一种基于视频压缩域的高速公路车辆测速方法与流程

技术特征：
1.一种基于视频压缩域的高速公路车辆测速方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，从视频码流中提取运动矢量mv；步骤2，摄像头初始化：1）通过提取的运动矢量mv的积累拟合出道路区域函数f(x)，并将其作为感兴趣区域roi；2）通过dlt方法将摄像头像素坐标系映射为道路实际坐标系；3）学习摄像头可分析的最大车速；步骤3，运动矢量mv预处理：清除不在感兴趣区域roi中的运动矢量mv，只对感兴趣区域roi中非零运动矢量mv的宏块处理；步骤4，时空域检测运动目标：根据车辆运动是连续且平滑的特性判断在感兴趣区域roi中的非零宏块是否为运动目标，并以此设置一个阈值来确定当前待测宏块mb
c
是否为运动车辆的宏块mbreal；步骤5，标记运动目标：对当前帧标记为运动车辆的宏块mbreal进行合并，空间邻近的归为一类，若发现类内运动矢量mv差异过大，则通过类内运动矢量mv聚类继续细分为多类；将所有车辆的mbreal通过矩形目标框标记，并记录目标框的长宽以及重心为框内车辆位置，并将目标框中的所有mbreal的运动矢量mv融合投影形成能代表框内车辆运动状况的单一运动矢量mvreal；步骤6，运动目标追踪：设cmvreal为当前帧的投影mv，nmvreal为下一帧投影mv；对当前帧所有目标框的cmvreal与下一帧目标框的nmvreal进行匹配，选择两者相似度高的作为匹配对象集合a，在a中判断两者目标框的长宽差异，选择最为相近的作为匹配对象集合b，在b中选择两者目标框位置最为相近的作为跟踪目标，同时声明追踪成功；步骤7，计算速度：通过步骤6得到的跟踪目标框，计算当前目标框与跟踪目标框的像素位移，通过帧率得到时间，从而算出像素位移速度；通过步骤2得到的像素位移转换，计算出实际位移速度，最终得到车速。2.根据权利要求1所述的基于视频压缩域的高速公路车辆测速方法，其特征在于，在视频码流中提取运动矢量mv时，将宏块大小归一化为4*4，非4*4的宏块拆分成n个4*4的宏块，拆分后的宏块使用原有的mv大小。3.根据权利要求2所述的基于视频压缩域的高速公路车辆测速方法，其特征在于，学习摄像头可分析的最大车速v
max
的方法为：车辆在第一帧进入摄像头，第二帧驶出摄像头，由摄像头拍摄区域的距离及一帧内时间计算得出最大车速v
max
。4.根据权利要求3所述的基于视频压缩域的高速公路车辆测速方法，其特征在于，步骤4中时空域检测运动目标包括：步骤a、空域处理：根据当前待测宏块mb
c
的8邻域是否存在运动矢量mv来确定该宏块是否为孤立点，若其邻域存在5个以上的宏块都有非零运动矢量mv，则认为此宏块为非孤立点，否则认为其为孤立点，将该宏块运动矢量mv置零；
步骤b、时域处理：令宏块mbc为待分析宏块，mvc为其运动矢量mv；mbref为宏块mb
c
投影至参考帧中的宏块，mvref为其运动矢量mv；将步骤a处理后的宏块mb
c
进行如下处理：将待分析宏块mbc与对应mvc合成逆向投影到参考帧上生成mbref，则mbref至多与参考帧四个块重叠，将四个重叠块的mv按重叠面积加权计算mvref大小，并与mvc比较，若相似则认为mbc及其对应mvc真实反映一个运动车辆，将mbc标记为mbreal。5.一种摄像头，部署在高速公路上用于车辆测速，其特征在于：车辆测速的方法采用权利要求1
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4任一项所述的基于视频压缩域的高速公路车辆测速方法。

技术总结
本发明提供了一种基于视频压缩域的高速公路车辆测速方法，包括：步骤1，从视频码流中提取运动矢量MV；步骤2，摄像头初始化：提取感兴趣区域ROI；摄像头像素坐标系映射为道路实际坐标系；学习摄像头可分析的最大车速；步骤3，运动矢量MV预处理，清除不在感兴趣区域ROI中的运动矢量MV，只对感兴趣区域ROI中非零运动矢量MV的宏块处理；步骤4，时空域检测运动目标；步骤5，标记运动目标；步骤6，运动目标追踪；步骤7，计算速度：通过步骤6得到的跟踪目标框，计算当前目标框与跟踪目标框的像素位移，通过帧率得到时间，从而算出像素位移速度；通过步骤2得到的像素位移转换，计算出实际位移速度，最终得到车速。最终得到车速。最终得到车速。


技术研发人员：张博 武琦 曹仰杰 段鹏松 杨聪 王超 宋金朋 赵巍 赵旭辉
受保护的技术使用者：郑州大学
技术研发日：2021.05.21
技术公布日：2021/10/14