隧道行車圖像特征信息提取及綜合應用方法研究

盧　倩，李　震，丁　磊，李良榮

(貴州大學大數據與信息工程學院,貴州 貴陽　550025)

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隧道行車圖像特征信息提取及綜合應用方法研究

盧倩，李震，丁磊，李良榮

(貴州大學大數據與信息工程學院,貴州 貴陽550025)

摘要：本文提出一種通過視頻圖像特征信息提取的方法，檢測隧道中是否有車通過、行車速度、來車數量等信息，智能控制系統用其實施“車近燈亮、車過燈滅、依據車速自動調整隧道燈的照明亮度”。另外，將隧道行車信息提取算法中產生的數據合理儲存，通過數據挖掘，1)依據車流量及車速判斷隧道的交通狀況，異常情況下主動報警，并向交管部門發送特征圖像，供交通疏導或事故救援的指揮作參考；2)檢索某人駕車何時通過該監測點；3)獲取月度、季度及年度的通行量報表等。

關鍵詞：公路隧道；視頻圖像；特征信息；節能

引言

高速公路建設中，中國是世界上隧道工程最多、地質最復雜、技術發展最快的國家[1]。隧道照明系統是保證隧道內安全行車的重要設施，智能化照明控制系統的研究與實施，已經納入國家節能減排政策的內涵。在智能化隧道照明控制系統的研究中，提供實時、準確的隧道交通狀況信息非常重要，它是實現在保證隧道行車安全的基礎上節能、提高公路通行能力、提升公路運營水平的基本參數[2]。

本文針對隧道照明智能控制系統中的行車信息檢測問題，提出用紅外攝像頭采集通過隧道節點的行車視頻，經圖像解析算法提取信息來準確判斷是否有車通過、行車速度、來車數量，并利用其開關LED隧道燈組，做到隧道“車近燈亮、車過燈滅、依據行車速度自動調整隧道燈的照明亮度”，在保證隧道行車安全的前提下有效節能，提高經濟效益；減少污染物的排放，提高社會效益。同時，系統運行所用算法輸出的信息中，必然包含了車輛通過隧道檢測點的時間、圖像、車速、車型、車流量等有用信息，可以儲存利用。其中，通過隧道節點的車流量統計及車速信息，可以用來判斷隧道交通是否擁堵、或者隧道中是否有事故發生，該數據對疏導交通、事故處理有重要作用；通過儲存數據庫，還可以檢索×××車何時通過監測點，對刑事案件的偵破及交通違章的查處等等都有積極作用。但是，系統長期運行儲存的數據信息必然海量，傳統的數據挖掘技術無法適應快速增長的各種復雜類型的數據挖掘，大數據挖掘技術很好的解決了這一難題。在我國經濟社會的快速發展中，大數據產業也是我國經濟社會發展的戰略選擇[3-4]。

1圖像采集與數據處理總體方案

為了實現LED隧道照明智能控制系統，在較長隧道中設置多個檢測點(節點)，每個節點用紅外攝像頭采集圖像。由于車型不同，其車燈照明不同，會引起目標圖像及其背景的較大變化，給圖像處理帶來較多的問題。采用紅外攝像，可以最大限度的避免可見光帶來的圖像背景變化，有利于降低后期圖像處理的難度。如圖1所示，視頻圖像經過下列三個步驟可獲取有用的特征信息。

第一步是圖像的預處理。將攝像頭獲取的連續的視頻流數據進行等時間間隔的幀提取，并將提取的數據幀進行初步的數據處理。即采用銳化算法，使得特征數據凸顯。

第二步是特征數據提取。采用相鄰幀差法、連續幀差法、背景幀差法等等方法，提取特征數據，并將非特征數據濾掉。

第三步是數據運算及比對處理。通過數據運算可以得到來車的車速等信息，通過比對處理，可以獲得來車的車牌、車型等信息。

圖1　系統工作流程Fig.1　System working flow chart

2隧道通行車輛數據處理應解決的關鍵問題

1)關鍵特征信息的檢測:首先，準確的檢測到有車通過隧道監測點以及來車數量，是系統實現隧道照明燈組選擇性亮/滅控制而有效節能的核心問題；其次，檢測到通過節點的最快車輛的行車速度，則是提供合適的隧道照明，提高隧道行車安全性的關鍵問題。最后，判斷車型及車牌，這是實現歷史信息查詢功能所必須解決的關鍵問題。

2)信息的編碼、傳輸與儲存:圖像解析算法獲得的信息，有直接用于隧道燈光控制的、有提供交管部門參考有效疏導交通的、還有用于保存信息以供查詢的，不同的數據要有相應的編碼、傳輸和存儲方法，方能達到快速、準確、有效應用。高效的編碼方式不僅對控制系統的穩定運行至關重要，而且也是數據挖掘、利用的重要依據，信息的編碼、傳輸與存儲方法應該研究。

3)數據挖掘應用:系統長期運行，儲存的信息必將是海量數據。采用適當的數據挖掘技術，不僅可以從海量信息中檢索到×××車在某時間通過的節點、車速、特征圖像等信息，還可獲取該段隧道月度、季度及年度的車流量統計表等等，因此，歷史信息的查詢方法也是值得研究的問題。

3解決問題的基本方法

3.1數據處理

1)來車信息檢測:系統控制的首要目標是保證隧道內安全行車，其次才是節能。準確判斷來車信息非常重要，課題組采用過地磁法、紅外對射、超聲波、微波雷達等方法檢測，效果都不理想。比如地磁檢測，在實踐中，車輛通過某檢測點時可能騎著分道線跑(隧道中超車，交規不允許但現實卻是有的)，判斷結果是兩輛車，而下一檢測點只檢測到一輛車通過，系統認為有車在該路段拋錨，于是將該路段設置為“長明燈”，并將某車道設置為“禁止通行”，后果嚴重。根據視頻圖像特點，通過圖像解析數據提取出來的信息，可以滿足系統控制需求。

在特征信息提取的處理過程中，背景幀差法獲得的數據正好用來判斷是否有車來，而采取相鄰幀差法可獲取車輛運行的位移信息，兩者結合就可以更加準確的判斷是否有來車，且能獲得來車的其它數據信息。

基本算法[5]如下：

a.將無車輛經過的圖像作為背景圖片，并把當前圖片與背景圖片進行差分，與背景模型匹配的像素稱為背景bk(x,y)，不匹配的像素則稱為前景fk(x,y)，經閾值T劃分，可得到目標的二值化圖像：

(1)

(2)

b.將相鄰兩幀進行差分，經閾值T判斷目標對象：

(3)

(4)

3.1.2車速計算

采用一種基于背景差分和幀間差分相結合的算法來計算車速。

基本算法[6-7]：在一幀圖像中選擇一組在運動中形狀不變的特征點，與相鄰下一幀中的同類特征點作匹配，根據相鄰兩幀圖像中的特征點移動的位移量求得車輛運動距離，根據相鄰兩幀圖像之間的時間間隔得到車輛運動的時間(采集時間)，再依據位移量Dn(x,y)和時間t，即可計算出車速。

(5)

(6)

車輛檢測、車型及車牌識別、車速檢測的總流程如圖2所示。

圖2　視頻信息提取的總流程圖Fig.2　Total flow of video imformation withdrawing

3.1.3信息提取與應用

a.通過單位時間內的計數，即可獲得車輛通過檢測點瞬間的行車數量。目標是檢測并行車輛、緊隨車輛、騎著分道線跑的車輛。該信息傳輸到燈具控制器，用于LED燈組的選擇性亮/滅控制。

b.提取通過監測點的最快行車的速度。是因為在隧道中，不同的行車速度，駕駛員對照明的需求是不一樣的。該速度信息傳送到燈具控制器，與隧道路段亮度控制指令的信息結合運算，輸出的信息去調整該隧道路段的LED燈的照明亮度。并且，車速信息在該路段照明燈關閉之前要一直保持；檢測到有更快車輛到來時，速度數據要及時刷新。

c.行車數據信息傳送到服務器存儲，在服務器中可以重新統計車流量(單位時間內的行車數量，該計數時間比a項闡述所指時間要長)，結合行車速度，可以判斷隧道是否達到飽和通行量或隧道中有事故發生，并主動報警(同時發送特征圖像信息)，以便交管部門有效調度交通或實施事故救援。

注:對車型及車牌信息提取算法相對復雜，將在其它文章中闡述。

3.2信息的編碼方式

通過圖像信息的處理，最終會得到以下三類數據：

第一類是實時數據。是對各種算法產生的特征數據進行提取后的集成，包含節點號、通行時間、車牌號、車型、車速等特征信息，主要用于數據挖掘應用，擬編碼如表1所示。

表1　第一類數據

第二類是實時控制信息。是發送到燈具控制器的關鍵信息，它集成利用算法獲取的，通過隧道的“來車速度、來車數量”2個信息。其“有車”開啟照明、“行車速度”用以調整隧道燈的照明亮度(以最快車輛信息為準)、“來車數量”用于判斷經過本節點的車輛是否都進入下一路段，擬編碼如表2所示：

表2　第二類數據

第三類是具有檢索標識的圖像特征信息包。用特殊算法產生，也可用特殊算法還原的圖像特征數據信息包，擬編碼如表3所示。

表3　第三類數據

3.3信息傳輸與儲存

用于傳輸和保存的圖像數據并不是攝像頭采集的原始視頻圖像，而是經過信息處理后，可還原特征圖像的特征數據。第二類數據是直接發送到LED隧道燈燈具控制器，用于隧道照明控制的；第一類數據和第三類數據要分別儲存，圖像信息集成、壓縮后，通過總線方式傳輸(或無線發送)到服務器集總，數據庫技術相對成熟，在此不做詳細描述。

3.4數據挖掘應用

隨著高速公路隧道照明控制技術的發展，各種傳感器的接入，其采集信息除在系統中實時應用之外，都將發揮其更多的實用價值。這些數據處理的信息量是隨時間呈指數級增長的，包含視頻、圖像等半結構化和非結構化類型的數據，是智慧交通信息技術應用的一部分。傳統的數據挖掘方法，無法快速有效的完成海量交通數據的實時信息挖掘任務，而大數據技術提供了一個有效的解決途徑[8]。借鑒計算機軟件工程的研究經驗，以及基于云計算的大數據處理結構[9-10]，針對隧道交通的復雜數據特性和網絡異構性，設計了隧道視頻信息數據處理結構圖，如圖3所示。

圖3　視頻信息數據結構圖Fig.3　Data structure of video information

4結束語

在隧道照明智能控制系統研究中，采用圖像解析方法來檢測隧道來車的信息是本文的特色與創新之處。項目組之前采用過地磁法、紅外對射、超聲波、微波雷達等方法，效果都不理想。根據視頻圖像特點，圖像解析數據可以滿足控制需求，并且，通過隧道中交通視頻信息解析信息的存儲與數據挖掘，可以快速掌握隧道的交通狀況，異常情況下，系統將主動報警，并發送特征圖像信息到交通管理指揮中心，便于疏導交通或實施事故救援；可以幫助刑偵部門快速查詢嫌疑人車輛何時通過該段隧道，對遏制和查處犯罪有積極作用；還可以獲取隧道的月度、季度、年度的交通流量信息表等，這種檢測方法的實用價值顯著。

參考文獻

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[4] 李保芳.大數據產業是貴州經濟社會發展的戰略選擇[EB/OL].http://city.ifeng.com/a/20140704/409775_0.shtml

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A Method Research for Feature Information Extraction and

Application of Tunnel Vehicle Image

Lu Qian, Li Zhen, Ding Lei, Li Liangrong

(CollegeofBigDataandInformationEngineering;GuizhouUniversity,Guiyang550025,China)

Abstract：This paper presents a method of processing video image by feature information extraction in tunnel intelligent control system. By detecting whether vehicles pass, their driving speed and vehicle number information in tunnels, the brightness scheme of the tunnel lights of “the car near the lights on, the car far the lights off” can be implemented and adjusted automatically. In addition, the data generated by information extraction and data mining can be applied as follows. Firstly, the system can forecast tunnel traffic conditions judging by traffic flow and speed, alarm and send the information to the traffic control department when necessary, which is helpful to the tunnel traffic grooming or accident rescue . Secondly, it has the function to retrieve the time when a vehicle passes the monitoring point. Thirdly, the system can also provide monthly, quarterly or annual traffic volume of the tunnel etc.

Key words:highway tunnel; video image; feature information; energy-saving.

基金項目：國家自然科學基金“高速公路隧道節能照明關鍵技術研究”(61361012),貴州大學校創新基金“高速公路照明節能控制系統控制算法研究”(研理工2014006)

中圖分類號：TP274+.2

文獻標識碼：A

DOI:10.3969j.issn.1004-440X.2015.06.026