車輛跨越車道偵測V1R7

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車輛跨越車道偵測
影像處理
交通車輛
1.
2.
變換車道
3.
停止線
4.
紅綠燈
5.
2
3
緒論
4
緒論
研究動機:

駕駛者違規衍生的交通問題日益嚴重。

由於警員的人力限制,無法有效取締駕駛違規。

影像處理,近年來國外已開始用影像辨識來進行各項交
通違規。

本系統則將利用影像處理技術針對車輛做違規偵測
5
文獻探討
6
文獻探討-背景(1/2)
平均背景模型:
優點:
缺點:

易受環境光照的變化
較多人採用的背景模型

背景的變動性較敏感
簡單、計算速度快的背景模型
7
文獻探討-背景(2/2)
高斯背景模型:
優點:
缺點:

建立速度較平均背景慢
影像較清晰

像素會因畫面變化過大而失真
雜訊少
8
文獻探討-路面標線
交通號誌與標線判斷
背景建模-背景流程圖
背景建模-背景初始化建立
平均背景模型:

由畫面中取得一連串影像

將N張影像的灰階像素點加總

將加總值進行平均獲得新的背景
EX:
10張畫面(1,1)的像素值,數值分別
為1.1.2.2.3.3.4.4.5.5
因此將此數值 加總平均
1+1+2+2+3+3+4+4+5+5
=3
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前景擷取
前景擷取方法:

先取出平均背景建立所得之背景

再取出當下影像後,與所得之背景進行相減

得到我們所需要的前景
何謂前景物?
背景相減: D(x,y)=| It x, y − Bt−1 (x, y)|
路面標線(1/2)
特徵點判斷:

路面標線皆為亮度較高之顏色

柏油路皆為亮度較低之顏色

柏油路與路面標線像素點相減,可得亮度差異極
大之特性。
14
路面標線(2/2)
標線擷取:

先圈選標線範圍進行遮罩擷取

取得標線第一點

畫面切割進行掃描,畫上多條預知線

找到最多黑點之預知線,為路面標線
15
紅綠燈擷取

利用HSV色彩空間,擷取紅、綠、黃三種顏色
Hue
210
35
≤≤Hue
≤≤60
0160
≤ Hue
≤ 35
or
330 ≤ Hue ≤ 360
紅燈範圍值:
綠燈範圍值:
黃燈範圍值: 100
50 ≤
≤≤Saturation
Saturation
≤≤255
255
125
Saturation≤
255
100≤≤alue
alue≤≤255
255
100
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違規判斷
違規偵測-車輛偵測
如果物件寬、高>15,判斷為車輛;否則不是
if(Width>15 && Height>15)
第一點(x1,y1)
then
Target=Car
長:H = |x1 – x2|
寬:W未填補僅先去雜訊
= |y1 – y2|
else
Target=Background
填補後在一次去雜訊
第二點(x2, y2)
其中 Target=目標物,Car=車子,BackGround=背景
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違規偵測-車輛追蹤
前景物才繼續
車輛壓線判斷圖
(a)第N秒
車輛標記圖
(b) 第N+1秒
顯示其變換車道
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違規偵測-闖紅燈、停止線
偵測闖紅燈及超越停止線的目的,主要目的是能夠減少交通事故之發生,
因此我們配合法規訂定了闖紅燈及停止線區域的差異性
If (Car>StopLine)
then
Car=1
Color=Red
else
Car =0
Color=blue
If (Car>StopLine>RedLight)
then
Car=2
Color=yellow
else
Car =0
Color=blue
其中,Car為車輛,StopLine 為停止線,RedLight為闖紅燈,Color為顏色標記
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實驗結果-變換車道(1/2)
(a)背景
(c)遮罩式意圖
(b)道路影像圖
(d)路面標線擷取圖
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實驗結果-變換車道(2/2)
(e)背景相減後的前景
(g)標記
(f)變換車道判斷
(h)擷取
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實驗結果-闖紅燈、停止線
(a)道路影像圖
(c)超越停止線的判斷
(b)紅燈擷取圖
(d)闖紅燈判斷
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結論

能真正追蹤車輛

能快速擷取車道線

能判斷任意變換車道之違規車輛

能偵測闖紅燈及超越停止線之車輛
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未來展望
• 能增加多種不同之違規偵測,如:紅燈右轉、超速等…
• 能進行夜間之偵測
25
參考文獻

1.淡江大學資訊工程學系碩士論文-民國91年-張懿撰
-即時路面標線、車輛偵測與距離估計。

2.淡江大學資訊工程學系碩士論文-民國96年-陳政豐撰
-日間車輛技術系統之實作-利用高速公路攝影機的影片。

3.國立成功大學工程系碩士論文-民國100年-吳學良撰
-以影像為基礎之車輛偵測與計數系統。

4.國立中央大學資訊工程碩士論文-民國98年-林盈宏撰
-具有適應性的交通標誌號誌偵測與辨識。
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The End
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