تشخیص و شمارش خودروها براساس الگوریتم پردازش تصویر مدل مخلوط گوسی و محاسبه سرعت لحظه‌ای خودروها طبق جریان نوری

نویسندگان

1 کارشناسی ارشد برق-الکترونیک، مرکز کنترل ترافیک شهرداری شیراز

2 معاون حمل و نقل و ترافیک شهرداری شیراز

3 مدیر مرکز کنترل ترافیک شهرداری شیراز

چکیده

امروزه با گسترش روز افزون روش‌های مختلف اخذ اطلاعات گسسته مانند پویش­گرها و دوربین‌های دیجیتالی، پردازش تصویر کاربرد فراوانی یافته است. اطلاعات بدست آمده توسط دوربین‌های نظارت تصویری در سطح شهر، توسط بسترهای ارتباطی مثل GPRS ویا فیبر نوری به مرکز کنترل ترافیک ارسال می‌شوند. این اطلاعات ویدئویی تا مادامی که به دنباله‌های آماری تبدیل نشوند نمی توانند در تصمیمات مدیریت شهری نقشی ایفا کنند. در این مقاله یک سیستم آنالیز تشخیص تعداد خودروها در واحد طول و زمان به همراه تخمین سرعت لحظه­ای آنها ارائه شده است. در این روش، اطلاعات ویدئویی به دنباله‌های آماری شاخص‌های ترافیکی تبدیل می‌شوند. ابتدا تصاویر مربوط به هر فریم بر اساس مدل مخلوط گوسی به تصاویر پس زمینه مدل می‌شوند که در برابر تغییرات نور مقاوم هستند. این عملیات در تعداد زیادی فریم بکار گرفته می‌شود تا اصطلاحا یک تصویر پس زمینه آموزش دیده شده ایجاد شود. در روش‌های سنتی پردازش تصاویر ترافیکی، مدل کردن تصویر پس زمینه مورد توجه قرار نمی گرفت، و برعکس در روش ارائه شده، از این مدل جهت تشخیص شی در حال حرکت استفاده می‌شود. سپس با مقایسه تک تک فریم‌های اصلی ورودی به این سیستم و تصویر پس زمینه آموزش دیده شده، خودروهای در حال حرکت تشخیص داده می‌شوند. در این حالت به 2 دلیل ممکن است در تشخیص خودروها سیستم، دچار اشتباه محاسباتی شود. 1- به دلیل وجود سایه خودروهای درحال حرکت، سیستم یک خودرو را 2 خودرو یا بیشتر تشخیص دهد. 2- به دلیل آموزش ناصحیح تصویر پس زمینه، تشخیص خودرو دچار اشکال شود. راه حل پیشنهاد شده برای حل 2 اشکال مطروحه این است که بعد از مرحله تشخیص خودرو و کشیدن بلوک دور آنها، ازالگوریتم ترکیب  کردن بلوک‌ها استفاده می‌کنیم و بلوک‌ها را که به دور خودروهای تشخیص داده شده، کشیده شده است را براساس فاصله اقلیدسی هر بلوک مجاور، در صورتی که روی هم افتادگی داشته باشند، با هم ترکیب می‌کنیم. سپس براساس الگوریتم جریان نوری با ترکیب روش‌های Horn-Schunck و Lucas- Kanade سرعت لحظه ای هر خودرو تخمین زده می‌شود. ازاطلاعات سرعت لحظه ای هر خودرو و تعداد خودروها در واحد طول و زمان که به ترتیب به مفهوم حجم و چگالی ترافیکی است، جهت تخمین جریان ترافیکی استفاده می‌شود. با توجه به شبیه سازی‌های انجام شده و مقایسه نتایج بدست آمده با سایر نتایج مقالات دیگر، عملکرد بالای روش ارائه شده در این مقاله، برای تشخیص خودرو و محاسبه دقیق تعداد آن، با توجه به استفاده الگوریتم ترکیبی و آموزش صحیح تصاویر پس زمینه، اثبات می‌شود. همچنین این روش را می‌توان برای پردازش تصاویر با کیفیت نامطلوب نیز استفاده کرد.

کلیدواژه‌ها


 B.D. Stewart, I. Reading, M.S. Thomson, T.D. Binnie, K.W. Dickinson, C.L. Wan, (1994). Adaptive lanefinding in road traffic image analysis, Proceedings of Seventh International Conference on Road Traffic Monitoring and Control, IEE, London.
   W. Enkelmann, (1990). Obstacle detection by evaluation of optical flow field from image sequences, Proceedings of European Conference on Computer Vision, Antibes, France 427. 134–138.
   Y. Park, (2001), Shape-resolving local thresholding for object detection, Pattern Recognition Letters 22. 883–890.
  J.M. Blosseville, C. Krafft, F. Lenoir, V. Motyka, S. Beucher, (1994). New traffic measurements by image processing, IFAC Transportation systems, Tianjin, Proceedings.
   Y. Won, J. Nam, B.-H. Lee, (2001). Image pattern recognition in natural environment using morphological feature extraction, in: F.J. Ferri (Ed.), SSPR&SPR 2000, Springer, Berlin, pp.806–815.
   X. Li, Z.-Q. Liu, K.-M. Leung, (2002). Detection of vehicles from traffic scenes using fuzzy integrals, Pattern Recognition 35. 967–980.
   H. Moon, R. Chellapa, A. Rosenfeld, (2003). Performance analysis of a simple vehicle detection algorithm, Image and Vision Computing 20. 1–13.
   G.D. Sullivan, K.D. Baker, A.D. Worrall, C.I. Attwood, P. M. Remagnino, (2004) Model-based vehicle detection and classification using orthographic approximations, Image and Vision Computing 15. 649–654.
   T. Aach, A. Kaup, Bayesian algorithms for adaptive change detection in image sequences using Markov random fields, Signal Processing: Image Communication 7 (1995) 147–160.
    J.B. Kim, H.S. Park, M.H. Park, H.J. Kim, A real-time region-based motion segmentation using adaptive thresholding and K-means clustering, in: M. Brooks, D. Corbett, M. Stumptner (Eds.), AI 2001,Springer, Berlin, 2001, pp. 213–224.
   M. Dubuisson, A. Jain, Contour extraction of moving objects in complex outdoor scenes, International Journal of Computer Vision14 (1995) 83–105.
    A. Techmer, (2001) Real-time motion based vehicle segmentation in traffic lanes, in: B. Radig, S. Florczyk (Eds.), DAGM 2001, Springer, Berlin, pp. 202–207.
  A. Giachetti, M. Campani, V. Torre, (2000). The use of optical flow for road navigation, IEEE Transactions on Robotics and Automation 14 (1).
   Jinhui Lana,∗, Jian Li a,∗, Guangda Hua, Bin Ranb, Ling Wanga, (2014). Vehicle speed measurement based on gray constraint optical flow algorithm. Optic 125. 289- 295.
 Yanli Wan, Zhenjiang Miao, Xiao-Ping Zhang, Zhen Tang, and Zhifei Wang. (2014), Illumination Robust Video Foreground Prediction Based on Color Recovering IEEE Transaction on Multimedia, VOL. 16, NO. 3.
   Thanh Minh Nguyen and Q. M. Jonathan Wu, (2013) Fast and Robust Spatially Constrained Gaussian Mixture Model for Image Segmentation. IEEE Transaction on Circuit and Systems for Video Technology, VOL. 23, NO. 4.
    Ma Y., W. Zhu et al. (2007). Improved moving objects detection method based on Gaussian mixture mode, Computer Applications, 27(10):2544-2548.Beijing, China.
  Chen Z., R. Zhou, et al. (2007) Simulation of an Improved Gaussian Mixture Model for Background Subtraction. Computer Simulation, 24(11):190-192. Beijing, China.
  Yinghong Li, Zhengxi Li, HongfangTian,Yuquan Wang (2011). Vehicle Detecting and Shadow Removing Based on Edged Mixture Gaussian Model. Preprints of the 18th IFAC World Congress Milano (Italy).
  Rubén Heras Evangelio, Michael Pätzold, Ivo Keller, and Thomas Sikora, (2014). Adaptively Splitted GMM with Feedback Improvement for the Taskof Background Subtraction. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Vol. 9,
No. 5.
    A. Leano, C, Distance, (2007). Shadow detection for moving objects based on texture analysis, pattern recognition. 40, 1222-1223.