隧道行车图像特征信息提取及综合应用方法研究

卢　倩，李　震，丁　磊，李良荣

(贵州大学大数据与信息工程学院,贵州 贵阳　550025)



隧道行车图像特征信息提取及综合应用方法研究

卢倩，李震，丁磊，李良荣

(贵州大学大数据与信息工程学院,贵州 贵阳550025)

摘要：本文提出一种通过视频图像特征信息提取的方法，检测隧道中是否有车通过、行车速度、来车数量等信息，智能控制系统用其实施“车近灯亮、车过灯灭、依据车速自动调整隧道灯的照明亮度”。另外，将隧道行车信息提取算法中产生的数据合理储存，通过数据挖掘，1)依据车流量及车速判断隧道的交通状况，异常情况下主动报警，并向交管部门发送特征图像，供交通疏导或事故救援的指挥作参考；2)检索某人驾车何时通过该监测点；3)获取月度、季度及年度的通行量报表等。

关键词：公路隧道；视频图像；特征信息；节能

引言

高速公路建设中，中国是世界上隧道工程最多、地质最复杂、技术发展最快的国家[1]。隧道照明系统是保证隧道内安全行车的重要设施，智能化照明控制系统的研究与实施，已经纳入国家节能减排政策的内涵。在智能化隧道照明控制系统的研究中，提供实时、准确的隧道交通状况信息非常重要，它是实现在保证隧道行车安全的基础上节能、提高公路通行能力、提升公路运营水平的基本参数[2]。

本文针对隧道照明智能控制系统中的行车信息检测问题，提出用红外摄像头采集通过隧道节点的行车视频，经图像解析算法提取信息来准确判断是否有车通过、行车速度、来车数量，并利用其开关LED隧道灯组，做到隧道“车近灯亮、车过灯灭、依据行车速度自动调整隧道灯的照明亮度”，在保证隧道行车安全的前提下有效节能，提高经济效益；减少污染物的排放，提高社会效益。同时，系统运行所用算法输出的信息中，必然包含了车辆通过隧道检测点的时间、图像、车速、车型、车流量等有用信息，可以储存利用。其中，通过隧道节点的车流量统计及车速信息，可以用来判断隧道交通是否拥堵、或者隧道中是否有事故发生，该数据对疏导交通、事故处理有重要作用；通过储存数据库，还可以检索×××车何时通过监测点，对刑事案件的侦破及交通违章的查处等等都有积极作用。但是，系统长期运行储存的数据信息必然海量，传统的数据挖掘技术无法适应快速增长的各种复杂类型的数据挖掘，大数据挖掘技术很好的解决了这一难题。在我国经济社会的快速发展中，大数据产业也是我国经济社会发展的战略选择[3-4]。

1图像采集与数据处理总体方案

为了实现LED隧道照明智能控制系统，在较长隧道中设置多个检测点(节点)，每个节点用红外摄像头采集图像。由于车型不同，其车灯照明不同，会引起目标图像及其背景的较大变化，给图像处理带来较多的问题。采用红外摄像，可以最大限度的避免可见光带来的图像背景变化，有利于降低后期图像处理的难度。如图1所示，视频图像经过下列三个步骤可获取有用的特征信息。

第一步是图像的预处理。将摄像头获取的连续的视频流数据进行等时间间隔的帧提取，并将提取的数据帧进行初步的数据处理。即采用锐化算法，使得特征数据凸显。

第二步是特征数据提取。采用相邻帧差法、连续帧差法、背景帧差法等等方法，提取特征数据，并将非特征数据滤掉。

第三步是数据运算及比对处理。通过数据运算可以得到来车的车速等信息，通过比对处理，可以获得来车的车牌、车型等信息。

图1　系统工作流程Fig.1　System working flow chart

2隧道通行车辆数据处理应解决的关键问题

1)关键特征信息的检测:首先，准确的检测到有车通过隧道监测点以及来车数量，是系统实现隧道照明灯组选择性亮/灭控制而有效节能的核心问题；其次，检测到通过节点的最快车辆的行车速度，则是提供合适的隧道照明，提高隧道行车安全性的关键问题。最后，判断车型及车牌，这是实现历史信息查询功能所必须解决的关键问题。

2)信息的编码、传输与储存:图像解析算法获得的信息，有直接用于隧道灯光控制的、有提供交管部门参考有效疏导交通的、还有用于保存信息以供查询的，不同的数据要有相应的编码、传输和存储方法，方能达到快速、准确、有效应用。高效的编码方式不仅对控制系统的稳定运行至关重要，而且也是数据挖掘、利用的重要依据，信息的编码、传输与存储方法应该研究。

3)数据挖掘应用:系统长期运行，储存的信息必将是海量数据。采用适当的数据挖掘技术，不仅可以从海量信息中检索到×××车在某时间通过的节点、车速、特征图像等信息，还可获取该段隧道月度、季度及年度的车流量统计表等等，因此，历史信息的查询方法也是值得研究的问题。

3解决问题的基本方法

3.1数据处理

1)来车信息检测:系统控制的首要目标是保证隧道内安全行车，其次才是节能。准确判断来车信息非常重要，课题组采用过地磁法、红外对射、超声波、微波雷达等方法检测，效果都不理想。比如地磁检测，在实践中，车辆通过某检测点时可能骑着分道线跑(隧道中超车，交规不允许但现实却是有的)，判断结果是两辆车，而下一检测点只检测到一辆车通过，系统认为有车在该路段抛锚，于是将该路段设置为“长明灯”，并将某车道设置为“禁止通行”，后果严重。根据视频图像特点，通过图像解析数据提取出来的信息，可以满足系统控制需求。

在特征信息提取的处理过程中，背景帧差法获得的数据正好用来判断是否有车来，而采取相邻帧差法可获取车辆运行的位移信息，两者结合就可以更加准确的判断是否有来车，且能获得来车的其它数据信息。

基本算法[5]如下：

a.将无车辆经过的图像作为背景图片，并把当前图片与背景图片进行差分，与背景模型匹配的像素称为背景bk(x,y)，不匹配的像素则称为前景fk(x,y)，经阈值T划分，可得到目标的二值化图像：

(1)

(2)

b.将相邻两帧进行差分，经阈值T判断目标对象：

(3)

(4)

3.1.2车速计算

采用一种基于背景差分和帧间差分相结合的算法来计算车速。

基本算法[6-7]：在一帧图像中选择一组在运动中形状不变的特征点，与相邻下一帧中的同类特征点作匹配，根据相邻两帧图像中的特征点移动的位移量求得车辆运动距离，根据相邻两帧图像之间的时间间隔得到车辆运动的时间(采集时间)，再依据位移量Dn(x,y)和时间t，即可计算出车速。

(5)

(6)

车辆检测、车型及车牌识别、车速检测的总流程如图2所示。

图2　视频信息提取的总流程图Fig.2　Total flow of video imformation withdrawing

3.1.3信息提取与应用

a.通过单位时间内的计数，即可获得车辆通过检测点瞬间的行车数量。目标是检测并行车辆、紧随车辆、骑着分道线跑的车辆。该信息传输到灯具控制器，用于LED灯组的选择性亮/灭控制。

b.提取通过监测点的最快行车的速度。是因为在隧道中，不同的行车速度，驾驶员对照明的需求是不一样的。该速度信息传送到灯具控制器，与隧道路段亮度控制指令的信息结合运算，输出的信息去调整该隧道路段的LED灯的照明亮度。并且，车速信息在该路段照明灯关闭之前要一直保持；检测到有更快车辆到来时，速度数据要及时刷新。

c.行车数据信息传送到服务器存储，在服务器中可以重新统计车流量(单位时间内的行车数量，该计数时间比a项阐述所指时间要长)，结合行车速度，可以判断隧道是否达到饱和通行量或隧道中有事故发生，并主动报警(同时发送特征图像信息)，以便交管部门有效调度交通或实施事故救援。

注:对车型及车牌信息提取算法相对复杂，将在其它文章中阐述。

3.2信息的编码方式

通过图像信息的处理，最终会得到以下三类数据：

第一类是实时数据。是对各种算法产生的特征数据进行提取后的集成，包含节点号、通行时间、车牌号、车型、车速等特征信息，主要用于数据挖掘应用，拟编码如表1所示。

表1　第一类数据

第二类是实时控制信息。是发送到灯具控制器的关键信息，它集成利用算法获取的，通过隧道的“来车速度、来车数量”2个信息。其“有车”开启照明、“行车速度”用以调整隧道灯的照明亮度(以最快车辆信息为准)、“来车数量”用于判断经过本节点的车辆是否都进入下一路段，拟编码如表2所示：

表2　第二类数据

第三类是具有检索标识的图像特征信息包。用特殊算法产生，也可用特殊算法还原的图像特征数据信息包，拟编码如表3所示。

表3　第三类数据

3.3信息传输与储存

用于传输和保存的图像数据并不是摄像头采集的原始视频图像，而是经过信息处理后，可还原特征图像的特征数据。第二类数据是直接发送到LED隧道灯灯具控制器，用于隧道照明控制的；第一类数据和第三类数据要分别储存，图像信息集成、压缩后，通过总线方式传输(或无线发送)到服务器集总，数据库技术相对成熟，在此不做详细描述。

3.4数据挖掘应用

随着高速公路隧道照明控制技术的发展，各种传感器的接入，其采集信息除在系统中实时应用之外，都将发挥其更多的实用价值。这些数据处理的信息量是随时间呈指数级增长的，包含视频、图像等半结构化和非结构化类型的数据，是智慧交通信息技术应用的一部分。传统的数据挖掘方法，无法快速有效的完成海量交通数据的实时信息挖掘任务，而大数据技术提供了一个有效的解决途径[8]。借鉴计算机软件工程的研究经验，以及基于云计算的大数据处理结构[9-10]，针对隧道交通的复杂数据特性和网络异构性，设计了隧道视频信息数据处理结构图，如图3所示。

图3　视频信息数据结构图Fig.3　Data structure of video information

4结束语

在隧道照明智能控制系统研究中，采用图像解析方法来检测隧道来车的信息是本文的特色与创新之处。项目组之前采用过地磁法、红外对射、超声波、微波雷达等方法，效果都不理想。根据视频图像特点，图像解析数据可以满足控制需求，并且，通过隧道中交通视频信息解析信息的存储与数据挖掘，可以快速掌握隧道的交通状况，异常情况下，系统将主动报警，并发送特征图像信息到交通管理指挥中心，便于疏导交通或实施事故救援；可以帮助刑侦部门快速查询嫌疑人车辆何时通过该段隧道，对遏制和查处犯罪有积极作用；还可以获取隧道的月度、季度、年度的交通流量信息表等，这种检测方法的实用价值显著。

参考文献

[1] 王少飞.论公路隧道运营管理[J].现代隧道技术，2010,47:45-50.

[2] 王少飞，王辉，涂耘，等. 高速公路隧道群交通信息分类与发布[J].现代隧道技术，2013,50(4):30.

[3] 陈敏尔.贵州省成立大数据产业发展领导小组.[EB/OL].http://gz.people.com.cn/n/2014/0604/c222152-21343960.html

[4] 李保芳.大数据产业是贵州经济社会发展的战略选择[EB/OL].http://city.ifeng.com/a/20140704/409775_0.shtml

[5] 孔繁奇.基于视频图像的车辆检测跟踪技术的分析研究[D].大连：大连海事大学，2013:25-30.

[6] Alessandro L, Cosmo D, Franceso B.A shadow elimination approach in video-surveillance context [J]. Pattern Recognition Letters, 2006, 27(5):345-355.

[7] Xu J Q, Wang G Y. An Approach for Intelligent Transportation Moving Shadow Detection via Perceptual Grouping and Texture Feature[C]. International Conference on Control, Automation and Systems Engineerin, 2011:416-418.

[8] 陶雪娇，胡晓峰，刘洋.大数据研究综述[J].系统仿真学报，2013(8):142-146.

[9] Yu J J, Jiang F C, Zhu T Y. RTIC-C: A Big Data System for Massive Traffic Information Mining[C]. CLOUDCOM-ASIA, 2013:395-402.

[10] Secretana J, Georgiopoulos M. An architecture for private, high-performance integrated data mining [J]. Future Generation System, 2010, 26(7): 891-904.

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.

基金项目：国家自然科学基金“高速公路隧道节能照明关键技术研究”(61361012),贵州大学校创新基金“高速公路照明节能控制系统控制算法研究”(研理工2014006)

中图分类号：TP274+.2

文献标识码：A

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