基于OpenCV和Halcon的交通冲突视频检测方法-同济大学学报.docVIP

基于OpenCV和Halcon的交通冲突视频自动检测及数据处理 王俊骅1 张方方2 张兰芳1 (1.同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室，上海 201408; 2. 上海市城市建设设计研究院，上海 200125) 摘要:运用Halcon和OpenCV图形开发工具，以VC++6.0为基础开发平台，采用背景消减法和基于区域特征的跟踪算法实现视频图像中车辆运动目标的提取与跟踪，并将数据信息实时保存至文件中。在视频数据信息中处理提取冲突车辆的运动轨迹、速度、加速度等微观交通参数，实现交通冲突微观参数采集。综合减速度、角速度、速度和距离等指标建立多参数交通冲突判断方法，根据车辆的轨迹、速度和加速度曲线对车辆的运行特征做出分析，初步实现简单交通条件下机动车交通冲突视频自动检测。 关键词：交通冲突；视频检测；背景减法；跟踪算法 中图分类号：U491 文献标识码：A Halcon and OpenCV Based Traffic Automatic Conflicting Detecting Method and Data Transaction WANG Junhua1，Zhang Fangfang2 ，Zhang Lanfang1 (1.Key Lab Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education, Tongji University, Shanghai 201804, China; 2. Shanghai Urban Planning and Design Research Institute, Shanghai 200125) Abstract: Applying graphic developing tools of Halcon and OpenCV on VC++6.0 platform, background subtraction and region-based tracking algorithms are used to realize picking up and tracing the moving vehicle target, and the data is saved synchronously. Transacting the video data information, the track, velocity and the acceleration of conflicting vehicle is calculated respectively, and multi parameter based traffic conflict judging measure is setup. Thus the video-based vehicle conflict automatically detecting system for simple traffic environment is initially developed. Key words: Traffic Conflict, Video-Detecting, Background Subtraction, Tracing Algorithm 交通冲突技术是一种非事故统计交通安全评价方法，可以对交通运营系统的许多方面如地点安全度、安全改善措施的效果等进行快速评价, 并可以提高交通安全评价的信度和效度[1]。目前，交通冲突技术被公认为是道路交通安全研究的重要方法之一。[2-3]然而，交通冲突观测方式的好坏直接关系到交通冲突技术应用的成败。传统的冲突观测方法主要包括人工现场观测法和录像观测法。前者早期曾被西方国家广泛采用，收到了一些效果，对推动交通冲突技术的应用起到了一定的作用。后者近年用得较多，它在一定程度上克服了人工现场观测的不足，但未能从根本上解决数据精度、观测统计效率和实时性等问题。观测问题已成为了交通冲突技术应用的主要瓶颈。随着视频处理技术在交通管理、道路安全、智能交通（ITS）的广泛应用，使通过视频自动检测获取车型种类、运动速度、加速度、运动轨迹、车头间距、车头时距等微观交通冲突数据成为了可能，并可成为推动交通冲突技术发展的有效手段和工具。 1 交通冲突视频检测系统设计 本文利用图像处理技术开发基于视频的交通冲突检测系统。考虑到系统的实时性要求和图像处理算法的运行时间、执行效率，以及计算机软、硬件的配置，总的设计思路是先对视频图像进行逐帧处理，实现运动目标的提取与跟踪，并将数据信息按时间先后顺序实时保存至文件，视频处理完毕后对文件数据进行批量处理，包括坐标转换、速度和加速度的提取，最后综合这些信息完成交通状