专利名称：基于视频图像处理的交通信号灯状态判定方法
技术领域：
本发明涉及一种基于视频图像处理的交通信号灯状态判定方法，用于 判断信号灯当前状态，其状态包括红灯禁行、绿灯通行、黄灯过度和发 生了故障。
背景技术：
在路口闯红灯自动监测系统中， 一个关键的要素就是判断当前信号灯 是否为红灯。目前的做法是从信号机里用一根线把信号灯信号引出来，经 过相应的1/0板后，再送到路口闯红灯自动监测系统中，检测到当前信号 是红灯后，再判断有无车辆闯红灯。这样的做法有三个不足第一，工程 实施麻烦，成本提高；第二，这种做法，造成信号机系统和路口闯红灯自 动监测系统的强耦合，出现故障时，维修不便。第三，当信号机出现故障 时，可能造成信号机给闯红灯自动监测系统的信号与驾驶员肉眼看到的信 号不一致，导致错误抓拍。
通过视频图像处理的方法直接判断信号机当前状态，带来三个好处: 第一，由于利用了路口闯红灯自动监测系统现有的视频设备，不用额外添 加设备，降低了成本，也减少了工程实施的工作量；第二，由于把信号机 系统和闯红灯自动监测系统独立开来，减低了故障维修的难度；第三，由
于视频图像与驾驶员看到的一致，避免了错误抓拍的发生。
采用视频图像处理的方法来判断信号机当前的状态，难度在于视频
录像设备工作于室外，将会遭遇各种各样的情况，如光照变化、刮风下雨、 昼夜轮换、四季更替，甚至天上一朵云飘过，偶尔一束强光打过等，这些 都将对视频图像产生较大影响。这就要求相应的交通信号灯状态判别模型 能够自适应，具有足够的鲁棒性，在各种环境中都能正常工作。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于视频图像处理的交通信号 灯状态判定方法，它抗干扰能力强，可避免误拍，而且成本低，维护方便。
为解决上述技术问题，本发明基于视频图像处理的交通信号灯状态判 定方法是采用如下技术方案实现的-
通过视频设备实时地采集视频图像，其中，在所述视频图像上手动设
置信号灯灯组中各个灯在图像上的位置；每采集一帧图像，根据之前设置 的各个灯的位置信息，从该图像中提取各个灯的图像像素值；然后判断各 个灯的亮灭状态；再根据各个灯的亮灭状态，判断信号灯当前状态是绿灯 通行、红灯禁行、黄灯过渡还是发生了故障。
一个灯亮灭状态的判断过程是:当给出该帧图像中该灯的图像像素值 后，首先计算该帧图像中该灯的颜色特征向量SV，根据所述的颜色特征 向量SV更新该灯的灯亮中心和灯灭中心，接着计算该帧图像中颜色特征 向量SV和灯亮中心、灯灭中心的颜色距离dl、 d2，然后计算颜色距离dl 和d2的比值Y，根据该比值Y的范围，判断该灯当前状态。
本发明的有益效果是第一，由于利用了路口闯红灯自动监测系统现 有的视频设备，不用额外添加设备，降低了成本，也减少了工程实施的工 作量；第二，由于把信号机系统和闯红灯自动监测系统独立开来，降低了 故障维修的难度；第三，由于视频图像与驾驶员看到的一致，避免了错误 抓拍事情的发生。
本发明基于视频图像处理的交通信号灯状态判定方法具有很强的鲁 棒性，能够抵抗各种干扰，在各种环境中能够正常工作。
下面结合附图与具体实施方式
对本发明作进一步详细的说明 图1是本发明基于视频图像处理的交通信号灯状态判定方法控制流 程图(一)；
图2是本发明基于视频图像处理的交通信号灯状态判定方法控制流 程图(二)。
具体实施例方式
一个信号灯灯组包括几个灯，如常见的信号灯灯组包括红灯、黄灯、 绿灯三个灯，通过一定的控制逻辑，控制这三个灯的亮灭状态，绿灯亮通 行，红灯亮禁行，黄灯亮过渡。
信号灯灯组状态判别的控制流程如图1所示,通过视频设备实时地采 集视频图像，在视频图像上手动设置信号灯灯组中各个灯在图像上的位 置。每采集一帧图像，根据之前设置的各个灯的位置信息，从该图像中提 取各个灯的图像像素值，然后判断各个灯的亮灭状态，进而根据各个灯的 亮灭状态，判断信号灯当前状态是绿灯通行、红灯禁行、黄灯过渡还是发 生了故障。
整个流程判断的核心和难点在于如何判断各个灯的状态。参见图2 所示，判断一个灯亮灭状态的控制流程是，当给出该帧图像中该灯的图像像素值后，首先计算该帧图像中该灯的颜色特征向量sv，根据颜色特征 向量sv更新该灯的灯亮中心和灯灭中心，接着计算该帧图像中颜色特征 向量SV和灯亮中心、灯灭中心的颜色距离dl、 d2，然后计算颜色距离dl 和d2的比值y，根据比值y的范围，判断该灯当前状态。 其中各个量的定义、计算方法和相关的判断准则如下
1、颜色特征向量sv
定义颜色特征向量SV对于每一帧视频录像，选取信号灯区域A，
其中
共N个象素点。其中^,g,^,，分别为像素点； ,的RGB分量，表示 为C《A)，定义该帧图像中颜色特征向量SV-
数，其大小可以进行调节，调节原则为边缘位置的像素点加权系数小，中 心的像素点加权系数大，这样能够提高判断结果的准确性。
颜色特征向量SV表征了该帧指定灯的平均RGB值。
2、灯亮中心和灯灭中心
对每一帧图像，计算灯组各个灯的颜色特征向量SV。抽取一段时间 的录像数据，从数据聚类的观点来考察，可以把这些颜色特征向量SV聚 成两类， 一类代表灯亮， 一类代表灯灭。每一类有个聚类中心，分别称为
J = {W = 1，2，.."7V}
0.5，如果Pi位于灯边缘位置 l，如果；？i位于灯中间位置
"为加权灯亮中心和灯灭中心。
以红灯灯亮中心为例〔灯灭中心的计算只需把公式(2)里条件判断部 分的" >"改成"<"，"<"改成即可。其它灯的计算与此完全相
同〕，设^G^(9"为红灯的灯亮中心，当前帧红灯的颜色特征向量为SV， 计算公式如下-
(2)
其中，SV.r代表颜色向量SV的R分量，BGi 6^。Z代表颜色向量
BGi (9w。w的R分量；聚类参数"和P为o禾tn之间的更新权重系数。"
为跟踪系数，"越小，跟踪能力越强，越能及时反映外界变化。但"越小，
越容易引入干扰，中心震荡越厉害。e为抗干扰系数，P越大，抗干扰能
力越强，但是e越大，当灯灭中心低于实际值时，其纠偏能力越弱。应该
根据信号灯控制的周期和绿信比调节这两个参数。 一般可设为"=0.95， "=0.9998。 SV为颜色特征向量，SGi O"，为更新后的灯亮中心或灯
灭中心，5GAGw。w为更新前的灯亮中心或灯灭中心。
3、颜色距离d的计算
定义两个颜色向量Sl和S2的距离d:
"=2>,.卜1(/)-邵)| (3)
,=1
其中0<^,<1, t表征了各颜色分量的差异在总的颜色
/=1
距离所占的比重，可调。
对于红灯， 一般可设为("^) = (3/7,2/7,2/7) 对于绿灯， 一般可设为("^3) = (2/7,3/7,2/7)
对于黄灯， 一般可设为("^3) = (3/7,3/7,1/7)
根据上式，从而计算出该帧图像中颜色特征向量SV和灯亮中心、灯灭 中心的颜色距离dl、 d2。 4、亮灭状态判定准则
计算颜色距离dl、 d2的比值Y，根据判定准则，判断该灯的状态
判定准则l:如果Y 〈 ^，则判定灯灭。 判定准则2:如果Y 〉《2，则判定灯亮。
判定准则3:如果Y在么和么之间，判定状态未知，在灯组分析时
进一步判定。在灯组分析时，如果发现红黄绿三个灯的判别结果都是状态 未知，则可判断信号灯出现故障，需要维修。或者发现灯的亮灭状态与该 信号灯的控制逻辑不符合，如红灯绿灯同时亮等，也可判断信号灯出现故障。
其中么和么为两常量阀值，且^〈^，《'和^可调， 一般可设
本发明建立了基于视频图像处理的交通信号灯状态判别模型。通过路 口闻红灯自动监测系统现有的视频设备实时采集视频图像，利用该模型， 对视频图像进行实时的分析处理，判断当前信号机的状态是红灯禁行、绿 灯通行、黄灯过度还是发生了故障。
权利要求
1、一种基于视频图像处理的交通信号灯状态判定方法，通过视频设备实时地采集视频图像，其特征在于在所述视频图像上手动设置信号灯灯组中各个灯在图像上的位置；每采集一帧图像，根据之前设置的各个灯的位置信息，从该图像中提取各个灯的图像像素值；然后判断各个灯的亮灭状态；再根据各个灯的亮灭状态，判断信号灯当前状态是绿灯通行、红灯禁行、黄灯过渡还是发生了故障。
2、 如权利要求1所述的基于视频图像处理的交通信号灯状态判定方 法，其特征在于 一个灯亮灭状态的判断过程是当给出该帧图像中该灯 的图像像素值后，首先计算该帧图像中该灯的颜色特征向量SV，根据所 述的颜色特征向量SV更新该灯的灯亮中心和灯灭中心，接着计算该帧图 像中颜色特征向量SV和灯亮中心、灯灭中心的颜色距离dl、 d2，然后计 算颜色距离dl和d2的比值y，根据该比值y的范围，判断该灯当前状 态。
3、 如权利要求2所述的基于视频图像处理的交通信号灯状态判定方法，其特征在于所述颜色特征向量SV按如下公式计算对于每一帧视频图像，选取信号灯区域A，其中共N个象素点。其中r,，g,，Z),，分别为像素点； ,的RGB分量，表示为C,;(r,，g,，Z),)，取颜色特征向量sv为各信号灯区域内各个像素点像素值的加权平均，如下式所示<formula>formula see original document page 3</formula>其中，0. 5,如果Pi位于灯边缘位置1, 如果；^位于灯中间位置^为加权系数，其大小可以进行调节，调节原则为边缘位置的像素 点加权系数小，中心的像素点加权系数大。
4、如权利要求2所述的基于视频图像处理的交通信号灯状态判定方 法，其特征在于所述灯亮中心按如下公式计算-<formula>formula see original document page 3</formula>所述灯灭中心按如下公式计算<formula>formula see original document page 3</formula>其中，SORO"^为更新后的灯亮中心，S(^(9w^为更新前的灯 亮中心。5Gi (9/r为更新后的灯灭中心，5(3^(9# 为更新前的灯灭中心。SV.r代表该颜色特征向量SV的R分量，BGi^9w。,Z代表该颜色向量5GA(9/^的R分量，5C^Q^/代表该颜色向量5C^6iL的R分量；"为跟踪系数，e为抗干扰系数，"和e的值在O和l之间，SV 为颜色特征向量。
5、如权利要求4所述的基于视频图像处理的交通信号灯状态判定方 法，其特征在于所述跟踪系数"=0.95 ，抗干扰系数/ = 0.9998。
6、 如权利要求2所述的基于视频图像处理的交通信号灯状态判定方 法，其特征在于所述颜色距离按如下公式计算<formula>formula see original document page 4</formula>其中0< 1, ^>,=1 ， ^表征了各颜色分量的差异在总的颜色距离所占的比重，可调；对于红灯， 一般可设为(",J3) = (3/7,2/7,2/7) 对于绿灯， 一般可设为("^^) = (2/7,3/7,2/7) 对于黄灯， 一般可设为("^3) = (3/7,3/7,1/7)
7、 如权利要求2所述的基于视频图像处理的交通信号灯状态判定方 法，其特征在于所述灯的当前状态判断准则是如果Y < ^，则判定灯灭；如果 Y 〉么，则判定灯亮；如果Y在《,和么之间，判定状态未知；其中《^ 和么为两常量阀值，且^ 〈么。
8、 如权利要求1所述的基于视频图像处理的交通信号灯状态判定方 法，其特征在于所述的故障状态包括在灯组分析时，如果发现红黄绿三个灯的判别 结果都是状态未知，则可判断信号灯出现故障；或者发现灯的亮灭状态与 该信号灯的控制逻辑不符合，也可判断信号灯出现故障。
全文摘要
本发明公开了一种基于视频图像处理的交通信号灯状态判定方法，通过视频设备实时地采集视频图像，其中在所述视频图像上手动设置信号灯灯组中各个灯在图像上的位置；每采集一帧图像，根据之前设置的各个灯的位置信息，从该图像中提取各个灯的图像像素值；然后判断各个灯的亮灭状态；再根据各个灯的亮灭状态，判断信号灯当前状态是绿灯通行、红灯禁行、黄灯过渡还是发生了故障。本发明抗干扰能力强，可避免误拍，而且成本低，维护方便。
文档编号H04N9/64GK101097657SQ20061002811
公开日2008年1月2日 申请日期2006年6月26日 优先权日2006年6月26日
发明者强 周 申请人:上海宝信软件股份有限公司