葉 鋒, 廖 茜, 林 蕭, 張建嘉, 汪 敏

1(福建師范大學(xué) 數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院, 福州 350007)

2(福建星網(wǎng)銳捷通訊股份有限公司 通訊產(chǎn)品研究院, 福州 350002)

3(北京郵電大學(xué) 多媒體中心, 北京 100876)

基于機器視覺的交通擁堵評估系統(tǒng)①

葉 鋒1,2,3, 廖 茜1, 林 蕭1, 張建嘉1, 汪 敏1

1(福建師范大學(xué) 數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院, 福州 350007)

2(福建星網(wǎng)銳捷通訊股份有限公司 通訊產(chǎn)品研究院, 福州 350002)

3(北京郵電大學(xué) 多媒體中心, 北京 100876)

傳統(tǒng)的交通燈采用固定配時模式, 缺乏靈活性、智能性. 針對上述問題, 提出一種基于機器視覺的交通擁堵評估系統(tǒng)對采集到的視頻進行智能分析處理. 首先, 利用提取的梯度直方圖特征和AdaBoost級聯(lián)分類器實現(xiàn)對車輛的檢測, 并輔以RFID來實現(xiàn)車輛計數(shù); 進而通過Spark大數(shù)據(jù)分析平臺而評估出當(dāng)前的交通擁堵情況. 實驗表明本系統(tǒng)能根據(jù)當(dāng)前的實際交通情況智能調(diào)整交通燈的變換時間, 達到動態(tài)緩解交通壓力的目的.

機器視覺; 梯度直方圖; AdaBoost; 車輛檢測; 特征提取

引言

傳統(tǒng)的交通解決方案例如拓寬道路、加大路網(wǎng)密度、建立立體交通等越來越顯示出其局限性, 只有通過利用高科技手段才能改善日趨嚴重的交通問題, 智能交通系統(tǒng)(Intelligent Traffic Systems, ITS)[1]作為當(dāng)前世界各國的交通運輸領(lǐng)域研究和開發(fā)的熱點問題, 旨在將先進的信息技術(shù)、計算機處理技術(shù)、電子自動控制技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)等綜合用于整個交通管理系統(tǒng), 從而建立起一種能夠在大范圍內(nèi)全方位, 實時、準確、高效地發(fā)揮作用的交通運輸綜合管理系統(tǒng).

目前, 人們主要采用各種傳感器(如埋在地下的線圈傳感器、雷達等)來獲得交通量、車速、擁堵程度等信息. 隨著視頻通信技術(shù)的發(fā)展, 借助圖像處理、機器視覺和模式識別技術(shù), 通過高清攝像頭提取多類別交通參數(shù), 進行路段的交通狀態(tài)的識別成為可能. 美國明尼蘇達大學(xué)(UMN)運輸研究中心于1984年發(fā)明Autoscope系統(tǒng)首次將視頻處理、模式識別等技術(shù)應(yīng)用到交通控制領(lǐng)域, 實現(xiàn)了對多車道車輛數(shù)據(jù)的檢測[2,3].在車輛特征集中, 方向梯度直方圖(HOG)特征[4]、局部二值模式(LBP)特征[5]和Harr-like特征[6]是車輛識別中主流的特征. 訓(xùn)練好的特征主要通過支持向量機(SVM)[7]或Adaboost[8]構(gòu)建分類器完成最終的車輛檢測.

考慮到容易堵車的地方往往是在十字路口裝有交通燈的地方. 本文提出了一種基于機器視覺的交通擁堵評估系統(tǒng): 在十字路口傳統(tǒng)交通燈上添加視頻傳感設(shè)備, 主要采用HOG特征和AdaBoost分類器對車輛進行檢測. 針對實際路況, 將信息傳送到控制中心; 由基于Spark的交通大數(shù)據(jù)分析平臺進行分析、調(diào)整, 通過交通燈模塊控制以達到緩解交通擁堵的目的.

1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計與分析

提出的交通擁堵評估系統(tǒng)如圖1所示: 包括攝像頭、RFID車輛感應(yīng)模塊、算法處理器、存儲器、交通大數(shù)據(jù)分析平臺和交通燈設(shè)備. 其中, 算法處理器分別與攝像頭和RFID車輛感應(yīng)模塊通訊連接, 存儲器分別與算法處理器和交通燈設(shè)備通訊連接, 交通大數(shù)據(jù)分析平臺為檢測算法提供支撐并對當(dāng)前交通狀態(tài)進行聚類分析.

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖

算法處理器包括線下分類模塊、分類器和實時車輛檢測模塊. 其中, 線下分類模塊負責(zé)將攝像頭獲取的歷史數(shù)據(jù)進行樣本分類; 分類器分別與線下分類模塊和實時車輛檢測模塊連接, 用于存儲樣本分類. 算法處理器根據(jù)攝像頭和RFID車輛感應(yīng)模塊獲取的數(shù)據(jù)運算得到交通燈的變換時間. 實時車輛檢測模塊用于根據(jù)樣本分類將攝像頭獲取的實時數(shù)據(jù)得到實時的車輛位置.

提出的系統(tǒng)工作流程如圖2所示, 攝像頭拍攝得到監(jiān)控視頻幀, 算法處理器采用車輛檢測算法分析攝像頭采集的圖像數(shù)據(jù), 并輔以RFID感應(yīng)模塊采集的實時車輛參數(shù), 從而計算出一段時間內(nèi)的平均車輛數(shù)(實時采集到的車輛數(shù)按照一定的比例得到每幀的車輛數(shù)).

圖2 系統(tǒng)工作流程圖

算法處理器通過計算一段時間內(nèi)(即此次交通燈的倒數(shù)時間內(nèi))的平均車輛數(shù)/幀(如: 某路口現(xiàn)為綠燈60秒, 則此時間為60秒)估得到當(dāng)前交通卡口的車流量、車速、行進過程中車輛之間的距離、車道的時間空間占有率情況. 大數(shù)據(jù)分析平臺根據(jù)所有卡口的交通參數(shù)(時間占有率、平均車輛數(shù)、車速)評估得到交通擁堵情況值(擁堵、較擁堵、輕度擁堵、通暢), 而后動態(tài)調(diào)整相對應(yīng)的下一次的交通燈變換時間. 存儲器與算法處理器通訊連接將交通參數(shù)發(fā)送至大數(shù)據(jù)分析平臺; 大數(shù)據(jù)分析平臺將分析后的數(shù)據(jù)發(fā)送給存儲器再將對應(yīng)參數(shù)發(fā)送至相應(yīng)的交通燈設(shè)備從而控制交通燈的變換時間.

通過對交通路口采集到的車輛視頻進行分析可以發(fā)現(xiàn)(圖3為福州市師大與寶龍地段交通路況圖)其具有如下特點:

首先, 車輛被視為唯一在系統(tǒng)中運動的物體[9], 忽略其它; 其次, 路面上的分道線的間距是固定的, 車輛基本上在與車道平行的方向上運動. 根據(jù)這些特點, 算法處理器對采集視頻進行目標檢測, 對視頻中的車輛進行識別和計數(shù), 從而獲得當(dāng)前的交通流量參數(shù).

圖3 福州市倉山師大與寶龍地段交通路況圖

2 交通圖像預(yù)處理

由于在各交通路口視頻采集的過程中會產(chǎn)生一些噪聲等而影響圖片的質(zhì)量, 所以需要先對圖片進行圖像增強、濾波除噪、分割等預(yù)處理, 以到達去除噪聲,剔除無關(guān)背景, 突出檢測目標的目的.

1) 灰度化

因為顏色特征在車輛檢測中作用不大, 故將彩色圖轉(zhuǎn)化為灰度圖. 如果是YUV格式, 直接取亮度分量.如果是RGB格式, 將原來彩色圖片(RGB顏色空間)轉(zhuǎn)換成灰度圖, 其轉(zhuǎn)換公式如下:

其中Y代表灰度圖像的像素值, R、G、B分別代表該像素點的三個顏色分量.

2) Gamma校正

為減少光照因素的影響, 更有效的保存圖像亮度信息, 將整個圖像進行規(guī)范化(歸一化); 從而調(diào)節(jié)圖像的對比度, 達到降低光照變化和圖像局部陰影所造成的影響, 和抑制噪音的干擾的目的. 攝像頭采集的車流圖片先進行Gamma矯正, 具體公式如下:

當(dāng)用于Gamma校正的值大于1時, 采集圖像的高光部分被壓縮而低灰度值部分被擴展, 當(dāng)Gamma校正值小于1時, 采集圖像的高光部分被擴展而低灰度值部分被壓縮. 在實際應(yīng)用中, 通過建立查找表, 根據(jù)查找表映射實現(xiàn)快速的Gamma校正.

3 基于HOG特征和AdaBoost的車輛檢測模塊

3.1 檢測流程

經(jīng)過預(yù)處理后的交通采集視頻數(shù)據(jù)在算法處理器中完成車輛檢測. 檢測流程主要包含兩個階段: 線下的分類器訓(xùn)練階段和實時的車輛檢測階段.

線下分類器訓(xùn)練: 進行分類學(xué)習(xí)算法, 通過將大量正、負樣本送入分類器, 從而得到針對本訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)分類的最優(yōu)二類分類器. 訓(xùn)練樣本主要提取HOG特征描述子作為關(guān)鍵特征和AdaBoost分類器.

實時車輛檢測: 實時檢測階段就是將單一圖像或視頻序列送入訓(xùn)練好的分類器, 通過縮放圖像的尺寸比例以及設(shè)定檢測窗移動步長, 利用檢測窗口在圖像不同位置上進行非常密集的集中掃描, 并根據(jù)分類器判別結(jié)果將這些窗口判別為存在或者不存在車輛, 最后將結(jié)果進行融合得出最終的車輛的位置. 采用這種方法能把所有的車輛都檢測出來.

3.2 HOG特征提取

方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征是一種進行物體檢測的特征描述子, 被廣泛應(yīng)用于行人檢測中. 通過計算和統(tǒng)計局部區(qū)域的梯度直方圖, HOG特征能較好地描述圖像車輛的邊緣梯度信息, 從而提取車輛的外形信息和運動信息, 形成豐富的特征集. 這里采用HOG特征結(jié)合AdaBoost分類器檢測目標圖像中局部目標的表象和形狀. 其主要實現(xiàn)過程如下:

1) 圖像像素點的梯度計算

計算圖像橫坐標和縱坐標方向的梯度, 并據(jù)此計算每個像素位置的梯度模值和方向值; 此求導(dǎo)操作不僅能夠捕獲車輛輪廓, 還能進一步弱化光照帶來的影響. 圖像中(x, y)點處的梯度計算方法如下:

式中Gx(x, y)、Gy(x, y)、G(x, y)和α(x, y)分別是圖像在(x, y)處的水平方向梯度、垂直方向梯度、梯度幅值、梯度方向.

2) 統(tǒng)計每個單元格的梯度直方圖

按采集視頻分辨率將圖像劃分成不同小單元格(Cells)(720p取6*6像素/單元格).

統(tǒng)計單元格梯度直方圖, 將梯度方向按[0→360°]均分成若干個統(tǒng)計區(qū)塊(Bin)(這里以9 Bin/Cell), 統(tǒng)計落在不同區(qū)塊中梯度矢量的加權(quán)個數(shù), 形成每個單元格的描述子hist[index]:

index為Bin的編號, k為步長, G(x, y)用于做加權(quán)投票.

3) 將每幾個單元格組成一個區(qū)塊(block)(例如3×3個單元格/區(qū)塊), 一個區(qū)塊內(nèi)所有單元格的特征描述子串聯(lián)起來得到該區(qū)塊的HOG特征描述子.

區(qū)塊以某一步長在圖像上滑動, 直到遍歷整個圖像. 此時, 將圖像內(nèi)的所有區(qū)塊的HOG特征串聯(lián)起來,即可以得到該圖像的HOG特征描述子.

3.3 基于Adaboost的級聯(lián)分類器

HOG特征幾乎能夠識別出視頻中所有的車輛(即召回率很高), 但仍然存在較多的誤識別. 因此, 訓(xùn)練采用Adaboost算法篩選可用于目標檢測的關(guān)鍵特征.Adaboost算法是一種迭代算法, 其核心思想是針對同一個訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的弱分類器, 最后將弱分類器聯(lián)合起來, 形成一個強分類器. 算法本身是通過改變數(shù)據(jù)分布實現(xiàn)的. 在初始狀況下, 每個訓(xùn)練樣本都被賦予一個權(quán)重, 若某個樣本沒有被正確分類, 則在構(gòu)建下一個訓(xùn)練集時, 就會加大該樣本的權(quán)重; 反之, 若某樣本已經(jīng)被正確分類, 則在構(gòu)建下一個訓(xùn)練集時, 將減少該樣本的權(quán)重. 這樣, Adaboost算法就可以排除一些不必要的訓(xùn)練數(shù)據(jù), 更加關(guān)注分類困難的樣本, 從而提高全體樣本的識別率. 具體算法描述如下:

For t=1, ..., T

步驟1. 權(quán)重值歸一化, wt,i為樣本數(shù):

步驟2. 對于每個特征j, 訓(xùn)練出其弱分類器hj, 使得誤差函數(shù)最小.

步驟3. 從上述分類器中, 選擇一個分類錯誤率最小的弱分類器ht.

步驟4. 更新樣本權(quán)重分布:

其中, 若樣本xi被ht正確分類, 則ei=0, 否則ei=1.

步驟5. 求強分類器:

3.4 多尺度遍歷檢測

根據(jù)上述算法, 通過不斷調(diào)整檢測窗口的位置、比例來檢測車輛: 用原始大小窗口在圖像上按某個步長滑動, 每滑動一次就取出對應(yīng)塊的圖像進行識別, 判斷有沒有目標物體, 遍歷完一遍后, 按照距離因子, 縮放窗口大小, 再重復(fù)執(zhí)行上述操作, 最后完成車輛數(shù)目的檢測.

4 RFID車輛感應(yīng)計數(shù)模塊

考慮到基于視頻分析的車輛統(tǒng)計存在著漏檢的現(xiàn)象, 本系統(tǒng)增加了RFID車輛輔助檢測模塊(見圖4). 通過將電子標簽綁定于車輛上, 在道路交叉口等需要重點監(jiān)控的位置安裝閱讀器, 當(dāng)車輛通過閱讀器識讀區(qū)域時, 其信息就被閱讀器獲取, 并傳送到系統(tǒng)分析后臺,實現(xiàn)對車輛的實時計數(shù). 該部分包括硬件部分(有源電子標簽、閱讀器)和軟件部分(算法處理器的RFID的車輛計數(shù)和信息管理)閱讀器數(shù)據(jù)通過RS232串口或無線(CDMA模塊)進行傳輸. 硬件系統(tǒng)主要實時采集和傳輸電子標簽攜帶的信息數(shù)據(jù); 算法處理器軟件系統(tǒng)主要完成采集數(shù)據(jù)的接收、處理(加工、融合)和存儲(管理). 通過硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)相互配合, 從而實現(xiàn)系統(tǒng)設(shè)計要求.

圖4 RFID車輛感應(yīng)模塊結(jié)構(gòu)圖

通過添加RFID車輛感應(yīng)計數(shù)模塊, 輔助對車輛進行計數(shù), 將媒體數(shù)據(jù)分析與超高頻標簽數(shù)據(jù)融合可以大大提高系統(tǒng)的準確率. 通過對RFID數(shù)據(jù)和攝像頭采集數(shù)據(jù)二次分析數(shù), 可以改進車輛視覺分析系統(tǒng). 目前,并不是所有車輛都強制安裝RFID電子標簽, 所以本模塊主要作為輔助模塊檢測車輛個數(shù).

5 基于SPARK集群的車輛大數(shù)據(jù)分析平臺

據(jù)統(tǒng)計, 一個大城市每天會產(chǎn)生近8000萬的通行數(shù)據(jù)包括許多視頻、圖片以及通行記錄. 海量的交通數(shù)據(jù)不僅僅是一種處理對象, 而應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)變成一種基礎(chǔ)資源[11]. 提出的交通大數(shù)據(jù)分析決策平臺在交通燈智能處理算法的基礎(chǔ)上, 對整個交通燈網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)進行整合、分類、存儲、管理、共享以及數(shù)據(jù)挖掘. 為了達到高效的處理方式, 本文嘗試使用Berkeley的Spark[10]開源框架對本系統(tǒng)中交通運行中的全體車輛數(shù)據(jù)進行分布式存儲、監(jiān)測、分析.

Apache Spark系統(tǒng)是基于內(nèi)存計算上的可擴展的開源的集群計算系統(tǒng). 該系統(tǒng)針對了Map Reduce的不足與缺點, 解決了由大量的網(wǎng)絡(luò)傳輸以及磁盤I/O導(dǎo)致的效率低效問題, Spark系統(tǒng)采用內(nèi)存進行數(shù)據(jù)計算以獲得更快速的處理和查詢, 能做到實時返回分析結(jié)果.Spark系統(tǒng)提供了比Hadoop系統(tǒng)更高層次的API, 相同的算法在Spark系統(tǒng)中的運行速度比Hadoop系統(tǒng)要快10倍～100倍. Spark系統(tǒng)在技術(shù)層面兼容了Hadoop系統(tǒng)的存儲層API, 因此可訪問HDFS、Sequence File、HBASE等. Spark-Shell終端可以開啟交互式Spark命令的環(huán)境, 能夠提供良好的交互式查詢.

實驗平臺通過部署了5個節(jié)點的Spark集群模擬對對車流量信息的采集、存儲與實時計算. 1臺機器一臺充當(dāng)Master節(jié)點, 另外4臺充當(dāng)Worker節(jié)點, 系統(tǒng)采用Ubuntu 14.04, Spark版本采用1.6.2(Hadoop 2.6.5). 如圖5所示, 由于視頻流數(shù)據(jù)存儲在HDFS文件系統(tǒng)中,Spark流采用批次的方法, 采用基于TCP sockets方式接入數(shù)據(jù)源, 使用Map-Reduce分布式計算模型來進行智能視頻分析. 交通視頻圖像數(shù)據(jù)經(jīng)過Map方法, 按5分鐘切片, 然后接入提出的HOG和Adaboost算法進行處理, 處理結(jié)果傳遞到Reduce方法進行自動匯聚, 數(shù)據(jù)存儲(車輛分析檢測后的信息存儲在HBASE數(shù)據(jù)庫). 不同節(jié)點的車輛數(shù)據(jù)信息可以通過Spark中MLBase庫提供的聚類算法判斷當(dāng)前卡口的交通擁堵情況并發(fā)送交通燈控制信號.

圖5 車輛分析決策MapReduce示意圖

為了在處理結(jié)果能盡量快地反映到具體交通燈變化上. Spark大數(shù)據(jù)分析平臺對大量的數(shù)據(jù)上進行離線分析, 構(gòu)造短時交通流預(yù)測模型預(yù)測未來幾分鐘、幾小時甚至幾天的車流量情況:

6 檢測結(jié)果分析

本系統(tǒng)檢測算法在OpenCV 2.4.9上編寫, 服務(wù)器CPU配置為Intel Core i5 2520M 2.5 GHz, 每臺節(jié)點為4 G內(nèi)存. 本次驗證共選取海康高清攝像機4個時段的視頻視頻格式為720p(1280×720), 25幀/s, 對應(yīng)于3條主車道. 系統(tǒng)車輛檢測效果、交通燈控制模擬裝置和檢測統(tǒng)計表如圖6、圖7和表1所示. 通過上表統(tǒng)計的數(shù)據(jù)可知, 該系統(tǒng)對于稀疏車輛的檢測準確率高, 但對于密集車輛時準確率大大降低. 通過分析, 存在漏檢現(xiàn)象的原因在于: 在訓(xùn)練的過程中, 樣本為單一車輛, 且外界干擾小. 而在實際檢測時, 存在以下幾個問題: 1)車輛車型復(fù)雜; 2)周圍環(huán)境的干擾: 噪聲、惡劣天氣(陰雨天、沙塵暴)等影響; 3)車輛重疊現(xiàn)象. 由于上述問題的存在, 易導(dǎo)致出現(xiàn)車輛漏檢現(xiàn)象, 降低了車輛識別的準確率. to為經(jīng)過本系統(tǒng)平臺分析后的車輛檢測時間, 可以發(fā)現(xiàn)本系統(tǒng)可以滿足采集幀率為8幀/s的檢測應(yīng)用.

圖6 車輛檢測結(jié)果(圖注: 本系統(tǒng)通過畫框的方式對車數(shù)進行統(tǒng)計, 一個矩陣框代表一輛車.)

圖7 交通燈控制模擬裝置

表1 系統(tǒng)車輛檢測統(tǒng)計表

傳統(tǒng)的擁堵評價技術(shù)中, 特征指標構(gòu)建中有很多的數(shù)據(jù)項來自于僅經(jīng)過簡單處理的實時交通監(jiān)測數(shù)據(jù),比如道路的平均行程速度、道路的平均停車時間以及交叉口的平均等待時間、常規(guī)公共的交通準點率等.而基于Spark的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為交通擁堵評價的數(shù)據(jù)項提供了支撐, 能確保交通擁堵評價中所使用的相關(guān)數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲、處理、分析等流程于高速狀態(tài)進行, 進而服務(wù)于交通平臺.

7 結(jié)語

本文提出了一種基于機器視覺的交通擁堵評估系統(tǒng), 傳統(tǒng)的交通燈采用固定制, 缺乏靈活性、智能性.本系統(tǒng)是通過給交通燈加上可視設(shè)備, 在已有視頻采集模塊的基礎(chǔ)之上, 利用HOG特征和Adaboost理論, 對采集的視頻進行智能分析處理并輔以RFID車輛感應(yīng)模塊來實現(xiàn)車輛計數(shù). 通過Spark大數(shù)據(jù)平臺分析當(dāng)前實際的路況智能得到交通燈的變換時間, 從而實現(xiàn)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的交通燈系統(tǒng), 減少不必要的時間的目的. 系統(tǒng)的最大優(yōu)點在于能夠24小時隨時隨地工作, 維護簡單方便且性能穩(wěn)定, 受到惡劣天氣等影響較小. 不足之處在于對于車輛識別的準確率, 還需要對其完善, 提高識別率.

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Traffic Congestion Evaluation System Based on Machine Vision

YE Feng1,2,3, LIAO Xi1, LIN Xiao1, ZHANG Jian-Jia1, WANG Min1

1(School of Mathematics and Computer Science, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China)
2(Fujian STAR-NET Communications Co. Ltd., Fuzhou 350002, China)
3(Multimedia Center, Beijing University of Posts and Telecommunication, Beijing 100876, China)

The traditional traffic light systems are poor in flexibility and intelligencefor their fixed timing modes. In view of the above problems, a machine-vision-based traffic congestion evaluation system is presented to evaluate the current situation of traffic jams in this paper based on the collected video intelligent analysis and processing. Vehicle counting is firstly realized by HOG-feature analysis, AdaBoost method and RFID technology. Traffic states are evaluated in the Spark platform. The result of the experiments shows that our system can realize adjusted transformation time of traffic lights according to actual situation of the current traffic environment, then achieve the purpose of relieving traffic pressure dynamically.

machine vision; HOG; AdaBoost; detecting test of vehicle; feature extraction

葉鋒,廖茜,林蕭,張建嘉,汪敏.基于機器視覺的交通擁堵評估系統(tǒng).計算機系統(tǒng)應(yīng)用,2017,26(7):78–83. http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/5841.html

福建省引導(dǎo)項目(2016Y0031); 福建省教育廳項目(JA15136); 福建師范大學(xué)教學(xué)改革研究項目(I201602015)

2016-10-19; 收到修改稿時間: 2016-11-29