虚拟线圈法的车辆统计_3.12

目标

  • 车流量统计的方法
  • 实现车流量检测

基于虚拟线圈法的车辆统计是一种利用计算机视觉技术模拟传统物理线圈检测原理,对交通视频流中的车辆进行计数的方法。在传统交通监控系统中,物理线圈是通过感应车辆经过时产生的电磁场变化来记录车辆流量。这种方式需要在路面上铺设线圈,成本较高且易受环境影响。

而在虚拟线圈法中,通过摄像头捕获的视频图像进行分析,无需实际安装物理设备。其基本步骤包括:

  1. 设置虚拟线圈:在视频画面中的道路区域内定义一条或多条虚拟线,通常是垂直于车道方向的直线或者曲线。

  2. 目标检测:利用图像处理技术和计算机视觉算法(如背景减除、边缘检测、物体识别等)识别视频帧中的车辆。

  3. 车辆穿越检测:当车辆跨越预先设定的虚拟线圈时,算法会监测车辆与其相对位置的变化。一旦车辆从一个方向进入虚拟线圈覆盖的区域并在另一侧离开,就视为一次穿越事件。

  4. 计数统计:根据车辆穿越虚拟线圈的次数来统计车辆流量。

  5. 多目标跟踪:为了提升统计准确性,可能还会结合SORT(Simple Online and Realtime Tracking)、DeepSORT等多目标跟踪算法,配合卡尔曼滤波器进行状态预测和更新,确保同一车辆在整个行驶过程中不会被重复计数或遗漏。

  6. 适应性优化:为了应对复杂交通场景,如车辆变道、遮挡等情况,还可以采用自适应虚拟线圈策略,根据实际车辆运动轨迹动态调整虚拟线圈的位置和形态,减少误报和漏报。

通过上述方法,基于虚拟线圈法的车辆统计可以在不破坏路面的情况下,高效、准确地实现对交通流量的实时监控和数据分析。

虚拟线圈车辆计数法的原理是在采集到的交通流视频中,在需要进行车辆计数的道路或路段上设置一条或一条以上的检测线对通过车辆进行检测,从而完成计数工作。检测线的设置原则一般是在检测车道上设置一条垂直于车道线,居中的虚拟线段,通过判断其与通过车辆的相对位置的变化,完成车流量统计的工作。如下图所示,绿色的线就是虚拟检测线:

在该项目中我们进行检测的方法是,计算前后两帧图像的车辆检测框的中心点连线,若该连线与检测线相交,则计数加一,否则计数不变。

如果线段CD的两个端点C和D,与另一条线段的一个端点(A或B,只能是其中一个)连成的向量,与向量AB做叉乘,若结果异号,表示C和D分别在直线AB的两边,若结果同号,则表示CD两点都在AB的一边,则肯定不相交。

所以我们利用叉乘的方法来判断车辆是否经过检测线。

2.实现

实现车流量检测的代码如下:

1.检测AB和CD两条直线是否相交

# 检测AB和CD两条直线是否相交
def intersect(A, B, C, D):
    return ccw(A, C, D) != ccw(B, C, D) and ccw(A, B, C) != ccw(A, B, D)

# 计算有A,B,C三点构成的向量CA,BA之间的关系,
def ccw(A, B, C):
    return (C[1] - A[1]) * (B[0] - A[0]) > (B[1] - A[1]) * (C[0] - A[0])

  1. 遍历跟踪框判断其与检测线是否相交,并进行车辆计数

# 遍历跟踪框
for box in boxes:
    (x, y) = (int(box[0]), int(box[1]))  # 计算跟踪框的左上角坐标
    (w, h) = (int(box[2]), int(box[3]))  # 计算跟踪框的宽和高

    color = [int(c) for c in COLORS[indexIDs[i] % len(COLORS)]]  # 对方框的颜色进行设定
    cv2.rectangle(frame, (x, y), (w, h), color, 2)  # 将方框绘制在画面上

    """
    根据当前帧的检测结果,与上一帧检测的检测结过,进行虚拟线圈完成车辆计数:车流量统计
    """
    if indexIDs[i] in previous:
        previous_box = previous[indexIDs[i]]  # 获取上一帧识别的目标框
        (x2, y2) = (int(previous_box[0]), int(previous_box[1]))  # 获取上一帧画面追踪框的左上角坐标
        (w2, h2) = (int(previous_box[2]), int(previous_box[3]))  # 获取上一帧画面追踪框的宽和高
        p0 = (int(x + (w - x) / 2), int(y + (h - y) / 2))  # 获取当前帧检测框的中心点
        p1 = (int(x2 + (w2 - x2) / 2), int(y2 + (h2 - y2) / 2))  # 获取上一帧检测框的中心点
        cv2.line(frame, p0, p1, color, 3)  # 将前后两帧图像的检测结果中心连接起来

        """
                进行碰撞检测-前后两帧检测框中心点的连线穿过基准线,则进行计数
                """
        if intersect(p0, p1, line[0], line[1]):
            # 总计数加1
            counter += 1
            # 判断行进的方向
            if y2 < y:
                counter_down += 1  # 逆向行驶+1
            else:
                counter_up += 1  # 正向行驶+1

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