)核心是要檢測(cè)出靜止存在采樣點(diǎn)；但是要從圖像中直接檢測(cè)出靜止存在采樣點(diǎn)存在著 很大困難，從圖像序列中檢測(cè)并計(jì)算出移動(dòng)存在采樣點(diǎn)，然后根據(jù)存在采樣點(diǎn)和移動(dòng)存在 采樣點(diǎn)計(jì)算得到靜止存在采樣點(diǎn)，最后根據(jù)靜止存在采樣點(diǎn)的分布情況得到相位出口處的 擁堵狀態(tài)；所述的移動(dòng)存在采樣點(diǎn)的檢測(cè)模塊，用于檢測(cè)在相位出口處的移動(dòng)對(duì)象物的前景采樣 點(diǎn)；對(duì)同一場(chǎng)景下不同時(shí)刻拍攝的圖像進(jìn)行差分能得到兩幅圖像中的變化部分的像素點(diǎn)， 即得到差分圖像，計(jì)算方法如公式(2)所示；Zln(i) = Xn(i)-Xn_a (i)(2)式中，Xn(i)為&時(shí)刻的i相位出口處的采樣圖像中的各采樣點(diǎn)的灰度值，Xn_a(i)為 tn_a時(shí)刻的i相位出口處的采樣圖像中的各采樣點(diǎn)的灰度值，Zln(i)為差分采樣圖，這里稱 為第一差分采樣圖，它表示了經(jīng)歷了 α?xí)r間后的道路上各采樣點(diǎn)變化情況；在第一差分采 樣圖中包括了采樣點(diǎn)的兩種狀態(tài)的變化情況，即從確認(rèn)是否是移動(dòng)存在采樣點(diǎn)，還需要觀測(cè)&和tn+e時(shí)刻的采樣圖像中的各采樣點(diǎn)的灰度的 變化情況，即得到第二差分采樣圖，計(jì)算方法如公式(3)所示； Z2n(i) = Xn(i)-Xn+0 (i)(3)式中，Xn(i)為&時(shí)刻的i相位出口處的采樣圖像中的各采樣點(diǎn)的灰度值，Xn+e(i)為 tn+0時(shí)刻的i相位出口處的采樣圖像中的各采樣點(diǎn)的灰度值，為差分采樣圖，這里稱 為第二差分采樣圖，它表示了經(jīng)歷了 β時(shí)間后的i相位出口處的各采樣點(diǎn)變化情況；接著，分別用閾值THl對(duì)第一差分采樣圖Zln(i)和用閾值TH2對(duì)第二差分采樣圖 Z2n(i)進(jìn)行處理，分別得到第一特征提取采樣圖Tln(i)和第二特征提取采樣圖T2n(i)；移 動(dòng)存在采樣點(diǎn)必定存在于第一特征提取采樣圖Tln(i)和第二特征提取采樣圖T2n(i)之中， 因此對(duì)第一特征提取采樣圖Tln(i)和第二特征提取采樣圖T2n(i)進(jìn)行與運(yùn)算求得圖像中 的移動(dòng)存在采樣點(diǎn)，計(jì)算公式如(4)所示； Yn(i) = Tln(i) Λ I^n(i)(4)式中，Tln(i)為i相位出口處的第一特征提取采樣圖，T2n(i)為i相位出口處的第二 特征提取采樣圖，Yn(i)為i相位出口處的包含有移動(dòng)采樣點(diǎn)的二值采樣圖；所述的靜止存在采樣點(diǎn)的檢測(cè)單元，用于檢測(cè)路口出口靜止前景對(duì)象的信息特征點(diǎn)； 根據(jù)常識(shí)，當(dāng)?shù)缆钒l(fā)生擁堵時(shí)路口的出口處都擠滿了車輛，出口處的這些車輛都處于相對(duì) 靜止?fàn)顟B(tài)，這時(shí)處于相對(duì)靜止?fàn)顟B(tài)的車輛將以相對(duì)集中的多個(gè)靜止存在采樣點(diǎn)的方式表現(xiàn) 出來；i相位出口處的存在采樣點(diǎn)二值采樣圖Fn(i)中包含著i相位出口處的移動(dòng)存在采樣 點(diǎn)的二值采樣圖Yn(i)和i相位出口處的靜止存在采樣點(diǎn)的二值采樣圖，因此通過公 式(5)計(jì)算出i相位出口處的靜止存在采樣點(diǎn)的二值采樣圖； Sn (i) = Fn(i)-Yn(i)(5)式中，Sn(i)為i相位出口處的靜止存在采樣點(diǎn)二值采樣圖，F(xiàn)Ji)為i相位出口處的 存在采樣點(diǎn)二值采樣圖，Yn(i)為i相位出口處的移動(dòng)采樣點(diǎn)二值圖； 用公式(6)計(jì)算靜止采樣點(diǎn)與存在采樣點(diǎn)的比值Ra的百分比； Ra(i) = (Sn(i)/Fn(i)) XlOO (6)式中，為i相位出口處的靜止存在采樣點(diǎn)的總數(shù)，由公式(5)計(jì)算結(jié)果得到； Fn(i)為i相位出口處的存在采樣點(diǎn)的總數(shù)，由所述的存在采樣點(diǎn)的檢測(cè)單元計(jì)算結(jié)果得 到；Ra(i)為i相位出口處的靜止存在采樣點(diǎn)的總數(shù)與存在采樣點(diǎn)的總數(shù)的百分比；如果Ra⑴≥TH4就判定為i相位出口處發(fā)生擁堵，將i相位信號(hào)燈控制輸入狀態(tài)設(shè) 置成SCSI⑴=-1。
6.如權(quán)利要求1或2所述的基于全方位計(jì)算機(jī)視覺的智能交通信號(hào)燈控制裝置，其特 征在于所述的信號(hào)燈控制決策模塊中，根據(jù)相關(guān)相位的擁堵狀態(tài)和相關(guān)相位的車輛排隊(duì) 長(zhǎng)度確定相關(guān)相位的信號(hào)燈切換和信號(hào)燈時(shí)間；根據(jù)表1所示的檢測(cè)相位與控制相位的關(guān) 系表、所述的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度檢測(cè)模塊和所述的相位出口擁堵狀態(tài)模塊檢測(cè)結(jié)果來確定某相 位是否可以切換成綠燈、以及在確定切換成綠燈情況下進(jìn)一步確定綠燈長(zhǎng)度；
7.如權(quán)利要求，6所述的基于全方位計(jì)算機(jī)視覺的智能交通信號(hào)燈控制裝置，其特征 在于在所述的信號(hào)燈控制模塊中，根據(jù)所述的信號(hào)燈控制決策模塊的決策結(jié)果對(duì)路口信 號(hào)燈進(jìn)行智能控制；由于綠燈和紅燈正好是反向關(guān)系，利用這個(gè)關(guān)系可以將計(jì)算問題得到簡(jiǎn)化；如果要考慮黃燈，則在綠燈的倒計(jì)時(shí)的若干秒前插入黃燈亮?xí)r間T，即在綠燈的最后 的幾秒用黃燈來替代，一般來說黃燈的設(shè)定時(shí)間在1 2秒之間；根據(jù)公式(7)每個(gè)相位信 號(hào)燈控制的輸入狀態(tài)來確定相位綠燈控制時(shí)間，相位長(zhǎng)綠燈控制時(shí)間I、相位中綠燈控制 時(shí)間(V相位短綠燈控制時(shí)間& ；對(duì)于典型的十字路口的相位短綠燈控制時(shí)間&設(shè)置在15 秒左右、相位中綠燈控制時(shí)間設(shè)置在40秒左右、相位長(zhǎng)綠燈控制時(shí)間G^設(shè)置在60秒左 右ο
8.如權(quán)利要求1或2所述的基于全方位計(jì)算機(jī)視覺的智能交通信號(hào)燈控制裝置，其特 征在于所述的攝像裝置采用無死角的全方位視覺傳感器，用于獲取交叉路口大面積道路 狀態(tài)的全景視頻圖像數(shù)據(jù)，安置在交叉路口的中間上方；所述的無死角的全方位視覺傳感 器采用水平方向平均分辨率設(shè)計(jì)，空間上的一個(gè)光源點(diǎn)P的入射光Vl在主反射鏡面(tl， F1U1))點(diǎn)上進(jìn)行反射，反射光V2反射到次反射鏡面(t2，F(xiàn)2 (t2))點(diǎn)上再進(jìn)行反射，反射光 V3以角度θ 1進(jìn)入攝像裝置的鏡頭，在攝像單元上成像，攝像單元采用高清攝像芯片；根據(jù)成像原理，一次入射光線Vl與折反射主軸Z的夾角為Φ，一次反射光線V2與折反 射主軸Z的夾角為θ 2，過P1A UpF1U1))的切線與t軸的夾角為ο，法線與Z軸的夾角 為ε ； 二次反射光線V3與折反射主軸Z的夾角為Qpap2A (t2，F(xiàn)2(t2))的切線與t軸的 夾角為σ，法線與Z軸的夾角為ε 基于上述關(guān)系可以得到公式(8)
9.如權(quán)利要求8所述的基于全方位計(jì)算機(jī)視覺的智能交通信號(hào)燈控制裝置，其特征在 于所述的透明外罩設(shè)計(jì)成碗狀。
10.如權(quán)利要求8所述的基于全方位計(jì)算機(jī)視覺的智能交通信號(hào)燈控制裝置，其特征 在于將所述廣角鏡頭配置在一次折反射鏡的前方和二次折反射鏡面上，攝像部件鏡頭、 廣角鏡頭、一次折反射鏡和二次折反射鏡的中心軸配置在同一軸心線上；通過一次折反射 鏡上的圓孔在廣角鏡頭與攝像部件鏡頭之間成像，稱為第一成像點(diǎn)，該成像點(diǎn)通過攝像部 件鏡頭在視點(diǎn)處成像，這里將攝像部件鏡頭的焦點(diǎn)距離作為Π、廣角鏡頭的焦點(diǎn)距離作為 f2、攝像部件鏡頭與攝像部件鏡頭的焦點(diǎn)的距離作為Si、從攝像部件鏡頭到第一成像點(diǎn)的 焦點(diǎn)距離作為S2、從廣角鏡頭到第一成像點(diǎn)的距離作為S3、從廣角鏡頭到實(shí)物點(diǎn)的距離作 為S4，根據(jù)鏡頭的成像公式得到以下關(guān)系式
全文摘要
一種基于全方位計(jì)算機(jī)視覺的智能交通信號(hào)燈控制裝置，包括安裝在路口中間上方的用于獲取整個(gè)路口交通狀態(tài)全景視頻圖像的攝像裝置、用于根據(jù)攝像裝置的全景視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)路口等候通過車輛的排隊(duì)長(zhǎng)度和出口的擁堵狀態(tài)、決定信號(hào)燈控制策略以及控制信號(hào)燈切換動(dòng)作的微處理器，根據(jù)檢測(cè)各相位入口的車輛排隊(duì)長(zhǎng)度以及出口處的擁堵狀態(tài)來確定各相位的信號(hào)燈控制策略對(duì)交通信號(hào)燈進(jìn)行智能控制，使路口有良好的秩序，減少或完全消除可能引起交通事故的沖突點(diǎn)，并使得路口的運(yùn)行指標(biāo)最佳。
文檔編號(hào)G06K9/00GK102142197SQ20111008167
公開日2011年8月3日 申請(qǐng)日期2011年3月31日 優(yōu)先權(quán)日2011年3月31日
發(fā)明者奚亮亮, 姜軍, 孫軍, 孟炎, 宗明理, 湯一平 申請(qǐng)人:湯一平