一种高速公路视频监控浓缩系统和浓缩方法

摘要

一种高速公路视频监控浓缩系统和浓缩方法，通过摄像机采集高速公路车道图像构建背景图像帧，在激光扫描仪联合作业下对经过的车辆进行拍摄，形成前景图像帧；对前景图像帧进行显著性处理以及对显著性图像进行二值化处理，同时对显著性图像中每个像素的显著值同一特定值比较，得像素值后将前景图像帧队列中最后一个图像帧信息以及最新采集到的前景图像帧的像素值的集合进行相似性计算；随后进行前景图像帧队列以及背景图像帧队列的选取判断；最后根据一段时间内保留下来的两种视频图像帧队列，将前景图像帧队列中的像素信息跟背景图像帧队列中的图像帧融合，形成浓缩后的视频。本发明能将大量的视频监控图像信息浓缩成较少、有用的图像数据。

说明书

技术领域

本发明涉及一种高速公路视频监控浓缩系统和浓缩方法，属于智能交通管理技术领域。

背景技术

随着信息技术的迅猛发展，摄像机已经成为交通环境中高速公路里重要的监控设备。伴随着交通道路上部署的大量的监控相机而来的是海量的视频数据，如何从这些数据中快速定位有价值的信息已经成为当前交通管理部门亟需解决的问题。

视频浓缩技术作为解决上述问题的有效方法，大多是基于运动目标检测技术，但这类纯粹依靠视频处理分析的技术存在着视频背景维护复杂、浓缩的准确性不高、鲁棒性不强的缺陷，继而限制了视频数据在交通道路监控领域的应用。

发明内容

针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种高速公路视频监控浓缩系统和浓缩方法，该视频监控浓缩系统和方法视频背景维护简单、浓缩的准确性高、鲁棒性强，能够将大量的视频监控图像信息浓缩成较少的、有用的图像数据，为交通管理部门提供更为直接和重要的高速公路视频监控信息，为其进行决策和保障道路畅通运行提供可靠依据。

为了实现上述目的，本发明提供一种高速公路视频监控浓缩系统，包括摄像机、激光扫描仪、通信电缆和计算机，所述的激光扫描仪置于车辆行进前方的龙门架上，且垂直正对车道，龙门架两侧的支撑杆分别固定于高速车道一侧，连接于支撑架之间的横杆中部为激光扫描仪固定部；所述的摄像机在龙门架前方，并置于支架上，且摄像机与激光扫描仪之间的距离不小于监控范围的半径；

摄像机和计算机之间、激光扫描仪和计算机之间均通过通信电缆连接；

所述的激光扫描仪用于激光发射以及对发射和返回的时间信息进行采集，并将采集到的时间数据信号实时发送至计算机；

所述的摄像机用于采集车道上的图像帧，并根据是否有车辆经过龙门架的信号指令后，将采集到的图像帧数据信号实时发送至计算机进行背景图像帧队列和前景图像帧队列的构建；

所述的计算机用于接收激光扫描仪发送的时间数据信号，并对接收到的时间数据信号进行分析和处理，判断出是否有车辆经过龙门架，进而发出指令对摄像机采集到的图像帧分别进行相应的处理及存储。

一种高速公路视频监控浓缩方法，包括如下步骤：

1)在高速公路的监测路段，以该车道上车辆的行进方向为前方，在车道上方从后向前依次设置龙门架和支架，激光扫描仪和摄像机分别置于龙门架和支架上，且摄像机与激光扫描仪之间的距离不小于监控范围的半径；

2)激光扫描仪实时发射激光以及采集激光发射和返回的时间信息，并将采集到的时间数据信号实时发送至计算机用于测距计算；当有车辆从龙门架下方经过时，激光扫描仪采集到的时间数据经计算机测距计算的距离会小于没有车辆经过时的测距距离。根据计算机对车辆是否经过龙门架下方的判断，计算机对摄像机采集到的图像帧分别进行相应的分析处理；

3)当计算机根据激光扫描仪采集的信息判断出有车辆经过龙门架下方时，计算机将采集到的图像帧当作前景图像帧进行处理，提取出该图像帧中的运动车辆像素信息；

4)计算机对采集到的前景图像帧数据信号进行显著性处理，以接收到的前景图像帧中位置为i的像素p

式中，|R|表示区域R中的像素数量，

5)对于得到的前景图像帧的显著性图像进行二值化处理得到二值化图像，即对显著性图像中每个像素的显著值跟阈值A进行比较，若像素的显著值大于阈值A，则在二值图像上相应位置上的像素值置为255，否则像素值置为0；200

6)根据步骤4)和步骤5)将前景图像帧队列中最后一幅图像帧信息以及最新采集到的前景图像帧分别进行显著性和二值化处理后得到它们的二值化图像，并标记这两幅二值化图像中像素值为255的像素集合分别为F

若L(F

7)当计算机根据激光扫描仪采集的信息判断出有车辆经过龙门架下方时，若摄像机能够连续采集N个这样的图像帧，就将这N个图像帧与背景图像帧队列的最后一个图像帧进行比较，为便于比较两幅图像的相似性，将每幅图像帧中的所有像素按列拼接成列向量，用F

8)将采集到的N幅图像帧中的每一幅图像帧分别与背景图像帧进行比较，得到它们的相似性距离值，若发现N个图像帧中存在若干个相似性距离值小于阈值C的图像帧，则说明背景图像帧基本没有变化，则不对这些图像帧做处理；若发现存在若干个相似性距离值大于阈值C小于阈值D的图像帧，则可随机选取这若干帧图像中的某一图像帧插入到背景图像帧队列中去；若发现存在若干个相似性距离值大于阈值D的图像帧，则不对这些图像帧做处理；C的取值为30，D的取值为60；

9)根据在一段时间内保留下来的前景和背景视频图像帧队列，并将前景图像帧队列中保存的前景像素信息跟背景图像帧队列中的图像帧融合在一起，形成最终的浓缩后的视频。

进一步地，可以每隔时间T对采集的视频图像帧进行分析，1s≤T≤3s。

本发明通过联合摄像机和激光扫描仪构建高速公路车道上的背景图像帧队列和前景图像帧队列，形成浓缩视频。以车辆的行进方向为前方定向，在摄像机的后方设置用于判断是否有车辆经过的激光扫描仪。在构造前景图像帧队列的过程中，当激光扫描仪检测到有车辆经过监控区域时，摄像机则采集前景图像帧，并根据背景图像帧队列的最后一幅背景图像帧对前景图像帧进行显著性处理，得到前景图像帧的显著性图像，接着对该显著性图像进行二值化处理，生成其二值化图像帧，接着对前景图像帧队列中的最后一幅前景图像帧也进行显著性和二值化处理，得到相应的二值化图像；然后对这两幅前景图像帧的二值化图像中前景像素的集合进行相似性计算，通过对相似性计算值跟阈值的比较，确定摄像机采集到前景帧是否插入到前景图像帧队列中；在构造背景图像帧队列的过程中，当激光扫描仪没有检测到有车辆经过监控区域时，摄像机如果能够连续采集多幅没有车辆经过监控区域的背景图像帧时，然后就将这多幅背景图像帧跟背景图像帧队列中的最后一幅背景图像帧进行相似性计算。根据相似性距离值跟阈值的比较，确定这多幅图像帧哪些图像帧保留下来插入到背景图像帧队列中去。最后根据在一段时间内保留下来的前景和背景视频图像帧队列，将前景图像帧队列中保存的前景像素信息跟背景图像帧队列中的图像帧融合在一起，形成最终的浓缩后的视频。本发明通过视频分析和激光扫描来获取高速公路上视频监控的浓缩视频，比传统上纯粹依靠视频分析的方法效率高、效果好，且采用激光扫描的方式抗干扰能力强、准确性高，实现了将大量的视频监控图像信息浓缩成较少的、有用的图像数据，为交通管理部门提供乐更为直接和重要的高速公路视频监控信息，有助于其进行决策和保障道路畅通运。

附图说明

图1是本发明的监控浓缩系统结构示意图。

图中：1、摄像机，2、激光扫描仪，3、通信电缆，4、计算机，5、龙门架，6、支架。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明。

如图1所示，一种高速公路视频监控浓缩系统，包括摄像机1、激光扫描仪2、通信电缆3和计算机4，所述的激光扫描仪2置于车辆行进前方的龙门架5上，且垂直正对车道，龙门架5两侧的支撑杆分别固定于高速车道一侧，连接于支撑架之间的横杆中部为激光扫描仪2固定部；所述的摄像机1在龙门架5前方，并置于支架6上，且摄像机1与激光扫描仪2之间的距离不小于监控范围的半径；

摄像机1和计算机4之间、激光扫描仪2和计算机4之间均通过通信电缆3连接；

所述的激光扫描仪2用于激光发射以及对发射和返回的时间信息进行采集，并将采集到的时间数据信号实时发送至计算机4；

所述的摄像机1用于采集车道上的图像帧，并根据是否有车辆经过龙门架5的信号指令后，将采集到的图像帧数据信号实时发送至计算机4进行背景图像帧队列和前景图像帧队列的构建；

所述的计算机4用于接收激光扫描仪2发送的时间数据信号，并对接收到的时间数据信号进行分析和处理，判断出是否有车辆经过龙门架5，进而发出指令对摄像机1采集到的图像帧分别进行相应的处理及存储。

一种高速公路视频监控浓缩方法，包括如下步骤：

1)在高速公路的监测路段，以该车道上车辆的行进方向为前方，在车道上方从后向前依次设置龙门架5和支架6，激光扫描仪2和摄像机1分别置于龙门架5和支架6上，且摄像机1与激光扫描仪2之间的距离不小于监控范围的半径；

2)激光扫描仪2实时发射及采集激光发射和返回的时间信息，并将采集到的时间数据信号实时发送至计算机4用于测距计算；当有车辆从龙门架5下方经过时，激光扫描仪2采集到的时间数据经计算机4测距计算的距离会小于没有车辆经过时的测距距离；根据计算机4对车辆是否经过龙门架5下方的判断，计算机4对摄像机1采集到的图像帧分别进行相应的分析处理；

3)当计算机4根据激光扫描仪2采集的信息判断出有车辆经过龙门架5下方时，计算机4将采集到的图像帧当作前景图像帧进行处理，提取出该图像帧中的运动车辆像素信息；

4)计算机4对采集到的前景图像帧数据信号进行显著性处理，以接收到的前景图像帧中位置为i的像素p

式中，|R|表示区域R中的像素数量，

5)对于得到的前景图像帧的显著性图像进行二值化处理得到二值化图像，即对显著性图像中每个像素的显著值跟阈值A进行比较，若像素的显著值大于阈值A，则在二值图像上相应位置上的像素值置为255，否则像素值置为0；200

6)根据步骤5)将前景图像帧队列中最后一幅图像帧以及最新采集到的前景图像帧分别进行显著性和二值化处理后得到它们的二值化图像，并标记这两幅二值化图像中像素值为255的像素集合分别为F

若L(F

7)当计算机4根据激光扫描仪2采集的信息判断出有车辆经过龙门架5下方时，若摄像机1若能够连续采集N个这样的图像帧，就将这N个图像帧与背景图像帧队列的最后一个图像帧进行比较，为便于比较两幅图像的相似性，将每幅图像帧中的所有像素按列拼接成列向量，用F

8)将采集到的N幅图像帧中的每一幅图像帧分别与背景图像帧进行比较，得到它们的相似性距离值，若发现N个图像帧中存在若干个相似性距离值小于阈值C的图像帧，则说明背景图像帧基本没有变化，则不对这些图像帧做处理；若发现存在若干个相似性距离值大于阈值C小于阈值D的图像帧，则可随机选取这若干帧图像中的某一图像帧插入到背景图像帧队列中去；若发现存在若干个相似性距离值大于阈值D的图像帧，则不对这些图像帧做处理；C的取值为30，D的取值为60；

9)根据在一段时间内保留下来的前景和背景视频图像帧队列，并将前景图像帧队列中保存的前景像素信息跟背景图像帧队列中的图像帧融合在一起，形成最终的浓缩后的视频。

为了降低计算工作量，同时保障信息采集的次数，可以每隔时间T对采集的视频图像帧进行分析，1s≤T≤3s。

取摄像机1采集的图像帧f大小为1280X720，转换为列向量v的大小就为1280×720＝921600，借助随机测量矩阵R对其降维，在这里选取的随机测量矩阵R的大小为921600×1500，那么v×R就将v从921600的大小降到了1500，大大降低了运算量。