基于視頻處理的智能信號(hào)燈狀態(tài)檢測(cè)方法及檢測(cè)系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本專利涉及一種交通控制技術(shù)，具體涉及信號(hào)燈狀態(tài)檢測(cè)技術(shù)。
【背景技術(shù)】
[0002] 在電子警察系統(tǒng)中，一般通過(guò)交通信號(hào)燈的狀態(tài)判斷交通違法行為。信號(hào)燈狀態(tài) 檢測(cè)器就是用來(lái)獲取信號(hào)燈狀態(tài)的一種電子設(shè)備。
[0003] 信號(hào)燈狀態(tài)檢測(cè)器，即檢測(cè)信號(hào)燈的亮滅情況，并以I/O信號(hào)或者串口協(xié)議的方 式輸出檢測(cè)結(jié)果?，F(xiàn)有的信號(hào)燈狀態(tài)檢測(cè)器主要由三部分組成：前端電路、協(xié)議處理、輸出 接口。前端電路將信號(hào)燈并聯(lián)而來(lái)的電源信號(hào)轉(zhuǎn)換成適合后續(xù)電路處理的電平信號(hào)；協(xié)議 處理部分將檢測(cè)到的信號(hào)燈狀態(tài)轉(zhuǎn)換成高低電平的I/O信號(hào)或者串口協(xié)議數(shù)據(jù)。
[0004] 目前，現(xiàn)有技術(shù)都是基于單片機(jī)來(lái)進(jìn)行信號(hào)處理、協(xié)議轉(zhuǎn)換以及控制輸出的。由于 單片機(jī)性能的限制，當(dāng)處理多個(gè)通道的信號(hào)燈時(shí)，只能做簡(jiǎn)單的信號(hào)燈狀態(tài)檢測(cè)和結(jié)果上 報(bào)，不能有效的過(guò)濾干擾信號(hào)以及靈活實(shí)現(xiàn)其它附加功能；加之，單片機(jī)本身容易受干擾影 響，導(dǎo)致出現(xiàn)程序跑飛、死機(jī)等問(wèn)題，即使利用watchdog解決上述問(wèn)題，但是從系統(tǒng)異常到 watchdog復(fù)位，再到設(shè)備重啟正常工作這段時(shí)間，也會(huì)漏掉信號(hào)燈狀態(tài)檢測(cè)，這樣對(duì)于整個(gè) 電子警察系統(tǒng)來(lái)說(shuō)就會(huì)出現(xiàn)漏拍或者誤拍的問(wèn)題。
[0005] 公告號(hào)CN 102568242 B的中國(guó)發(fā)明專利公開(kāi)了一種基于視頻處理的信號(hào)燈狀態(tài) 檢測(cè)方法及其系統(tǒng)，其公開(kāi)的基于視頻處理的信號(hào)燈檢測(cè)方案雖然能夠解決采用信號(hào)燈狀 態(tài)檢測(cè)器進(jìn)行信號(hào)燈狀態(tài)檢測(cè)所存在的問(wèn)題，但是該檢測(cè)方法對(duì)惡劣環(huán)境，視頻質(zhì)量較差， 復(fù)雜路口的信號(hào)燈以及信號(hào)燈多樣性等情況的自適應(yīng)差，無(wú)法有效的在惡劣的環(huán)境及較差 成像條件下為公安交通提供更加準(zhǔn)確有效的執(zhí)法證據(jù)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 針對(duì)現(xiàn)有基于視頻處理的信號(hào)燈檢測(cè)方案無(wú)法在惡劣的環(huán)境及較差成像條件下 有效檢測(cè)信號(hào)燈狀態(tài)的問(wèn)題，本專利的目的在于以下兩點(diǎn)：
[0007] 目的1 :提供一種基于視頻處理的智能信號(hào)燈狀態(tài)檢測(cè)方法；
[0008] 目的2 :提供一種實(shí)現(xiàn)上述檢測(cè)方法的智能信號(hào)燈狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)；
[0009] 據(jù)此解決現(xiàn)有技術(shù)所存在的問(wèn)題。
[0010] 為了達(dá)到上述目的，本專利采用如下的技術(shù)方案：
[0011] 目的1:基于視頻處理的智能信號(hào)燈狀態(tài)檢測(cè)方法，該檢測(cè)方法包括如下步驟：
[0012] (1)在信號(hào)燈視頻中給出信號(hào)燈的初始化位置及相關(guān)信息，使用定位算法確定信 號(hào)燈區(qū)域位置；
[0013] (2)分析信號(hào)燈區(qū)域的成像質(zhì)量，診斷視頻質(zhì)量是否異常；
[0014] (3)對(duì)信號(hào)燈區(qū)域進(jìn)行顏色空間分析提取相應(yīng)的色彩區(qū)域，并確定亮燈區(qū)域的位 置；
[0015] (4)根據(jù)步驟（3)得到的信號(hào)燈區(qū)域的顏色及亮燈區(qū)域位置特征實(shí)時(shí)判斷信號(hào)燈 的當(dāng)前狀態(tài)。
[0016] 優(yōu)選的，所述步驟（2)中通過(guò)對(duì)視頻幀的亮度、對(duì)比度、偏色的計(jì)算，以診斷視頻 質(zhì)量，若連續(xù)視頻質(zhì)量異常嚴(yán)重，則進(jìn)行報(bào)警。進(jìn)一步的，該視頻質(zhì)量診斷過(guò)程如下：
[0017] (201)從視頻中信號(hào)燈區(qū)域中提取全局亮度，并檢測(cè)亮度是否異常，若正常轉(zhuǎn)入步 驟（202)，若異常轉(zhuǎn)入步驟（205);
[0018] (202)檢測(cè)視頻中信號(hào)燈區(qū)域的對(duì)比度是否異常，若正常轉(zhuǎn)入步驟（203)，若異常 轉(zhuǎn)入步驟（205);
[0019] (203)檢測(cè)從視頻中信號(hào)燈區(qū)域的顏色失真是否異常，若正常轉(zhuǎn)入步驟（204)，若 異常轉(zhuǎn)入步驟（205);
[0020] (204)確定視頻質(zhì)量正常，進(jìn)行后續(xù)視頻分析處理；
[0021] (205)確認(rèn)視頻亮度、對(duì)比度、顏色異常提示報(bào)警并且進(jìn)入視頻的下一幀繼續(xù)步驟 (201) 〇
[0022] 優(yōu)選的，所述步驟（3)中基于亮度、飽和度結(jié)合高斯模型與HSI顏色空間分割出信 號(hào)燈區(qū)域，同時(shí)利用聚類分析提取信號(hào)燈區(qū)域內(nèi)的滿足色度、亮度和飽和度信息的連通域。 進(jìn)一步，步驟（3)的包括如下子步驟：
[0023] (301)從視頻中信號(hào)燈區(qū)域中提取滿足色度、飽和度、亮度閾值范圍的顏色點(diǎn)；
[0024] (302)判斷視頻的晝夜模式，對(duì)晝夜場(chǎng)景的視頻進(jìn)行不同特征圖像處理的步驟；
[0025] (303)若為晝場(chǎng)景，則進(jìn)行彩色圖像分割，并將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，并計(jì)算灰度 圖像的平均亮度；
[0026] (304)若為夜場(chǎng)景，則直接進(jìn)行灰度圖像分割，并計(jì)算灰度分割圖像的平均亮度；
[0027] (305)對(duì)分割圖像進(jìn)行預(yù)處理；
[0028] (306)通過(guò)對(duì)預(yù)處理后的分割圖像中的前景點(diǎn)進(jìn)行連通域標(biāo)記，并通過(guò)幾何特征 提取多個(gè)連通域作為信號(hào)燈亮燈區(qū)域的候選區(qū)域。
[0029] 優(yōu)選的，所述步驟（4)針對(duì)作為信號(hào)燈亮燈區(qū)域的候選區(qū)域的多個(gè)連通域通過(guò)幾 何特征模型提取信號(hào)燈的最優(yōu)連通域，據(jù)此確定信號(hào)燈的狀態(tài)。進(jìn)一步的，所述步驟（4)包 括如下子步驟：
[0030] (401)判斷候選連通域的顏色和亮度，以此確定信號(hào)燈的狀態(tài)；
[0031] (402)判斷候選連通域相對(duì)于信號(hào)燈內(nèi)紅、黃、綠的燈的位置，以確定信號(hào)燈的位 置狀態(tài)；
[0032] (403)基于步驟（401)與步驟（402)給出的候選區(qū)域的顏色及位置信息判斷信號(hào) 燈的狀態(tài)，對(duì)應(yīng)的連通域?yàn)樽顑?yōu)連通域。
[0033] 優(yōu)選的，所述檢測(cè)方法還包括通過(guò)統(tǒng)計(jì)各燈位置及顏色信息實(shí)時(shí)校驗(yàn)信號(hào)燈區(qū)域 位置的偏移的步驟。進(jìn)一步的，該步驟通過(guò)如下子步驟實(shí)現(xiàn)：
[0034] (501)判斷信號(hào)燈的狀態(tài)，若信號(hào)燈狀態(tài)為紅燈或者綠燈，則周期性的統(tǒng)計(jì)其特 征，否則結(jié)束流程；
[0035] (502)通過(guò)紅燈或者綠燈區(qū)域的特征，提取相應(yīng)的位置及顏色閾值的特征并進(jìn)行 周期性的統(tǒng)計(jì)；
[0036] (503)根據(jù)步驟（502)的統(tǒng)計(jì)值，確定紅燈、綠燈區(qū)域中心位置的偏移；
[0037] (504)根據(jù)步驟（502)的統(tǒng)計(jì)值，確定整個(gè)信號(hào)燈區(qū)域中心位置的偏移；
[0038] (505)根據(jù)步驟（503)和步驟（504)確定的信號(hào)燈亮燈區(qū)域位置及信號(hào)燈區(qū)域位 置的偏移值判斷信號(hào)燈周期是否正常，若正常轉(zhuǎn)入步驟（506)，若不正常轉(zhuǎn)入步驟（507);
[0039] (506)通過(guò)統(tǒng)計(jì)值，校驗(yàn)信號(hào)燈區(qū)域的位置；
[0040] (507)還原紅燈和綠燈的中心位置為初始化規(guī)則中的位置。
[0041] 優(yōu)選的，所述檢測(cè)方法還包括依據(jù)視頻異常診斷結(jié)果及信號(hào)燈的狀態(tài)，對(duì)信號(hào)燈 異常色度的顏色進(jìn)行校正的步驟。進(jìn)一步的，該步驟通過(guò)如下子步驟實(shí)現(xiàn)：
[0042] (601)首先判斷是否進(jìn)行顏色校正，若是則進(jìn)入步驟（602)，否則結(jié)束流程；
[0043] (602)根據(jù)確定的信號(hào)燈狀態(tài)及其對(duì)應(yīng)的亮度區(qū)域，判定信號(hào)燈顏色是否異常，若 異常則進(jìn)入步驟（603)，否則結(jié)束流程；
[0044] (603)提取異常色度的像素點(diǎn)并進(jìn)行顏色校正。
[0045] 優(yōu)選的，所述檢測(cè)方法還包括依據(jù)亮燈狀態(tài)信號(hào)燈的位置，對(duì)信號(hào)燈的形狀，即圓 形燈、箭頭燈、人行橫道燈等進(jìn)行識(shí)別的步驟。進(jìn)一步的，該步驟通過(guò)如下子步驟實(shí)現(xiàn)：
[0046] (701)首先判斷信號(hào)燈周期是否正常，若是則進(jìn)入步驟（702)，否則結(jié)束流程；
[0047] (702)根據(jù)確定的信號(hào)燈狀態(tài)及其對(duì)應(yīng)的亮度區(qū)域，將此區(qū)域通過(guò)預(yù)先訓(xùn)練好的 SVM分類器進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別出信號(hào)燈的形狀即，箭頭燈（左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)）、圓形燈（直行等）、文 字燈（直行待行燈）、人行橫道燈。
[0048] 目的2 :基于視頻處理的智能信號(hào)燈狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)，所述檢測(cè)系統(tǒng)包括：
[0049] 信號(hào)燈區(qū)域位置定位模塊，所述信號(hào)燈區(qū)域位置定位模塊確定信號(hào)燈視頻中信號(hào) 燈區(qū)域位置；
[0050] 視頻異常診斷模塊，所述視頻異常診斷模塊用于診斷經(jīng)信號(hào)燈區(qū)域位置定位模塊 定位的信號(hào)燈區(qū)域的視頻成像質(zhì)量是否異常并給出異常級(jí)別；
[0051] 顏色空間分析模塊，所述顏色空間分析模塊對(duì)視頻質(zhì)量在異常級(jí)別范圍內(nèi)的信號(hào) 燈區(qū)域進(jìn)行顏色空間分析，提取信號(hào)燈區(qū)域內(nèi)的滿足色度、亮度和飽和度信息的連通域；
[0052] 信號(hào)燈狀態(tài)判斷模塊，所述信號(hào)燈狀態(tài)判斷模塊對(duì)由顏色空間分析模塊提取得到 的連通域進(jìn)行分析，提取最優(yōu)連通域，確定信號(hào)燈的狀態(tài)。
[0053] 優(yōu)選的，所述檢測(cè)系統(tǒng)還包括信號(hào)燈區(qū)域位置校正模塊，所述信號(hào)燈區(qū)域位置校 正模塊通過(guò)統(tǒng)計(jì)各燈位置及顏色信息實(shí)時(shí)校驗(yàn)信號(hào)燈區(qū)域位置的偏移。
[0054] 優(yōu)選的，所述檢測(cè)系統(tǒng)還包括信號(hào)燈異常色度校正模塊，所述信號(hào)燈異常色度校 正模塊依據(jù)視頻異常診斷結(jié)果及信號(hào)燈的狀態(tài)，對(duì)信號(hào)燈異常色度的顏色進(jìn)行校正。
[0055] 優(yōu)選的，所述檢測(cè)系統(tǒng)還包括信號(hào)燈形狀識(shí)別模塊，所述信號(hào)燈形狀識(shí)別模塊依 據(jù)信號(hào)燈狀態(tài)及其對(duì)應(yīng)的亮度區(qū)域，利用SVM分類器識(shí)別信號(hào)燈的形狀。
[0056] 本專利提供的方案無(wú)需附件硬件及其安裝，穩(wěn)定有效，自適應(yīng)性強(qiáng)且復(fù)雜度小，能 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)信號(hào)燈的狀態(tài)，并在惡劣的環(huán)境及較差成像條件下為公安交通提供更加準(zhǔn)確有效 的執(zhí)法證據(jù)。
[0057] 本方案適用多種類型的信號(hào)燈檢測(cè)，尤其適用復(fù)雜場(chǎng)景下的智能交通系統(tǒng)。
【附圖說(shuō)明】
[0058] 以下結(jié)合附圖和【具體實(shí)施方式】來(lái)進(jìn)一步說(shuō)明本專利。
[0059] 圖1是本專利實(shí)例中基于視頻處理的信號(hào)燈檢測(cè)的流程示意圖；
[0060] 圖2是本專利實(shí)例中視頻異常診斷的流程示意圖；
[0061] 圖3是本專利實(shí)例中信號(hào)燈的顏色及空間幾何特征分析的流程示意圖；
[0062] 圖4是本專利實(shí)例中信號(hào)燈狀態(tài)判斷的流程示意圖；
[0063] 圖5是本專利實(shí)例中信號(hào)燈信息統(tǒng)計(jì)及位置偏移校正的流程示意圖；
[0064] 圖6是本專利實(shí)例中信號(hào)燈異常色度顏色校正的流程示意圖；
[0065] 圖7是本專利實(shí)例中信號(hào)燈形狀識(shí)別的流程示意圖；
[0066] 圖8是本專利實(shí)例中基于視頻處理的信號(hào)燈狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)的系統(tǒng)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0067] 為了使本專利實(shí)現(xiàn)的技術(shù)手段、創(chuàng)作特征、達(dá)成目的與功效易于明白了解，下面結(jié) 合具體圖示，進(jìn)一步闡述本專利。
[0068] 本專利提供的基于視頻處理的智能信號(hào)燈檢測(cè)方案，適用多種類型的信號(hào)燈檢 測(cè)，尤其適用復(fù)雜場(chǎng)景下的智能交通系統(tǒng)。其整個(gè)檢測(cè)過(guò)程包含步驟為：
[0069] 首先，在信號(hào)燈視頻中給出信號(hào)燈的初始化位置及相關(guān)信息，使用定位算法確定 信號(hào)燈區(qū)域位置，本專利中稱為信號(hào)燈檢測(cè)區(qū)域；
[0070] 接著，分析信號(hào)燈檢測(cè)區(qū)域的成像質(zhì)量，診斷視頻質(zhì)量是否異常并給出異常級(jí)別； 若長(zhǎng)時(shí)間視頻質(zhì)量異常嚴(yán)重，則認(rèn)為外部硬件燈異常出現(xiàn)的情況，則通過(guò)報(bào)警機(jī)制通知用 戶，讓用戶及時(shí)排除故障。
[0071] 若視頻質(zhì)量在異常級(jí)別范圍內(nèi)，則結(jié)合高斯模型與HSI顏色空間分割出信號(hào)燈