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原文传递基于车辆特征矩阵序列变化分析的道路拥堵监测系统

专利名称：	基于车辆特征矩阵序列变化分析的道路拥堵监测系统
摘要：	一种基于车辆特征矩阵序列变化分析的道路拥堵监测系统，涉及道路交通技术领域，所解决的是交通状况检测的技术问题。该系统包括时钟驱动子系统GTS、视频信息获取子系统CAVS、初始标记子系统MS、图像特征提取子系统TS、拥堵监测分析子系统BAS、报警子系统AS；所述时钟驱动子系统GTS用于生成时间序列，视频信息获取子系统CAVS按照接收到的时间序列捕获摄像区域CA的图像，初始标记子系统MS用于把摄像区域CA分割成多个独立的区域车道MR；图像特征提取子系统TS用于从图像中提取车辆特征；拥堵监测分析子系统BAS根据摄像区域CA的图像，及划分的区域车道MR进行拥堵分析，报警子系统AS根据拥堵分析结果适时预警。本发明提供的系统，用于监测道路交通状况。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	上海;31
申请人：	上海理工大学
发明人：	陈庆奎;那丽春;张家晨;庄松林
专利状态：	有效
发布日期：	2019-01-01T00:00:00+0800
申请号：	CN201810631396.8
公开号：	CN108922172A
代理机构：	上海申汇专利代理有限公司 31001
代理人：	吴宝根
分类号：	G08G1/01(2006.01)I;G08G1/017(2006.01)I;G08G1/052(2006.01)I;G08G1/065(2006.01)I;G06K9/00(2006.01)I;G;G08;G06;G08G;G06K;G08G1;G06K9;G08G1/01;G08G1/017;G08G1/052;G08G1/065;G06K9/00
申请人地址：	200093 上海市杨浦区军工路516号
主权项：	1.一种基于车辆特征矩阵序列变化分析的道路拥堵监测系统，其特征在于：包括时钟驱动子系统GTS、视频信息获取子系统CAVS、初始标记子系统MS、图像特征提取子系统TS、拥堵监测分析子系统BAS、报警子系统AS；所述时钟驱动子系统GTS用于生成时间序列，时钟驱动子系统GTS生成的时间序列由多个时间点构成，相邻时间点之间的时间间隔为tt；所述视频信息获取子系统CAVS通过通信网络获取时钟驱动子系统GTS输出的时间序列，并利用摄像头，按照接收到的时间序列捕获摄像区域CA的图像，形成摄像区域CA的图像序列；所述初始标记子系统MS通过通信网络，从视频信息获取子系统CAVS获取摄像区域CA的图像，并通过在摄像区域CA的图像上标记区域车道分割线的方式，在摄像区域CA中划分出1个区域车道MR，或多个相互独立的区域车道MR；所述区域车道MR是在摄像区域CA所拍摄区域所包含的一个车辆流运动流向子区域；所述图像特征提取子系统TS通过通信网络获取时钟驱动子系统GTS输出的时间序列，并按照接收到的时间序列获取当前时刻，并根据当前时刻，通过通信网络获取视频信息获取子系统CAVS在当前时刻输出的图像；并利用道路车辆提取模型识别图像中的所有车辆，并用矩形识别框来标识所识别的车辆，从各个矩形识别框中提取各个车辆的车辆信息，并存入一个车辆信息数组MA，车辆信息数组MA的每个数组元素代表一个车辆；车辆信息数组MA的每个数组元素均为5元组，数组元素的5个组元分别为车辆编号id、车辆矩形识别框的中心点横坐标x、车辆矩形识别框的中心点纵坐标y、车辆特征向量minfo，及车辆特征向量minfo的各个分量所占用的权值向量pinfo，权值向量pinfo的各个分量之和为1；拥堵监测分析子系统BAS通过通信网络从初始标记子系统MS获取摄像区域CA的各个区域车道，并为每个区域车道创建一个拥堵监测分析结果文件f，并为每个区域车道创建2个区域车道车辆特征值矩阵MRRTMP1、MRRTMP2；拥堵监测分析结果文件f为4元组，其4个组元分别为区域车道编号arid、区域车道中的车辆流动状态sta、区域车道中的车辆流动状态sta的起始时刻time、区域车道中的车辆流动状态sta的持续时长ptime；区域车道中的车辆流动状态sta分为4个级别，区域车道中的车辆流动状态sta的值为1表示该区域车道的流动速度为趋于0，区域车道中的车辆流动状态sta的值为2表示该区域车道的流动速度为低速，区域车道中的车辆流动状态sta的值为3表示该区域车道的流动速度为中速，区域车道中的车辆流动状态sta的值为4表示该区域车道的流动速度为高速；当区域车道中的车辆流动状态sta的值为1的持续时长超出预先设定的时长阈值时，表明该区域车道处于拥堵状态；拥堵监测分析子系统BAS通过通信网络获取时钟驱动子系统GTS输出的时间序列，并按照接收到的时间序列，通过通信网络从图像特征提取子系统TS获取摄像区域CA的图像在各个时刻的车辆信息数组MA，并用各个时刻的车辆信息数组MA的内容，按照步骤1.1至步骤1.6的方法进行拥堵分析：步骤1.1：对于每一个区域车道，按照接收到的时间序列，用第一个时刻的车辆信息数组MA的内容更新该区域车道的区域车道车辆特征值矩阵MRRTMP1；步骤1.2：从接收到的时间序列中，取第二个时刻，并将第二个时刻设定为当前时刻；步骤1.3：对于每一个区域车道，用当前时刻的车辆信息数组MA的内容更新该区域车道的区域车道车辆特征值矩阵MRRTMP2；步骤1.4：拥堵监测分析子系统BAS计算每个区域车道的车辆特征值矩阵MRRTMP1、MRRTMP2的方差值sv，拥堵监测分析子系统BAS根据区域车道中的车辆流动状态sta的4个级别预先设定4个方差阈值范围，并将计算所得的方差值sv与预先设定的4个方差阈值范围进行比较，根据比较结果设定各个区域车道的当前车辆流动状态sta的值，并把每个区域车道的区域车道编号arid、区域车道中的车辆流动状态sta、区域车道中的车辆流动状态sta的起始时刻time存入该区域车道的拥堵监测分析结果文件f，再计算该拥堵监测分析结果文件f的车辆流动状态sta的持续时长ptime；步骤1.5：对于每一个区域车道，将该区域车道的车辆特征值矩阵MRRTMP2赋予该区域车道的车辆特征值矩阵MRRTMP1；步骤1.6：从接收到的时间序列中，将当前时刻的下一个时刻设定为新的当前时刻，然后转至步骤1.3；用车辆信息数组MA的内容更新各个区域车道的区域车道车辆特征值矩阵MRRTMP1的方法为：对于车辆信息数组MA中的每个数组元素，先根据该数组元素的车辆矩形识别框的中心点横坐标x、车辆矩形识别框的中心点纵坐标y，及摄像区域CA的图像上的区域车道分割线，计算出该数组元素所在的区域车道编号arid；再将该数组元素的车辆特征向量minfo转换为行向量，将该数组元素的权值向量pinfo转换为列向量，然后将数组元素的车辆特征向量minfo、权值向量pinfo相乘得到该数组元素所代表的车辆的车辆特征值v；然后根据该数组元素的车辆矩形识别框的中心点横坐标x、车辆矩形识别框的中心点纵坐标y，及预先设定的摄像区域CA内的车辆平均宽度MW像素、车辆平均高度MH像素，计算出目标阵元在区域车道车辆特征值矩阵MRRTMP1中所属的行、列，再把该车辆特征值v存入该数组元素所在的区域车道编号arid的车辆特征值矩阵MRRTMP1中的目标阵元；用车辆信息数组MA的内容更新各个区域车道的区域车道车辆特征值矩阵MRRTMP2的方法为：对于车辆信息数组MA中的每个数组元素，先根据该数组元素的车辆矩形识别框的中心点横坐标x、车辆矩形识别框的中心点纵坐标y，及摄像区域CA的图像上的区域车道分割线，计算出该数组元素所在的区域车道编号arid；再将该数组元素的车辆特征向量minfo转换为行向量，将该数组元素的权值向量pinfo转换为列向量，然后将数组元素的车辆特征向量minfo、权值向量pinfo相乘得到该数组元素所代表的车辆的车辆特征值v；然后根据该数组元素的车辆矩形识别框的中心点横坐标x、车辆矩形识别框的中心点纵坐标y，及预先设定的摄像区域CA内的车辆平均宽度MW像素、车辆平均高度MH像素，计算出目标阵元在区域车道车辆特征值矩阵MRRTMP2中所属的行、列，再把该车辆特征值v存入该数组元素所在的区域车道编号arid的车辆特征值矩阵MRRTMP2中的目标阵元；报警子系统AS通过通信网络，从拥堵监测分析子系统BAS获取摄像区域CA的区域车道数目，及各个区域车道的拥堵监测分析结果文件f；并通过通信网络获取时钟驱动子系统GTS输出的时间序列，并按照接收到的时间序列获取当前时刻，并根据当前时刻，并从各个区域车道的拥堵监测分析结果文件f，获取当前时刻的各个区域车道中的车辆流动状态sta、车辆流动状态sta的持续时长ptime；并对任意一个车辆流动状态sta的值为1，并且车辆流动状态sta的持续时长ptime的持续时长超出预先设定的时长阈值的区域车道发出拥堵预警；并对任意一个车辆流动状态sta的值为2的区域车道发出低速预警；并对任意一个车辆流动状态sta的值为3的区域车道发出中速预警；并对任意一个车辆流动状态sta的值为4的区域车道发出高速预警。
所属类别：	发明专利