基于多视点的智能视频交通监控系统及方法

1.基于多视点的智能视频交通监控系统，用于对道路车辆交通进行控制，其中，该系统包括以下三层结构：
视频组，是最低层结构，用于对同一道路交通区域进行监控，每个视频组包括：视频信息取得单元，图像处理单元，以及信息网络传输单元；其中，视频信息取得单元从该道路交通区域取得关于车辆的视频信息后，传输给图像处理单元进行处理，处理后的数据传输至信息网络传输单元；信息网络传输单元负责向外传输视频数据信息；每个视频组通过各自的信息网络传输单元进行数据的相互传送；
视频群，是中间层结构，每个视频群由至少两个视频组构成，用于对所述至少两个视频组所监控的车辆个体信息进行动态交接，每个视频群内的视频组之间通过各自的信息网络传输单元进行信息的共享和交接；
视频网，是最高层结构，包括视频网交通信息管理单元，向所述视频组的信息网络传输单元提取视频数据信息、并发出控制指令。
2.如权利要求1所述的智能视频交通监控系统，其中所述视频信息取得单元至少包括两台摄像头，安装于同一道路交通区域。
3.如权利要求1或2所述的智能视频交通监控系统，其中视频组的图像处理单元包括图像预处理单元、背景差分处理单元、背景更新单元、阴影处理和逆向投影变换处理单元、概率统合图计算及车辆区域提取单元、以及二维图像模板提取单元。
4.如权利要求3所述的智能视频交通监控系统，其中一台所述摄像头所得到的一帧图像传输至所述图像预处理单元进行去噪和色彩平衡处理，得到的原始图像被分别送入所述背景更新单元和所述背景差分处理单元中；
所述背景更新单元对背景进行实时更新，所述背景差分处理单元通过当前图像同更新后的背景图像进行差分，抽出高于指定阈值的区域，得到车辆候补区域；
所述阴影处理和逆向投影变换处理单元对所述车辆候补区域去除路面阴影部分，得到完整的车辆候补区域，对所述完整的车辆候补区域进行逆向投影并生成一幅概率图，对于一个视频组内的每台摄像头所分别得到的概率图进行处理得出概率统合图；
所述概率统合图计算及车辆区域提取单元对所述概率统合图进行二值化处理得到车辆实际接触地面区域，并从中提取车辆的尺寸和位置信息；
所述二维图像模板提取单元将这些数据正向投影变换到各个摄像头的视频图像中获得不同视点的车辆二维图像信息；对下一帧图像，在概率统合图和视频图像中分别进行跟踪并进行统合，得到连续的被监控对象车辆个体的位置信息和颜色信息。
5.如权利要求1所述的智能视频交通监控系统，其中图像处理单元包括工业PC或嵌入式计算机。
6.如权利要求1所述的智能视频交通监控系统，其中所述视频组的图像处理单元内部的共享信息为被监控车辆个体信息，包括：各个被监控车辆的统一编号，车辆的位置，移动速度，三维尺寸，颜色和多视点的二维图像模型。
7.如权利要求1所述的智能视频交通监控系统，其中所述视频群内各视频组之间共享和交接的信息包括：原视频组编号，一个或多个移交视频组编号，原视频组内的被监控车辆信息，预计出现时刻，预计出现位置和预计二维图像模型。
8.如权利要求1所述的智能视频交通监控系统，其中所述视频网向所述视频组的信息网络传输单元提取的视频数据信息包括：各个路段的交通流量，车辆平均通过速度，车辆平均间隔，道路占有率。
9.一种基于多视点的智能视频交通监控方法，用于对道路车辆交通进行控制，其中，该方法将全局道路交通区域分为以下三层结构进行监控：
视频组，是最低层结构，用于对同一道路交通区域进行监控，每个视频组至少包括两台摄像头，每台摄像头是一个视点，每个视频组内部的图像处理单元负责对所述至少两台摄像头采集的车辆图像进行处理，最后形成视频组内的共享信息；
视频群，是中间层结构，每个视频群由至少两个视频组构成，用于对所述至少两个视频组所监控的车辆个体信息进行动态交接，每个视频群内的视频组之间可进行信息的共享和交接；
视频网，是最高层结构，对全局道路交通区域进行监控，向所述视频组和视频群提取视频数据信息、并发出控制指令。
10.如权利要求9所述的智能视频交通监控方法，其中视频组对图像进行处理的步骤如下：
①测定每个视频组的摄像头的外部参数；
②对一台摄像头新采集到的一帧图像信息进行预处理；
③预处理后得到的原始图像被分别送入背景更新单元和背景差分处理单元中，对背景进行实时更新及去除高于指定阈值的区域，得到车辆的候补区域；
④对车辆的候补区域进行阴影处理和逆向投影变换处理去除路面阴影部分，得到完整的车辆候补区域，对所述完整的车辆候补区域进行逆向投影并生成一幅概率图，对于一个视频组内的每台摄像头所分别得到的概率图进行处理得出概率统合图；
⑤对概率统合图进行计算分析，提取车辆的尺寸和位置信息；
⑥上述数据经过正向投影变换到各个摄像头的视频图像中获得不同视点的车辆二维图像信息；
⑦对下一帧图像，在概率统合图和视频图像中分别进行跟踪并进行统合，从而得到完整的对象物行进轨迹和移动速度。
11.权利要求10所述的智能视频交通监控方法，其中还包括以下步骤：
⑧每一个视频组根据预先设置的视频群内视频组的对应规则，把即将脱离监控区域的对象物信息交接给同一视频群的下一个视频组。
12.权利要求10所述的智能视频交通监控方法，其中还包括以下步骤：
⑨将各个视频组获取的即时数据以及各个视频群的交接结果汇总成全局信息，通过全局的视频网，实现智能型交通监控。
13.如权利要求10所述的智能视频交通监控方法，其中步骤①所述测定每一台摄像头外部参数的公式是：
$\left[\begin{array}{c}{x}_i\\ y_i\\ 1\end{array}\right]=\mathrm{AP}\left[\begin{array}{c}{X}_i\\ Y_i\\ Z_i\\ 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}{f}_x& 0& u_0\\ 0& f_y& v_0\\ 0& 0& 1\end{array}\right]P\left[\begin{array}{c}{X}_i\\ Y_i\\ Z_i\\ 1\end{array}\right].$
14.如权利要求9所述的智能视频交通监控方法，其中所述视频组内部共享的被监控车辆个体信息包括：各个被监控车辆的统一编号，车辆的位置，移动速度，三维尺寸，颜色和多视点的二维图像模型。
15.如权利要求9所述的智能视频交通监控方法，其中所述视频群内各视频组之间共享和交接的信息包括：原视频组编号，一个或多个移交视频组编号，原视频组内的被监控车辆信息，预计出现时刻，预计出现位置和预计二维图像模型。
16.如权利要求9所述的智能视频交通监控方法，其中所述视频网从视频组提取全局信息，而不包括车辆个体信息，所述全局信息包括：各个路段的交通流量，车辆平均通过速度，车辆平均间隔，道路占有率；使得所述视频网对全部道路交通区域的道路堵塞程度、旅程时间预测、最优路径搜索提供主要数据信息；
同时所述视频网根据交通阻塞、交通事故、大气污染程度来动态向所述视频组发出控制指令，而进行交通信号管制。

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