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基于視頻檢測(cè)的高速公路車輛交通行為安全狀態(tài)分析

文檔作者：蔣新春劉小明文檔來源：交通運(yùn)輸部公路科學(xué)研究院		點(diǎn) 擊數(shù)：	更新時(shí)間： 2020年12月04日
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第27卷第1期公路交通科技V01．27 No．1
2010年1月Journal of Highway and Transportation Research and Development Jan．2010
文章編號(hào)：1002-0268(2010)01-0122-04
基于視頻檢測(cè)的高速公路車輛
交通行為安全狀態(tài)分析
蔣新春，劉小明
(交通運(yùn)輸部公路科學(xué)研究院，北京100088)
摘要：在對(duì)目前視頻檢測(cè)系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上，針對(duì)交通事件檢測(cè)，提出了一種從微觀的角度出發(fā)。在對(duì)單個(gè)車輛交通
行為狀態(tài)識(shí)別和實(shí)時(shí)分析的基礎(chǔ)上，對(duì)車輛交通安全狀態(tài)進(jìn)行判斷的方法。首先對(duì)交通沖突沖突區(qū)進(jìn)行動(dòng)態(tài)和靜態(tài)劃
分，然后將車輛行駛區(qū)域根據(jù)交通行為過程分為危險(xiǎn)區(qū)和趨勢(shì)區(qū)，并對(duì)應(yīng)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)沖突區(qū)分別對(duì)危險(xiǎn)區(qū)和趨勢(shì)區(qū)的
判定進(jìn)行分析，給出了判定算法。測(cè)試表明，本文所提算法能夠在一定程度上對(duì)交通事故進(jìn)行提前預(yù)誓，對(duì)于減少和
避免交通事故發(fā)生具有重要意義。
關(guān)鍵詞：交通5-程；交通事件檢測(cè)；靜態(tài)沖突區(qū)；動(dòng)態(tài)沖突區(qū)；危險(xiǎn)區(qū)；趨勢(shì)區(qū)
中圖分類號(hào)：U491 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
Analysis of Vehicle Behavioral Safety on Freeway&amp;amp;lsed on Video Detection
JIANG Xinchun，LIU Xiaoming
(Research Institute of Highway，Ministry
of Transport，aeljins 100088，China)
Al：mtmct：Based on the analysis of current video detection system，a method to s∞ss vehicle safety status for tra伍c
incident detection at microcosmic level according to the real—time analysis and identification of single vehicle
behavior was put forward．First。tramc incident impact area was divided into static area and aynaIIlic aIea，then
the vehicle driving area was divided into dangcIou$area and trend aI吼削。蠅to the process of tramc behaviors，
and the如ri岫to determine the d￡IrII驢舢a(chǎn)rea and trend繃of the corresponding static area or dyadic a黝
Was presented．The teat result shows that this蛔tllm caIl be used for tvdmC warning to a certain extent to reduce
tl'a伍c accidents．
Koy words：tra岱c e咖,ring；礎(chǔ)c incident detection；static impact area；dynamic impact area；dangerous
area；trend a瑚
0引言
減少交通阻塞和車輛延誤一直以來就是高速公路
管理運(yùn)營(yíng)所面II缶的一個(gè)主要問題，而交通事件的發(fā)生
是導(dǎo)致交通阻塞的重要原因之一，因此，實(shí)時(shí)檢測(cè)路
面突發(fā)的交通事件是確保道路安全暢通的有效手段。
近年來，在高速公路交通事件檢測(cè)方面的研究取
得了較大的進(jìn)展．在硬件系統(tǒng)方面，主要有線圈、微
波及視頻等檢測(cè)系統(tǒng)。由于視頻檢測(cè)系統(tǒng)具有能夠提
供更為全面的交通管理和事故檢測(cè)信息，并可以直接
觀察檢測(cè)狀況等優(yōu)點(diǎn)，因此目前得到了更為廣泛的應(yīng)
用?1。在算法研究方面【2。5J，主要有比較／模式識(shí)別
算法，如加州算法、Monica算法等；統(tǒng)計(jì)算法，如貝
葉斯算法、時(shí)間序列和平滑一濾波算法等；交通模型
和理論算法，如McMaster算法等，近來又發(fā)展了如
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等先進(jìn)的事件檢測(cè)算法?？v觀這些算
法，其根本思想大都基于對(duì)宏觀交通參數(shù)檢測(cè)的基礎(chǔ)
上，通過對(duì)其數(shù)據(jù)變化的分析來判斷事件是否發(fā)生，
收稿日期：2008-07-18
作者簡(jiǎn)介：蔣新春，(1958一)女，北京市人，高級(jí)工程師。研究方向?yàn)楣方煌üこ蹋?m．jiang@rioh．C11)
萬方數(shù)據(jù)
第1期蔣新春，等：基于視頻檢測(cè)的高速公路車輛交通行為安全狀態(tài)分析
由于需要獲得宏觀交通參數(shù)，因此在事件檢測(cè)的實(shí)時(shí)
性方面便存在一定的劣勢(shì)，此外，以上各算法主要是
針對(duì)事件發(fā)生后的檢測(cè)，不能實(shí)現(xiàn)交通事件發(fā)生提前
預(yù)警的功能。
本文的研究重點(diǎn)集中于車輛在高速公路上行駛時(shí)
出現(xiàn)的與路側(cè)防護(hù)欄碰撞、前后車追尾等常見事故的
檢測(cè)上。實(shí)際上，車輛在發(fā)生事故之前，其運(yùn)行狀態(tài)
會(huì)有一定的先兆，利用視頻檢測(cè)所特有的優(yōu)勢(shì)【6J，從
微觀的角度出發(fā)，在對(duì)單個(gè)車輛交通行為狀態(tài)識(shí)別和
實(shí)時(shí)分析的基礎(chǔ)上，對(duì)車輛交通安全狀態(tài)進(jìn)行一定的
判斷，不僅能夠及時(shí)檢測(cè)交通事件的發(fā)生，更重要的
是能夠在一定程度上對(duì)交通事故進(jìn)行提前預(yù)警，這對(duì)
減少和避免交通事件發(fā)生具有重要意義。
1 車輛交通行為模型及安全狀態(tài)分析
車輛在道路上行駛時(shí)，為達(dá)到安全行駛的目的，
一般會(huì)及時(shí)調(diào)整行駛速度，并按照道路的線形調(diào)整車
輛的行駛方向，這樣車輛的行駛軌跡及行駛速度將滿
足一定的條件。當(dāng)在不滿足該條件達(dá)到一定時(shí)間長(zhǎng)度
時(shí)，交通事故就有可能發(fā)生。
本文將交通沖突區(qū)分為靜態(tài)沖突區(qū)和動(dòng)態(tài)沖突沖
突區(qū)。靜態(tài)沖突區(qū)主要包括路側(cè)護(hù)欄、路中靜止障礙
物等；動(dòng)態(tài)沖突區(qū)主要包括道路行駛車輛、路中行人
等。很顯然，影響車輛與靜態(tài)沖突區(qū)沖突的因素主要
包括車輛的橫向速度口o、橫向加速度口。、縱向速度穢。、
縱向加速度口：及車輛的制動(dòng)距離￡。影響車輛與動(dòng)
態(tài)沖突區(qū)沖突的因素主要包括車輛的橫向速度穢h、橫
向加速度ah,縱向速度穢：、縱向加速度口。、車輛的制動(dòng)
距離三、移動(dòng)物的橫向速度穢’h、橫向加速度口’h、縱向
速度穢’：及縱向加速度口’：。
考慮車輛與沖突區(qū)發(fā)生沖突的過程，由于車輛制
動(dòng)距離有限，因此可以認(rèn)為車輛到?jīng)_突區(qū)有一個(gè)近似
的臨界點(diǎn)，當(dāng)車輛進(jìn)入該臨界點(diǎn)，則車輛與沖突區(qū)以
概率接近1發(fā)生沖突；當(dāng)車輛在臨界點(diǎn)之外時(shí)，通過
分析車輛的狀態(tài)變化確定車輛與沖突區(qū)沖突，也就是
進(jìn)入臨界點(diǎn)的概率。基于上述分析，本文將車輛的交
通行為識(shí)別在空間上分為趨勢(shì)區(qū)和危險(xiǎn)區(qū)兩種，如圖
1所示。這兩個(gè)區(qū)域相互銜接，趨勢(shì)區(qū)主要是通過對(duì)
車輛交通行為一段時(shí)間內(nèi)的檢測(cè)，判斷車輛交通行為
的安全性；危險(xiǎn)區(qū)是指難以避免交通事故的區(qū)域。對(duì)
應(yīng)上述定義可以看出，趨勢(shì)區(qū)在時(shí)間上對(duì)應(yīng)大尺度的
時(shí)間域，是一段時(shí)間內(nèi)交通行為的過程；而危險(xiǎn)區(qū)對(duì)
應(yīng)的是小尺度的時(shí)間域，需要實(shí)時(shí)檢測(cè)分析判斷車輛
是否進(jìn)人了危險(xiǎn)區(qū)。
沖突點(diǎn)
趨勢(shì)區(qū)危險(xiǎn)區(qū)
圖1趨勢(shì)區(qū)和危險(xiǎn)區(qū)的劃分
飚．1 Trmd a聰曩砌出岫群憫a“緝
(1)危險(xiǎn)區(qū)的判定
首先對(duì)車輛相對(duì)靜態(tài)沖突區(qū)與動(dòng)態(tài)沖突區(qū)的危險(xiǎn)
區(qū)判定進(jìn)行分析。此處采用制動(dòng)距離公式，為保證駕
駛安全，相對(duì)于靜態(tài)沖突區(qū)，車輛需要滿足的條件：
o．75~／穢i+穢：+o．025 5(穢；+口2：)0，k=1，2，?，，l，m(n+1)≤0，設(shè)以25幀／
s的頻率采集，則上文所提到的角度差值沿同一方向
變化的保持時(shí)間為n／25 s。
I第1幀i第嫩i第n幀i第，l+l幀
，掣’∥"’，曩”’掣
圖2車輛行駛中的角度差值變化過程
Fig．2 a岫哪薛西mOe of nm珂嗨vebide
趨勢(shì)區(qū)判定具體判斷步驟如下：
第1步：截取樣本中的片段，截取原則為m
(五)>0，m(k+1)≤0，片段中共包括k幀，其
中m(．|})為第1|}幀圖像車輛行駛軌跡與車道中心線
(切線)之間的角度差值，也就是滿足截取原則所獲
得片段中的最后一幀，m(k+1)為第k+1幀圖像
車輛行駛軌跡與車道中心線(切線)之間的角度差
值。
第2步：分析計(jì)算出對(duì)應(yīng)各車道h的／7,幀中第1
幀的車輛行駛軌跡與車道中心線(切線)之間的起始
角度口2，最后一幀的車輛行駛軌跡與車道中心線
(切線)之間的起始角度口：，車輛在片段中的平均速
度伊，片段時(shí)間t：，根據(jù)以上數(shù)據(jù)計(jì)算出該片段單
位時(shí)間角度增加數(shù)Aa^=(磚一口2)／l：。
第3步：選取多個(gè)樣本中同一單位時(shí)間角度增加
數(shù)前提下，最大持續(xù)時(shí)間max(t：)。在實(shí)際應(yīng)用中，
考慮到所需樣本數(shù)量的多少以及匹配計(jì)算時(shí)間的長(zhǎng)
短，單位時(shí)間角度增加數(shù)的區(qū)間間隔選擇不宜過小。
第4步：如正在檢測(cè)的圖像中車輛在某一單位時(shí)
間角度增加情況下所持續(xù)的時(shí)間t}大于同一單位時(shí)
間角度增加時(shí)樣本中的max(t：)，則進(jìn)行報(bào)警，事
后如發(fā)生事故，則不更新t—瞰(f：)，如不發(fā)生事故
則更新max(th．，)為f}，在報(bào)警同時(shí)繼續(xù)計(jì)算t}。
在以上的判定過程中，需要注意所分析計(jì)算出的
單位時(shí)間角度增加數(shù)△a6依賴于路段區(qū)域、車道號(hào)，
也就是說針對(duì)不同路段區(qū)域、車道號(hào)有各自獨(dú)立的
△a^。
以3車道路段為例，對(duì)于第3車道上行駛的車
輛，設(shè)車輛的方向改變趨勢(shì)為面向遠(yuǎn)離該車道的路側(cè)
護(hù)欄，則在趨勢(shì)區(qū)的判定過程中，按以下步驟進(jìn)行：
第1步：按第3車道上的檢測(cè)數(shù)據(jù)選擇樣本；
第2步：從車輛在第3車道檢測(cè)到行駛方向變化
開始，按趨勢(shì)區(qū)判定原則對(duì)車輛行駛狀態(tài)進(jìn)行判定；
第3步：如在判定過程中，車輛進(jìn)入第2車道并
仍然滿足片段截取原則，此時(shí)繼續(xù)按第三車道判定過
程進(jìn)行；如不滿足片段截取原則，則停止第3車道判
定過程，應(yīng)用趨勢(shì)區(qū)判定原則對(duì)該車輛按第2車道判
定過程進(jìn)行，依次類推。
由于在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，要完全覆蓋0到90'的角度
變化區(qū)間，有些單位時(shí)間角度增加數(shù)區(qū)間的樣本可能
很難事先采集到，當(dāng)遇到這種無樣本的情況，首先針
對(duì)視頻圖像計(jì)算趨勢(shì)區(qū)判定所需要的幾類數(shù)據(jù)(見上
文)并保存，使針對(duì)該單位時(shí)間角度增加數(shù)區(qū)間的樣
本得到更新和充實(shí)，同時(shí)以危險(xiǎn)區(qū)判定條件進(jìn)行判
斷。
在趨勢(shì)區(qū)報(bào)警判定步驟確定的條件下，以下結(jié)合
危險(xiǎn)區(qū)判定過程，給出車輛交通安全狀態(tài)的整個(gè)預(yù)警
過程，步驟如下：
第1步：通過視頻圖像分析，判斷環(huán)境中與目標(biāo)
車輛相關(guān)的靜態(tài)沖突區(qū)和動(dòng)態(tài)沖突區(qū)目標(biāo)；
第2步：根據(jù)危險(xiǎn)區(qū)判定條件判斷車輛是否進(jìn)入
危險(xiǎn)區(qū)，如果進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)，則應(yīng)用危險(xiǎn)區(qū)判定方法進(jìn)
行判斷，提示車輛發(fā)生交通事故的概率接近于1，如
未進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)，則轉(zhuǎn)第3步；
萬方數(shù)據(jù)
第1期蔣新春，等：基于視頻檢測(cè)的高速公路車輛交通行為安全狀態(tài)分析
第3步：根據(jù)趨勢(shì)區(qū)報(bào)警判定步驟判斷是否滿足
t}大于同一單位時(shí)間角度增加時(shí)樣本中的嗽(t：)， 【2]
如果滿足，則計(jì)算車輛發(fā)生交通事故的概率，計(jì)算方
法如下：
P2=百魯i；黜麗，’ L㈤，，
其中，P為在趨勢(shì)區(qū)判定的車輛發(fā)生交通事件的概率； r1]
t}為車輛在某一單位時(shí)間角度增加情況下所持續(xù)的
時(shí)間；t：為車輛到達(dá)危險(xiǎn)區(qū)臨界點(diǎn)的時(shí)間。在報(bào)警同
時(shí)，顯示所計(jì)算出的概率值。
2應(yīng)用與總結(jié)『41
將本文所述判定過程在Visual C++軟件平臺(tái)加
以實(shí)現(xiàn)，并在某高速公路路段進(jìn)行測(cè)試。該段按每1 ?
l【IIl間隔布設(shè)的原則實(shí)現(xiàn)了全程攝像機(jī)監(jiān)控，從中選一
擇事故發(fā)生頻率較高的兩個(gè)攝像機(jī)監(jiān)控點(diǎn)，攝像機(jī)視r(shí)61
頻圖像通過波分復(fù)用節(jié)點(diǎn)機(jī)傳至監(jiān)控分中心，經(jīng)由視
頻切換矩陣接人視頻事件檢測(cè)系統(tǒng)，其結(jié)果匯集于視
頻事件檢測(cè)工作站，由工作站對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行顯示，
并將相關(guān)視頻圖像切換到分中心監(jiān)視器墻上指定的兩
個(gè)監(jiān)視器。工作站所顯示的結(jié)果包括兩部分，一是兩L 7 o
幅視頻圖像的顯示，二是對(duì)應(yīng)圖像內(nèi)各車輛行駛軌跡
分析圖及各車輛發(fā)生交通事故概率的顯示。后者以1
s刷新一次的方式對(duì)檢測(cè)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行顯示。由于本
次測(cè)試只接入兩個(gè)點(diǎn)，因此能夠直接在工作站界面上
顯示，當(dāng)接人多個(gè)檢測(cè)點(diǎn)時(shí)，可以在工作站可顯示范
圍內(nèi)按所判定交通狀態(tài)的嚴(yán)重程度(事故概率)進(jìn)行[8]
有選擇的自動(dòng)切換顯示。在測(cè)試前首先進(jìn)行了15 d
的樣本收集過程，在初步的測(cè)試期間，發(fā)生側(cè)撞護(hù)欄
事故2起，而針對(duì)這兩起事故，系統(tǒng)能夠做到提前3
—4 s報(bào)警的程度，并對(duì)路段車輛的一些危險(xiǎn)行駛狀
態(tài)做出了畫面及數(shù)據(jù)預(yù)警，這表明本文所提方法能夠
進(jìn)行交通事件檢測(cè)預(yù)警，對(duì)目前的視頻事件檢測(cè)系統(tǒng)?
能夠起到擴(kuò)充和改進(jìn)的作用。一
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