Видеомониторинг и обработка изображений в теории автотранспортных потоков, страница 3

Рассмотрим файл съемки МКАД (44 км) от 02 ноября 2003 г. продолжительностью 300 секунд и частотой = 5 кадров/с Фиксируя ско­рость и величину X для второй полосы движе­ния АТС, произведем оценку типов АТС.

		Таблица 2
Фрагмент таблицы фиксации АТС
2.101416с	3 кад		60 км/и
7.7018837 с	3 кад		60 км/ч
8.9019004 с	5 кад		36 км/ч
10 5012053 с	2 кад		90 км/ч
11 5018116с	2 кад.		90км/ч
16 1015994 с	2 кад		90км/ч
18.7009211 с	3 кад		60км/ч
20.7005917 с	3 кад		60 км/ч
24.5011506 с	2 кад		90 км/ч
27.7018305 с	2 кад		90 км/ч
30 9007354 с	4 кад		45 км/ч
32 1019289 с	5 кад		36 км/ч
33 1001271 с	2 кад		90 км/ч
36 7002824 с	2 кад		90 км/ч
39.5021051 с	4 кад		45 км/ч
40.1014679 с	2 кад		90 км/ч
42.7012301 с	4 кад		45 км/ч
43.7018931 с	2 кад		90 км/ч
46.5011353 с	2 кад		90 км/ч
49 7019111 с	3 кад		60 км/ч
53.3007367 с	2 кад		90 км/ч
55.5000583 с	3 кад		60 км/ч
57.1017076 с	2 кад		90 км/ч
57 9003616 с	2 кад		90 км/ч
Среднеарифметическая скорость на

Основываясь на данных гистограммы можно сделать вывод о классификации типов АТС.

Длима АТС	Тип АТС
8	Легковой
12	Газель
16	Грузовой
21	Автобус
25	Трейлер
Длина АТС	Задержка У
8	2
12	3
16	4
21	5
25	6

Длима АТС	Тип АТС
8	Легковой
12	Газель
16	Грузовой
21	Автобус
25	Трейлер
Длина АТС	Задержка У
8	2
12	3
16	4
21	5
25	6

Так как класс АТС «Газель» соответст­вует классу «Легковой», составим таблицу соответствия значения X и типа АТС.

Задержка X	Т им Л ГС
2.3	Легковой
4	Грузовой
5	Трейлер
6	Автобус

Следует заметить, что величина X зави­сит от места расположения контрольной точ­ки и расположения камеры, как источника ви­деоизображения. Исходя из просчета различ­ных видеофрагментов, была составлена база данных соответствий типов ракурса и значе­ний задержки X.

При разработке пакета программ преду­смотрено два режима для определения типов

-АТС:                    

- режим определения типов АТС автомати­чески;

- режим определения типов АТС по значениям, заданным пользователем из базы данных. Если задан режим определения типов АТС автоматически, то в программе будет реализован алгоритм, описанный выше, и выдан результат после полного просчета ви­деофрагмента, а режим определения типов АТС по значениям из базы данных предпола­гает, что пользователь перед началом рабо­ты задаст тип ракурса или введет значения соответствия величины задержки X и типа АТС вручную.

3. Многоточечные методы

 3.1. Метод зависимых пикселов

В разделе 3 данной статьи были рас­смотрены методы фиксации АТС по анализу значения цвета заданного пиксела. Рассмот­рим метод, когда область представлена в ви­де вектора зависимых пикселов. Это означа­ет, что для измерения одной характеристики, например, интенсивности движения на поло­се, ставятся несколько индикаторов (пиксе­лов). Это позволяет повысить устойчивость измерения относительно случайных возму­щений.

Обозначим базовый пиксел фиксации на кадре видеофрагмента как х, Метод расши­рения контрольной области состоит в расши­рении и дополнении базового пиксела СРЩ{1-номер кадра видеофрагмента) дополнитель­ными пикселами (х,, х₂, х₃ х„) Вектор пик­селов CP[i] будем называть вектором наблю­дения /- ого кадра видеофрагмента

Рассмотрим алгоритм обработки для ме­тода сравнения каждого последующего кадра с предыдущим. Обозначим векторы наблю­дения для каждого кадра:

СР[1] = (х„, х,_г, х,₃ Xi«l - функция-вектор наблюдения для 1 кадра видеофраг­мента,

СР[2] = fa,, х„, х_гз х_г„) - функция-вектор наблюдения для 2 кадра,

CP[N] = (х₃₁, х₃₂, х₃₃ ... x,J - функция-вектор наблюдения для N кадра видеофраг мента

При воспроизведении видеофрагмента текущее значение вектора наблюдения CP[i] сравним с вектором наблюдения CP[i-1] {i -номер кадра видеопотока) При проезде АТС через область фиксации цвет пиксела меня­ется Рассмотрим видеопоток с глубиной цве­топередачи 16 bit.

Как видно из приведенного графика, при проезде АТС через вектор наблюдения сред­нее значение цветов пикселов вектора-фиксации изменяется. Исходя из метода, вы­бранного для принятия решения о фиксиро­вании АТС, анализируя характер изменения текущего значения вектора наблюдения с предыдущим значением вектора наблюдения можно идентифицировать АТС

3.2. Матрица пикселов

Расширение контрольной области, по­мимо метода зависимых пикселов, может производиться также введением контрольных областей Принцип работы данного метода основан на сравнении двух кадров, следую­щих друг за другом.

Рассмотрим некоторую область кадра и запишем матрицу цветности:

4473924; 3947580; 4934475; 5000268; 4737096; 4802889; 4934475, 5066061, 4868682; ;5066061; ;4605510, 4473924; 4868682; 5066061; и т.д.

Далее для каждого кадра видеофраг­мента и заданного участка получим матрицу значений цветов пикселов M_N!MWpa[i,j].