視頻識別和單點(diǎn)自適應(yīng)模糊感應(yīng)控制

上海東川交通科技有限公司  胡嗣云 胡衍聳 蔡名閣 滕泳

 [摘要]本文從單點(diǎn)感應(yīng)控制的原理入手，介紹了單點(diǎn)自適應(yīng)控制的工作方法，并結(jié)合視頻車輛模糊識別方法，討論了模糊感應(yīng)系統(tǒng)的構(gòu)成。此外，就其在交通信號控制系統(tǒng)中的應(yīng)用，進(jìn)行了介紹。

[關(guān)鍵詞]感應(yīng)控制、交通安全、交通信號控制。

    城市交通控制系統(tǒng)（Urban Traffic Control System）是現(xiàn)代城市智能交通系統(tǒng)（ITS ,Inligent transport system）的重要組成之一，它主要用于城市道路交通信號的控制與管理。在*部GA47-2002《道路交通信號控制機(jī)》行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)中，對交通信號的單點(diǎn)自適應(yīng)感應(yīng)控制，作了明確的規(guī)定。這里，就模糊感應(yīng)式交通信號控制系統(tǒng)的功能、系統(tǒng)組成、以及實(shí)現(xiàn)方法，作一詳細(xì)的闡述。

一、    系統(tǒng)組成

模糊感應(yīng)式交通控制系統(tǒng)，如圖一所示，通常由三部分所組成：（1）攝像機(jī)和機(jī)動車輛視頻模糊識別模塊、（2）智能型交通信號控制機(jī)、（3）交通信號燈。其核心部分就是機(jī)動車輛視頻模糊識別和智能型交通信號控制機(jī)。在這個系統(tǒng)中，機(jī)動車輛視頻模糊識別的作用是檢測車輛是否存在，當(dāng)有車輛通過測量區(qū)域時，及時發(fā)出感知信號和交通流量信息給交通信號控制機(jī)。這樣一來，信號控制機(jī)就可以根據(jù)機(jī)動車輛視頻模糊識別提供的信號，一方面統(tǒng)計路口中心區(qū)域的交通流量，另一方面，來執(zhí)行感應(yīng)控制程序，使得路口的紅綠燈時間，能及時按照車流量的大小，進(jìn)行實(shí)時自動調(diào)整。

二、    模糊感應(yīng)控制的基本方案

模糊感應(yīng)控制，根據(jù)道路交通流量的不同，可以采用模糊半感應(yīng)和模糊全感應(yīng)兩種控制方案。

2．1、模糊半感應(yīng)控制：

模糊半感應(yīng)控制主要應(yīng)用于主次分明的兩相位交叉路口，其主相位的車流，是行駛于主干道的車輛行成，特點(diǎn)是主相位車流量比次相位的車流量多4至5倍。

在這種情況下，只要檢測次相位的交通流量情況就可實(shí)現(xiàn)模糊半感應(yīng)控制。

  控制時，主相位的綠燈時間x1與次相位的zui小綠燈時間y0zui大綠燈時間y1及延時步長△，通常可以自由設(shè)定。

情況一：在運(yùn)行主相位的綠燈時間x1，當(dāng)還有綠燈剩余4秒時，讀次相位的機(jī)動車輛視頻模糊識別狀態(tài)，如果次相位上沒有車輛，那么，主相位的綠燈時間就會自動再運(yùn)行20秒，如此循環(huán)、直至主相位的綠燈時間累計連續(xù)運(yùn)行已達(dá)到x0+80秒時，才會不管次相位有沒有車輛，也要給次相位一個zui小的綠燈起步時間，即y0秒。

情況二：在運(yùn)行主相位的綠燈時，1、在執(zhí)行起步時間x1秒階段，當(dāng)還有綠燈剩余4秒時，讀次相位的機(jī)動車輛視頻模糊識別狀態(tài)，如果次相位上有車輛，那么，主相位在運(yùn)行完本次綠燈后，就轉(zhuǎn)到次相位，給次相位一個zui小的綠燈起步時間，即y0秒。2、主相位已經(jīng)執(zhí)行了起步x1秒，當(dāng)執(zhí)行增加的20秒時，讀次相位的機(jī)動車輛視頻模糊識別狀態(tài)，如果次相位上有車輛，那么，主相位就馬上結(jié)束，轉(zhuǎn)到次相位，給次相位一個zui小的綠燈起步時間，即y0秒。

在次相位的綠燈剩余時間小于4秒時，看機(jī)動車輛視頻模糊識別器是否檢測到還有車輛進(jìn)入，如果沒有，那么，在運(yùn)行完剩余的綠燈時間后，就轉(zhuǎn)到執(zhí)行主相位的綠燈。如果還有車輛進(jìn)入，那么，在此基礎(chǔ)上，次要相位的綠燈時間再以步長△秒的時間延長，如此循環(huán)、直到次要相位的綠燈總時間達(dá)到zui大綠燈時間y1秒，這時，即使還有車輛進(jìn)入，也要轉(zhuǎn)到執(zhí)行主相位的綠燈。如下圖所示。

2．2、 模糊全感應(yīng)控制：

   模糊全感應(yīng)控制，主要用于交通飽和度小于80%的路口。其特點(diǎn)是，主次相位交叉，相差并不是很明顯。這樣一來，需要檢測所有車道車輛通行情況。

   控制時，各相位的zui小綠燈時間有以下方式確定：先定一個起步時間X0。該X0可以通過設(shè)置來確定。在本相位運(yùn)行到綠燈剩余時間小于4秒時，再看本相位所含的車道上，有沒有新的車輛進(jìn)入。如果沒有，那么，在運(yùn)行完本相位剩余的綠燈時間后，就轉(zhuǎn)到執(zhí)行下一個相位的綠燈。如果還有車輛進(jìn)入，那么，在此基礎(chǔ)上，本相位的綠燈時間就再以步長△秒的時間延長，如此循環(huán)、直到本相位的綠燈總時間達(dá)到zui大綠燈時間，這時，即使還有車輛進(jìn)入，也要轉(zhuǎn)到執(zhí)行下一相位的綠燈階段.

三、機(jī)動車輛視頻模糊識別的原理及應(yīng)用

     機(jī)動車輛視頻模糊識別系統(tǒng)是一個集圖象處理系統(tǒng)和信息管理系統(tǒng)為一體的綜合系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用高速數(shù)字信號處理器（ DSP ）做為識別算法的硬件處理平臺。計算機(jī)圖象處理主要是有圖象輸入,圖象存儲和刷新,圖象輸出和計算機(jī)接口等幾大部分組成。

  3.1 系統(tǒng)構(gòu)成

    通過攝象機(jī)將道路交通流圖像捕捉下來，再將這些捕捉到的序列圖像送入DSP高速數(shù)字信號處理器進(jìn)行圖象處理、圖象分析和圖象理解，從而得到交通流數(shù)據(jù)和交通狀況等交通信息，這是系統(tǒng)的基本工作流程。

                   圖1 系統(tǒng)構(gòu)成圖

    3.2 系統(tǒng)工作原理

    （1） 通過系統(tǒng)初始化，對系統(tǒng)中的參數(shù)進(jìn)行設(shè)定，如每秒采集圖象的幀數(shù)，圖象二值化的門坎值（閾值）等等。由圖像采集系統(tǒng)將攝像機(jī)攝取的路口上行駛車輛的視頻圖象按序列連續(xù)捕捉下來并數(shù)字化，存入幀緩存中。

    （2） 將這些采集到的序列數(shù)字圖像進(jìn)行預(yù)處理：濾波降噪,圖象銳化,對比度增強(qiáng)。

    （3） 對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行圖象分割，并對分割后的目標(biāo)圖象進(jìn)行特征提取和圖象描述。

    （4） 用提取的特征進(jìn)行分類識別。通過相應(yīng)的算法進(jìn)行計算，得到車輛的計數(shù)、車輛速度,并將獲得的數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫。

    （5） 將圖象分割和特征提取得到的特征與模型庫里建立好的車輛模型進(jìn)行模式匹配，識別出車輛的類型，將識別出的結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫。以區(qū)分是三輪車還是自行車和汽車等等。

    （6） 對數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析輸出有關(guān)交通狀態(tài)或圖片。

    3．3 視頻交通檢測的實(shí)現(xiàn)：

    視頻交通流檢測及車輛識別系統(tǒng)是由：系統(tǒng)初始化模塊 ；圖象采集模塊；圖象預(yù)處理模塊；圖象分割模塊； 特征提取模塊； 流量統(tǒng)計模塊； 類型識別模塊； 數(shù)據(jù)管理模塊；系統(tǒng)維護(hù)模塊組成。下面列出主要功能模塊。

    3.3.1 系統(tǒng)初始化模塊

    為系統(tǒng)設(shè)定初值，包括設(shè)定圖象輸入?yún)?shù)：采集圖像的分辨率，圖象采集視頻端口的制式、亮度、對比度，每秒采集的幀數(shù)等。檢測區(qū)域的大小和個數(shù)、速度檢測標(biāo)線以及象素間距與實(shí)際路長的比例系數(shù)、各種車輛類型的特征量、圖像二值化及檢測區(qū)域內(nèi)特征點(diǎn)的閾值等，并建立識別的匹配摸板。

    3.3.2 圖象采集模塊

    將攝像機(jī)傳輸來的視頻圖象按初始化設(shè)置的要求捕捉下來并將其數(shù)字化，然后存儲到內(nèi)存里。 采集圖像的數(shù)字化是通過安裝在DSP高速數(shù)字信號處理器的視頻捕捉口來實(shí)現(xiàn)的，而圖象捕捉控制是由軟件來完成。捕捉軟件可以按每秒1～25幀（PAL制線）或1～30幀（N制）來捕捉圖像并存貯在幀緩存里以備預(yù)處理系統(tǒng)調(diào)用。

    3.3.3 圖象預(yù)處理

    對采集到的圖像進(jìn)行濾波除噪，主要采用中值濾波算法降低噪聲。因?yàn)橹兄禐V波具有抑制圖像噪音并保持輪廓清晰的特點(diǎn)。對濾波去噪后的圖象進(jìn)行銳化,銳化算法采用二階差分法。再對銳化后的圖象進(jìn)行直方圖均衡化的對比度增強(qiáng)。經(jīng)過預(yù)處理的圖象,可視化效果得到改善,利于進(jìn)行圖象分割。

    3.3.4 圖象分割模塊

    將預(yù)處理后的圖象,進(jìn)行目標(biāo)與背景分離，也就是把車的圖象與背景分離開來，以便于對車輛目標(biāo)的處理,提高運(yùn)算速度。分割可以有很多算法。圖象二值化算法簡單,速度快,符合圖象處理系統(tǒng)實(shí)時性特點(diǎn),所以采用圖象二值化分割。這種方式的分割，主要問題是如何確定閾值（灰度門坎）。根據(jù)實(shí)際情況，可以采用自適應(yīng)門限法來確定閾值，也可以人工現(xiàn)場設(shè)置。

    3.3.5 特征提取模塊

對分割出來的目標(biāo)特征進(jìn)行描述。描述主要是對目標(biāo)圖象的灰度，邊界，面積等屬性進(jìn)行測量，使目標(biāo)的特征量化，從而便于圖象識別。為加快交通流檢測的速度，把檢測目標(biāo)的面積作為特征提取出來,作為判斷是否有車輛通過的依據(jù)，同時通過對面積的特征匹配來確定車輛的類型。

     3.3.6 流量檢測模塊：

  根據(jù)圖象分割和提取的車輛特征進(jìn)行車輛數(shù)目統(tǒng)計和車輛速度計算。

   3.3.6.1、計數(shù)算法：其基本原理是，將檢測區(qū)里經(jīng)過灰度變換的圖像在圖象空間域上與背景圖像進(jìn)行差分。當(dāng)沒有車輛進(jìn)入檢測區(qū)域時，檢測區(qū)域的圖象接近于背景圖象，差分值小于設(shè)定的門限；當(dāng)有車輛進(jìn)入檢測區(qū)域時，檢測區(qū)域的圖象就會發(fā)生變化，與背景的差分結(jié)果將大于設(shè)定的門限。因此，通過處理車輛差分圖象并對特征點(diǎn)個數(shù)進(jìn)行計數(shù)和判斷，就可以檢測出車輛的存在。設(shè)圖像序列為f（x、y、t），背景圖象為f0（x、y、t），可由無車輛通過檢測區(qū)時的純路面圖象獲得。差分圖像可以表示為d（x、y）=|f（x、y、t）-f0（x、y 、t）|。將d（x、y）二值化，于是產(chǎn)生一幅二值化圖象d（x、y）。

    灰度門限的選擇是根據(jù)圖象的灰度變換來計算的。設(shè)檢測區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)特征的面積d’（x、y）=255）為K，我們則可以判斷：如果K≥N，則認(rèn)為有車通過；如果KくN則認(rèn)為沒有車通過。N為閾值，它是一個測量統(tǒng)計值，其大小因噪聲情況做測試和調(diào)整，依此為根據(jù)可以對車輛進(jìn)行計數(shù)。

3.3.6.2、測量車速度算法：

    采用特征點(diǎn)匹配的方法。首先在一幀圖象中選擇一組在運(yùn)動中形狀不變的特征點(diǎn)，然后與下一幀中的同類特征點(diǎn)作匹配，從而求得車輛運(yùn)動距離。再根據(jù)兩幅圖象之間的時間間隔，即車輛運(yùn)動的時間，zui后求出車速。具體算法是對分割出的有一定時間間隔的目標(biāo)圖象求出各自目標(biāo)的區(qū)域重心坐標(biāo)（x1,y1）,（x2,y2）,這兩個點(diǎn)求差，得出兩幅圖象的目標(biāo)重心移動的象素點(diǎn)距離，再乘以系統(tǒng)初始化時設(shè)定的象素長度與實(shí)際路長的比例系數(shù)，從而得到實(shí)際路長，再用兩幅圖象之間的時間間隔去除實(shí)際路長就得到了速度。在本系統(tǒng)中，速度的計算，主要用于區(qū)分機(jī)動車輛和非機(jī)動車輛或行人。

    3.3.7 類型識別模塊

用于識別車的類型。具體算法是：首先從圖象分割后的目標(biāo)圖象中選擇目標(biāo)特征向量，再使用判別函數(shù)，進(jìn)行判別分類，從而得到分類結(jié)果。 在模糊感應(yīng)控制系統(tǒng)中，類型識別的目的，主要在于區(qū)分機(jī)動車輛和非機(jī)動車輛。

四、控制軟件包的設(shè)置

通過RS422與模糊感應(yīng)控制設(shè)備連接，上位機(jī)使用控制軟件包UTC200，可以根據(jù)路口環(huán)境優(yōu)化配置感應(yīng)參數(shù)。
4．1．打開串口

接線完成后，首先打開與計算機(jī)相連的感應(yīng)控制器設(shè)備串口，在接線距離較短的情況下，請在＂串口配置＂中設(shè)置波特率38400，其他參數(shù)不改變．

4．2．采集原始圖像

命令菜單中，選擇＂采集圖像＂可以用于采集路口實(shí)際圖像環(huán)境，在采集過程中，需要等待３０秒左右．

＂匯報信息＂項(xiàng)點(diǎn)擊后，將在右側(cè)顯示出預(yù)制的模糊感應(yīng)控制參數(shù)，便于系統(tǒng)管理員作為根據(jù)路口實(shí)際情況進(jìn)行修改設(shè)置的參考．

 4．3．預(yù)置參數(shù)的調(diào)整

通過＂設(shè)置參數(shù)＂菜單中的＂圖像設(shè)置＂菜單項(xiàng)可以對路口感應(yīng)控制參數(shù)進(jìn)行修改，修改后，即可通過＂匯報信息＂進(jìn)行相應(yīng)瀏覽．

點(diǎn)擊該項(xiàng)后，將出現(xiàn)彈出對話框，進(jìn)行原始YUV圖像采集的文件選擇操作。進(jìn)行該操作后，將打開網(wǎng)格狀的圖像窗口，通過鼠標(biāo)拖放操作，完成對檢測區(qū)域的設(shè)置。完成對選擇區(qū)設(shè)定后，可以確定４個判斷點(diǎn)，這４個判斷點(diǎn)，主要用于識別自然環(huán)境的光照亮度，不一定要在檢測范圍內(nèi)，只需要在圖像上，點(diǎn)鼠標(biāo)左鍵，即可設(shè)定一個判斷點(diǎn)，４個判斷點(diǎn)要求設(shè)置在周圍建筑物對自然光線環(huán)境影響較小的地方，盡量保證４個點(diǎn)處于環(huán)境狀態(tài)影響較小的白色區(qū)域．

   設(shè)置好判斷點(diǎn)后，再確定白天與黑夜的坎值，白天的坎值確定白天時的檢測方案（需調(diào)整滑動條到白天時的正常狀態(tài)），黃昏的坎值確定黃昏時的檢測方案（需調(diào)整滑動條到該路口黃昏時的正常狀態(tài)），夜晚的坎值確定夜晚時的檢測方案（需調(diào)整滑動條到該路口夜晚時的正常狀態(tài)）．以便系統(tǒng)適應(yīng)各時段的環(huán)境照度。

五、結(jié)束語

視頻識別的模糊感應(yīng)辦法，它與環(huán)行線圈的感應(yīng)方式相比，其路口施工量較小，不受路面的影響，而且設(shè)置靈活，不破壞路面，可以移動安裝。交通信號單點(diǎn)模糊感應(yīng)控制，可以根據(jù)路口車流量的大小，及時有效地調(diào)整綠燈時間，能很好地解決路口空放問題。這樣一來，一方面減少了機(jī)動車輛的路口通過時間，另一方面，也節(jié)約了機(jī)動車輛的能源消耗，具有實(shí)際的社會經(jīng)濟(jì)意義。