基于MATLAB的高速公路車輛違章占道分析及預(yù)警系統(tǒng)

田夫果，黨紅亮，莊家豐，王韻，豐會杰，鮑軍委

（南京航空航天大學(xué)理學(xué)院，江蘇南京，210016）

0 引言

近年來，我國高速公路建設(shè)迅速發(fā)展，極大地提高了我國陸路交通基礎(chǔ)設(shè)施水平和道路交通網(wǎng)絡(luò)的發(fā)達(dá)程度，使人們出行更加便捷。然而，頻發(fā)的交通事故成為了人們生命財產(chǎn)安全的一大威脅。所以，針對可能出現(xiàn)的交通問題，設(shè)計完備的高速公路預(yù)警系統(tǒng)以減少道路交通事故的發(fā)生次數(shù)、降低道路交通事故死亡率，成為全社會亟待解決的重大課題。

目前，我國所研制的高速公路預(yù)警系統(tǒng)種類很多，分別針對車輛行駛的氣候狀況、車道狀況、駕駛者駕駛狀態(tài)以及違法行駛行為。而對違法行駛行為，大多數(shù)的預(yù)警系統(tǒng)都偏向于對車輛的超速、逆行、違規(guī)停車等行為進(jìn)行分析和預(yù)警，而針對違章占道低速行駛這一隱患極大的行為研究卻不多。

在高速公路上，經(jīng)常有車輛在霸占超車道，并以遠(yuǎn)低于規(guī)定的速度行駛，極大地增加了交通事故發(fā)生的幾率。早期此類交通事件的檢測主要是由交警通過觀看視頻監(jiān)控進(jìn)行人工抓拍，雖然在一定程度上起到了威懾作用，但并不能從根本上解決這個問題，且人工抓拍不僅容易漏檢，還會耗費大量物力和人力?；谝曨l檢測的車輛違章占道軌跡識別方法能夠為道路交通管理與控制提供全面、實時的交通狀態(tài)信息，還具備直觀性強、可靠性高、實時性好、可檢測的范圍廣等優(yōu)勢，因此受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。文獻(xiàn)[1]對視頻圖像預(yù)處理的相關(guān)算法進(jìn)行研究,對圖像灰度變換、平滑濾波、圖像增強以及圖像二值化等預(yù)處理技術(shù)及其相關(guān)算法進(jìn)行比較分析；文獻(xiàn)[2]中指出用高斯混合背景模型并結(jié)合基于HSV色彩轉(zhuǎn)換的鄰域均值快速背景消除法,來提取視頻圖像前景車輛局部信息，再采用圖像紋理特征量對車輛運動信息進(jìn)行檢測。本課題設(shè)計了一套新型車道行為分析及預(yù)警系統(tǒng)，基于MATLAB程序，采用Hough變換算法、卡爾曼濾波、幀差法等技術(shù)實現(xiàn)車道判斷、車速測量等功能，通過車道車速匹配來判別違規(guī)占道車輛，繼而進(jìn)行記錄與預(yù)警，以達(dá)到減少高速公路交通事故發(fā)生率的目的。

1 程序設(shè)計總體框架

本系統(tǒng)借助MATLAB工具箱及其圖像處理相關(guān)功能實現(xiàn)，共分為四個模塊：視頻采集模塊、目標(biāo)檢測模塊、違章占道判斷模塊及預(yù)警模塊。視頻采集模塊是用攝像頭采集視頻并傳送到服務(wù)器，實現(xiàn)視頻圖像的采集；目標(biāo)檢測模塊用混合高斯模型訓(xùn)練背景圖像，循環(huán)讀取視頻的每一幀，并設(shè)計算法對視頻圖像進(jìn)行處理，得到目標(biāo)車輛信息，即車輛速度、所處車道，并將信息發(fā)送至車速車道匹配模板。違章占道模板是對目標(biāo)信息進(jìn)行分析，鑒別車輛車速與所處車道是否符合行車規(guī)定，從而判斷目標(biāo)車輛是否違章占道。預(yù)警模塊是將違章占道的車輛車牌信息發(fā)送至預(yù)設(shè)的LED屏幕中，提醒車主及時變更車道。

2 系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

2.1 視頻采集

首先判斷是否有車輛通過，在有車通過的情況下程序運行開始讀取攝像頭視頻，將讀取到的視頻信息保存并輸入到目標(biāo)檢測模塊。

2.2 目標(biāo)檢測

2.2.1 車輛位置提取

首先對視頻采集模塊得到的視頻進(jìn)行處理。從視頻中提取背景幀，根據(jù)背景對圖像范圍進(jìn)行預(yù)處理，把圖像中的非道路部分以及道路較遠(yuǎn)范圍的部分屏蔽掉[3]。然后將圖像的像素點灰度值設(shè)為0，即進(jìn)行灰度化處理。然后選定圖像和背景進(jìn)行差分運算，差分結(jié)束后會有噪音產(chǎn)生，因此必須再對其進(jìn)行去噪處理。之后將去噪完成的圖像進(jìn)行二值化處理，這一步中需注意到二值化的閾值會影響檢測結(jié)果，所以需要通過微調(diào)參數(shù)先找到合適的閾值在進(jìn)行處理。處理后的圖像上就會出現(xiàn)白塊，即車輛，而背景則是黑色的，同時還有一些沒有去完的噪點。此時，通過計算圖像的各個連通域的像素點總數(shù)，得到各個連通域的“面積”， 若連通域面積大于某個預(yù)設(shè)閾值，即可檢測出一輛車；反之，該連通域可能是噪音或者背景的微量變化。

圖1 處理過程1（背景、原圖、預(yù)處理）

圖2 處理過程2（差分結(jié)果、二值化、閾值檢測）

2.2.2 車道判斷

對于車輛所處車道的判斷，可以由車輛位置與車道線進(jìn)行比較得到。根據(jù)車道線的直線特征，使用霍夫變化對圖片進(jìn)行特征提取，并進(jìn)行卡爾曼濾波處理，得到清晰的車道線[4]。隨后將目標(biāo)提取中得到的車輛位置與車道線在參數(shù)坐標(biāo)中進(jìn)行比較，判斷出車輛所處車道。

2.2.3 車速測量

能否快速、準(zhǔn)確地從背景圖像中分割出運動車輛，能否對天氣變化、光照、背景擾動等具有較強的魯棒性等等都是判定檢測方法優(yōu)劣的重要指標(biāo)。本文進(jìn)行的是高速公路上的車速測量，故采用幀間差分法，借助 MATLAB圖像處理工具箱及其圖像處理相關(guān)功能，對攝像頭的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，進(jìn)而測量車輛車速。

對于視頻序列圖像信號，兩個相鄰的圖像信號的信息對于圖像來說是最有效的信息。幀間差分法[5]對視頻圖像中運動目標(biāo)的提取是以經(jīng)過閾值化的相鄰幀間像素差來實現(xiàn)。視頻圖像中相鄰圖像幀的時間間隔很短，因此幀與幀之間的差別主要體現(xiàn)在變化的運動目標(biāo)?；叶葓D像中沒有發(fā)生變化的部分在對連續(xù)的兩幀圖像進(jìn)行差分，閾值化處理之后被減掉，灰度發(fā)生變化的部分會被保留。算法流程如圖3。

圖3 幀間差分法流程

綜合來看，幀間差分法的算法比較簡單，對環(huán)境的適應(yīng)性較強，不易受到光線和目標(biāo)陰影的影響。當(dāng)目標(biāo)運動較快時，能夠很好的檢測到運動目標(biāo)。

2.3 違章占道判斷

《道路交通安全法》實施條例第七十八條第三款規(guī)定，對各車道的車速有具體的要求，但不同地區(qū)不同路段也會有相應(yīng)的速度要求。在進(jìn)行分析預(yù)警時應(yīng)考慮實際情況，選取合適的速度限制范圍作為預(yù)設(shè)值，根據(jù)車輛所處車道，將車輛的速度與對應(yīng)預(yù)設(shè)值進(jìn)行比較，即可得出車輛是否有占道低速行駛行為。

考慮到現(xiàn)實情況，當(dāng)連續(xù)多個車輛出現(xiàn)車速不符合車道要求的情況時，后續(xù)車輛有可能是受到最前方車輛違規(guī)行駛的影響，即被動低速行駛。所以，程序會優(yōu)先記錄最前方車輛的車輛信息進(jìn)行預(yù)警，隨后根據(jù)車距判斷后續(xù)車輛低速行駛是否為被動情況。高速公路對行車間距有相應(yīng)規(guī)定，當(dāng)超車道出現(xiàn)連續(xù)違章低速行駛車輛時，若車輛間距小于規(guī)定數(shù)值，可認(rèn)為后面的車輛是被動低速，即不屬于違章占道，否則視為違章占道行為。

2.4 預(yù)警

在判斷出某一車輛存在違章占道行為后，則通過車牌識別程序得到該車輛的車牌號碼。首先將收集的字符模板導(dǎo)入庫中，以方便車牌號的識別與提取。對于視頻得到的圖像進(jìn)行區(qū)域切割，得到行方向合理區(qū)域，其次得到定位剪切后的彩色車牌圖像。將彩色車牌圖像進(jìn)行灰度處理，選取合適閥值對區(qū)域進(jìn)行二值化處理，得到黑色的車牌背景與和白色的字符。進(jìn)一步進(jìn)行濾波處理將圖像去噪，最后對去噪后的圖片做先膨脹后腐蝕處理，便可得到目標(biāo)的車牌號碼。

圖4 處理過程及結(jié)果

得到目標(biāo)的車牌號碼并存儲后，將此數(shù)據(jù)傳輸至公路上的LED屏幕進(jìn)行顯示，以提示駕駛員采取相應(yīng)措施，達(dá)到預(yù)警效果。

3 總結(jié)與展望

針對高速公路違章占道這一典型行駛行為，本課題提出一種新型高速公路預(yù)警方式：基于MATLAB圖像處理功能對目標(biāo)進(jìn)行檢測、測速，并結(jié)合行車規(guī)范分情況甄別違章車輛。確定車輛違章后自動識別目標(biāo)車牌，送至預(yù)警系統(tǒng)以達(dá)到警示之效。因此本課題進(jìn)一步拓展了高速公路預(yù)警系統(tǒng)的功能范圍，對當(dāng)前發(fā)生的違規(guī)行駛行為進(jìn)行分析和研究，進(jìn)一步規(guī)范高速公路的行車行為，從而減少交通事故的發(fā)生。

在此基礎(chǔ)上，可將對速度的檢測與變道軌跡檢測結(jié)合，形成一個針對違章占道行為的全方面檢測，則會使功能更加完善，進(jìn)而提高預(yù)警系統(tǒng)的工作效率。