一种智能交通分析系统及其应用系统

1.一种智能交通分析系统，包括：
参数设定模块，设定系统各模块所需要的控制参数和标定参数；
分辨率转换模块，完成控制参数和标定参数以及输入采集图像的分辨率转换工作； 参数表示模块，将经过分辨率转换后的控制参数和标定参数表示为其它处理模块容易使用的参数形式；
处理模块，接收重新表示的参数以及待处理图像，对所述待处理图像在所述表示参数控制下进行处理，得到处理结果；
分辨率还原模块，将处理结果转到输入图像分辨率上得到输出结果；和 输出模块，用于输出所述输出结果；
参数设定模块包括透视参数设定模块，接收用户在图像上标定的一些点及线段，以及所设定的点间实际距离或者线段的实际长度，作为透视标定参数；参数表示模块包括透视信息表示单元，它采用摄像机定标算法来得到摄像机的透视变换参数。
2.如权利要求1所述的智能交通分析系统，其特征在于参数设定模块包括道路参数设定模块，标定图像中各条道路的有效区域，以及道路上车辆的正常行驶方向；参数表示模块包括道路信息表示单元，将设定参数转换为处理模块直接可以使用的参数。
3.如权利要求2所述的智能交通分析系统，其特征在于参数表示单元对道路区域采用掩模表示。
4.如权利要求1所述的智能交通分析系统，其特征在于透视变换参数得到图像中某位置处实际高度与像素高度的透视变换关系，并且/或者表示图像上两点间像素距离和实际距离的透视变换关系。
5.如权利要求1所述的智能交通分析系统，其特征在于处理模块采用透视变换，将像素面积转换为物理面积，采用车辆所占物理面积与车道总物理面积之比计算占有率。
6.如权利要求1所述的智能交通分析系统，其特征在于处理模块采用投影参数变换矩阵将车道占有区域中的像素面积变换为实际物理面积，并且在计算车道占有率时，将实际车辆占有的像素面积根据投影变换参 数转换为物理面积，并除以所述车道物理面积，计算车道占有率。
7.如权利要求1所述的智能交通分析系统，其特征在于参数设定模块包括控制参数设定模块，设定处理模块各算法所需要的参数；参数表示模块包括控制参数表示单元，将设定的参数转换为算法容易使用的参数。
8.如权利要求1所述的智能交通分析系统，其特征在于所述参数设定模块还包括功能选择模块，对各系统功能进行选择，加以开启或者关闭。
9.如权利要求1所述的智能交通分析系统，其特征在于处理模块包括目标提取跟踪单元，采用背景建模和前景提取技术得到前景目标区域，并采用目标匹配跟踪算法确定目标跟踪信息；和，目标信息获取单元，根据目标提取跟踪单元输出的目标跟踪信息计算目标信息作为处理结果。
10.如权利要求9所述的智能交通分析系统，其特征在于目标提取跟踪单元包括前景提取单元和目标检测单元，目标检测单元对于前景提取单元输出的目标区域进行检测，得到真实目标。
11.如权利要求9所述的智能交通分析系统，其特征在于目标信息获取单元包括一个物体类型判定单元，该单元根据得到的目标信息得到物体类型。
12.如权利要求9所述的智能交通分析系统，其特征在于处理模块包括交通信息统计单元，根据目标信息获取单元获取的目标信息，分别统计各种交通信息。
13.如权利要求9所述的智能交通分析系统，其特征在于处理模块包括异常事件检测单元，根据信息获取单元获取的多帧目标异常相关信息，检测其中的异常事件。
14.如权利要求13所述的智能交通分析系统，其特征在于所述异常事件检测单元记录异常事件开始发生的帧序号和结束时的帧序号，以便回放。
15.如权利要求1所述的智能交通分析系统，其特征在于包括时间模式控制单元，自动获取当前时间，并根据不同时间，控制处理模块进入不同的处理模式。
16.如权利要求15所述的智能交通分析系统，其特征在于处理模块包括车辆检测单元，采用夜晚环境下的车辆样本训练得到的车辆检测算 法进行车辆检测。
17.如权利要求16所述的智能交通分析系统，其特征在于夜晚目标提取跟踪模块具有车灯检测单元，它在车辆检测算法无法有效检测车辆的情况下工作。
18.如权利要求1所述的智能交通分析系统，其特征在于包括视频故障检测模块，基于输入图像分析是否有视频故障；当视频故障发生时，处理模块不对输入图像进行处理，并且将视频故障发生的信息传输给输出模块。
19.如权利要求1所述的智能交通分析系统，其特征在于输出模块用于输出声音。
20.如权利要求1所述的智能交通分析系统，其特征在于输出模块包括OSD功能，将处理结果叠加在输入采集图像上。
21.一种应用系统，其特征在于包括图像采集设备，采集视频图像；如权利要求1-20之一所述的智能交通分析系统；传输模块，将视频图像和处理结果传输给存储模块存储，并且通过系统输出模块显示或发出提示信息。
22.如权利要求21所述的应用系统，其特征在于包括输出控制模块，基于传输模块的异常信息，指示存储模块输出异常事件视频图像到系统输出模块。

一种智能交通分析系统及其应用系统\n技术领域\n[0001] 本发明涉及一种智能交通分析系统及其应用系统。\n背景技术\n[0002] 全世界每年由于交通事故所造成的人员死亡人数在50万人左右，尤其是中国，交通事故死亡人数居世界首位，占到世界死亡人数的16％左右。而近年来，随着大家对于交通安全的重视，包括隧道、桥梁、高速公路在内的很多路段都安装了摄像头。这些摄像头为我们提供了很多信息。但是，采用人工监视的方法，首先需要占用劳动力资源。而且，不同监控人员的态度，疲劳程度，都影响着监控效果。智能交通是计算机视觉和人工智能的一个重要应用领域，其能够采用智能分析算法对交通监控视频进行分析，获取其中车辆，行人等目标的信息，并对其行为进行判定，检测到异常事件，并给出提醒信息。此外，其还可以统计车辆速度，车流量，车道占有率等交通信息，为交通管理研究提供信息。这些是人无法做到的。此外，基于智能视频分析方法的好处是，不需要破坏路面，影响交通的运行，可以很方便的更新设备和处理方法。\n[0003] 现有系统往往采用比较简单的背景建模和前景提取方法，得到目标的信息，再结合简单的规则，得到分析结果。这些系统由于仅仅利用了较少的信息，而且，系统结构过于单一，因而效果也很差。\n发明内容\n[0004] 本发明的目的是提供结构完整，处理流程简单，能够适应多种处理算法，具有很强的扩展性的智能交通分析系统。\n[0005] 为此，本发明在第一方面提供一种智能交通分析系统。该系统包括：参数设定模块，设定系统各模块所需要的控制参数和标定参数；分辨率转换模块，完成控制参数和标定参数以及输入采集图像的分辨率转换工作；参数表示模块，将经过分辨率转换后的控制参数和标定参数表示为其它处理模块容易使用的参数形式；处理模块，接收重新表示的参数以及待处理图像，对所述待处理图像在所述表示参数控制下进行处理，得到处理结果；分辨率还原模块，将处理结果转到输入图像分辨率上得到输出结果；和输出模块，用于输出所述输出结果。\n[0006] 本发明在第二方面提供一种应用系统。该应用系统包括图像采集设备，采集视频图像；如第一方面所述的智能交通分析系统；传输模块，将视频图像和处理结果传输给存储模块存储，并且通过系统输出模块显示或发出提示信息。\n附图说明\n[0007] 下面将参照附图对本发明进行更详细的说明，附图中：\n[0008] 图1是根据本发明的一种智能交通分析系统的框架图；\n[0009] 图2是一种应用系统的示意图；\n[0010] 图3示意了图1所示参数设定模块的一个实施例；\n[0011] 图4示意了图1所示参数表示模块的一个实施例；\n[0012] 图5示意了图1的处理模块的一个实施例；\n[0013] 图6示意了图5的交通信息统计单元的一个实施例；\n[0014] 图7示意了图5异常事件检测单元的一个实施例；\n[0015] 图8是带有异常事件回放功能的应用系统；\n[0016] 图9是带有时间模式控制单元的系统；\n[0017] 图10是夜晚目标提取跟踪模块的示意图；\n[0018] 图11是带有视频故障检测模块的系统的示意图；\n[0019] 图12是白天目标提取跟踪模块示意图；以及\n[0020] 图13是目标提取跟踪模块的一个实施例的示意图。\n具体实施方式\n[0021] 图1是根据本发明的一种智能交通分析系统的框架图。如图1所示，智能交通分析系统包括参数设定模块、分辨率转换模块、参数表示模块、处理模块、分辨率还原模块和输出模块。\n[0022] 参数设定模块设定系统各模块所需要的控制参数、标定参数等。\n[0023] 为了提高处理速度，处理算法需要在低于采集图像分辨率的处理图像上处理。因而，分辨率转换模块的作用在于完成参数以及图像的分辨率转换工作。\n[0024] 输入的参数往往还不能够被其它单元使用直接用于运算。因而需要一个参数表示模块，将输入参数表示为其它处理模块容易使用的参数形式。\n[0025] 处理模块接收重新表示的参数以及待处理图像，对所述处理图像在所述表示参数控制下进行处理，得到处理结果。\n[0026] 此时的结果还是处理分辨率上的结果，因而分辨率还原模块将处理结果转到输入图像分辨率上得到输出结果并传给输出模块，用于采用图像显示、声音等各种形式的输出。\n比如，输出模块可以输出异常事件有关的信息，统计信息等。输出模块输出有关信息的方式包括声、光报警，单纯的信息输出，或者将信息有选择地叠加在视频图像上的OSD方式。\n[0027] 在实际应用中，智能交通分析系统需要透明地接入监控设备中，即在图像采集设备和图像存储显示设备之间，插入智能交通分析系统。图2是一种应用系统的示意图。图2中的智能分析模块即是图1中的智能交通分析系统。比如，智能交通分析系统从视频图像中获取统计信息和异常事件，并可以选择将上述信息叠加在视频图像上，将视频图像和上述信息通过传输模块传输给存储模块存储，同时，传输给系统输出模块显示或者发出提示信息。智能交通分析系统在对视频图像进行处理的同时保证将图像按照原有格式完整透明地传输给下面的存储和显示设备，不影响其它后续设备的使用。\n[0028] 接下来，对图1的智能交通分析系统中的各个模块进行详细描述。\n[0029] 图3示意了图1所示参数设定模块的一个实施例。\n[0030] 为了满足对各个道路信息的分开统计，判定是否逆行，系统需要确定各条道路所包含区域，因而需要一个道路设定模块。同时，为了测定目标的实际物理速度，更精确地判定物体类型，以及为其它模块提供物体的先验信息，因而，为系统增加一个透视参数设定模块。同时，系统的处理模块也需要各种控制参数，而为了便于用户选择，降低系统负担，增加一个功能选择模块，对系统功能进行选择。\n[0031] 如图3所示，上述参数设定模块包含道路参数设定模块、透视参数设定模块、功能选择模块和控制参数设定模块。\n[0032] 其中，道路参数设定模块用来标定图像中各条道路的有效区域，以及道路上车辆的正常行驶方向；标定方法可以采用标定区域的边缘点或者直接设定道路区域的方法。道路参数设定模块的参数需要经过分辨率转换模块转换到处理图像分辨率上。\n[0033] 透视参数设定模块接收用户在操作界面上输入的一些点及线段，以及所设定的点间实际距离或者线段的实际长度，作为透视标定参数，用于计算场景的透视变换参数，从而实现将像素坐标转换为物理坐标。透视参数设定模块标定的参数需要经过分辨率转换模块转换到处理图像分辨率上。\n[0034] 功能选择模块可以对系统功能进行选择，开启或者关闭某个或某些或全部功能；\n比如选择开启或关闭下文将提到的各类异常事件检测功能或各类交通信息统计功能。\n[0035] 控制参数设定模块则用来设定处理模块各算法所需要的参数；控制参数也需要经过分辨率转换模块转换到处理图像分辨率上。\n[0036] 图4示意了图1所示参数表示模块的一个实施例。\n[0037] 所述参数表示单元需要将上述所有设定参数转换为处理模块直接可以使用的参数。对于道路信息，其可以包含两方面的内容，一是道路所占有的区域，另外一个是该道路车辆的正常行驶方向。\n[0038] 如图4所示，参数表示单元包括一个道路信息表示单元，将道路信息转换为处理模块直接使用的参数。在一个实施例中，道路参数设定模块接收用户标定的道路区域的顺序边缘点，边缘点依次连接组成的区域内部为道路区域，这些点的坐标经过分辨率转换后，得到处理图像分辨率上的边缘点坐标，参数表示单元采用图像区域填充算法，得到图像上的该道路区域掩膜，该掩膜的大小和处理图像相同，将道路内部区域像素点的值设定为该道路的标号，对于不属于任何道路区域的像素，设定为一个无效值。而表示道路车辆正常行驶方向信息的一种实施例如下，则可以采用该道路行驶方向的角度值表示，为了简单起见，可以采用将0到360度方向离散化为N个方向，采用其离散值表示。如果采用标定道路边缘点的方法，参数表示单元需要采用区域填充算法根据区域边缘点得到区域像素掩模。而对于行驶方向，标定时可以标定行驶方向上的两个点，则从第一点到第二点组成的向量所在方向即为行驶方向。表示单元可以进一步将上述方向离散化并记录。\n[0039] 参数表示模块中包括一个用于透视标定参数的透视信息表示单元，它采用摄像机定标算法来得到摄像机的透视变换参数，该参数包含两部分参数，一部分参数用来得到图像中某位置处实际高度与像素高度的透视变换关系，一部分参数用来表示图像上两点间像素距离和实际距离的透视变换关系。上述关系可以采用透视投影关系中的变换矩阵表示。\n在一个实施例中，透视参数设定模块获取用户所标定的图像中三个或三个以上位置处的目标的顶部和底部位置，以及所设定的两点间的物理高度，参数表示模块则根据透视参数标定模块获取的该用户标定的位置和物理高度信息，计算透视投影变换矩阵，并传递给后续模块用来根据透视变换模型将图像上两点间像素距离转换为物理距离。\n[0040] 由于交通场景中物体类型比较限定，一般仅有人和车两类物体，设定人和车的平均高度，则可以得到每个位置该高度对应的像素高度，为了减少运算量，可以记录图像中所有位置的该像素高度，为处理单元使用。\n[0041] 为了使得系统易用，控制参数设定模块设定的是具有直观意义的参数，而为了便于处理单元算法使用，需要将参数转换为算法容易使用的参数。因此，还需要一个控制参数表示单元。比如，为了适应更多场景，允许用户设定系统的检测灵敏度，可以设定为高、中、低三档。但是，在后续处理单元，这样的控制参数不是很容易使用，则可以在参数表示单元为当前档位设定前景检测的阈值，便于后续单元使用。\n[0042] 图5示意了图1的处理模块的一个实施例。\n[0043] 处理模块需要从处理图像中提取图像中的感兴趣目标，并且分析目标的行为，发现异常事件，并得到交通信息统计数据。\n[0044] 一般的智能交通系统的功能可以分为两类。一类是异常事件检测，包括抛洒物检测、停车检测、行人进入检测、突然变速检测、超速检测、低速检测、逆行判定、串道检测、事故检测、拥堵检测、火灾烟雾检测等。而另外一类则是交通信息统计，包括统计各个车道的历史流量，速度，占有率，当前车辆数目，以及整个路面的历史流量，速度，占有率，当前车辆数目等。\n[0045] 如图5所示，所述处理模块共由四个模块组成，包括目标提取跟踪单元，目标信息获取单元，交通信息统计单元和异常事件检测单元。\n[0046] 对于处理视频，目标提取跟踪单元采用背景建模和前景提取技术得到前景目标区域，并采用目标匹配跟踪算法确定帧间各目标的对应关系，得到视频中运动目标的连续多帧的位置，大小等目标跟踪信息。\n[0047] 目标信息获取单元根据目标提取跟踪单元输出的目标跟踪信息，以及道路信息，确定物体的ID；并根据目标占有的区域，判定其所属车道，根据前后两帧的位置确定其行驶速度方向；进一步，根据透视参数、道路区域信息和跟踪信息，确定目标的行驶速度、大小、占有所在道路的实际面积，并进一步计算速度差。\n[0048] 交通信息统计单元根据目标信息获取单元获取的上述目标实际信息，计算得到各车道信息和路面信息。\n[0049] 异常事件检测单元根据信息获取单元获取的多帧目标异常相关信息，检测其中的异常事件。\n[0050] 为了区分车辆、行人、还有其它物体，可以在图5的目标信息获取单元中增加一个物体类型判定单元。该单元能够根据得到的目标宽度，高度，速度，前景掩模形状等得到物体所述类型。根据所述参数确定物体类型的方法有很多，比较简单的可以采用启发式规则的方式，根据目标的物理宽度和高度，与阈值比较确定类型，有很多现有技术可以参考。也可以采用较复杂的基于模式识别分类器的方法，将目标宽度，高度，速度，和掩膜形状等信息作为特征，采用adaboost(自适应增强算法)或者支持向量机进行训练得到类型模型，并进行目标分类。在得到目标类型后，上述统计各车道信息时，只计入车辆，而忽略行人和其它物体。\n[0051] 上述得到的交通统计信息与分辨率无关，因而无需通过分辨率还原模块，而异常信息发生的位置则与分辨率相关，需要经过分辨率还原模块还原为输入分辨率。\n[0052] 上述得到的交通信息可以有选择地显示在输出模块输出的视频图像上，这种功能称作OSD(on screen display)功能。该功能是本发明输出模块的一个功能，通过该功能，将道路区域、行驶方向、开启功能和当前交通流量叠加在输入视频上作为输出视频流。在控制参数设定模块中，有一项控制参数用于控制是否开启OSD功能。如果开启，则显示上述信息中的一种或者多种，否则，不显示上述信息，直接将输入视频不改变地透明输出。\n[0053] 上述检测得到的异常事件的类型、发生时间、地点以及统计得到的交通信息，既可以通过输出视频显示，也可以通过网口串口等接口按照规定格式输出。同时，其还可以通过IO口控制声光报警，或者控制硬盘录像机，视频服务器进行选择性录像存储。\n[0054] 进一步，为了克服光照和噪声的影响，提高目标提取的准确率。在目标提取跟踪单元中，除了现有的背景建模，前景提取，目标匹配单元外，增加一个目标检测单元。该单元对于前景提取单元输出的目标区域进行检测，得到其中的真实目标。为了提高速度，还可以将采用透视参数得到的各位置目标像素高度提供给目标检测单元使用，用于限定目标检测单元的搜索尺度范围，从而提高处理速度。\n[0055] 图6示意了图5所示交通信息统计单元的一个实施例。\n[0056] 交通信息统计单元分别对各个车道统计当前帧处于各个车道上的车辆数目，作为各车道当前车辆数；确定当前车道的行驶速度，可以采用车道上所有车的平均速度获取，也可以采用车道上最快车的速度获取。并根据车辆消失时所在车道ID，统计各个车道通过的车辆数目。此外，根据当前车道上车辆目标所占的面积之和与车道面积之比，作为当前车道的占有率。从而得到各车道信息。\n[0057] 上述面积可以简单的采用像素面积，即图像上车辆目标占有的像素面积与车道像素面积之比计算。\n[0058] 一种更优的方法是采用透视变换，将像素面积转换为物理面积，采用车辆所占物理面积与车道总物理面积之比计算占有率。为了更好地计算占有率，在参数表示单元，可以采用投影参数变换矩阵将车道占有区域中的像素面积变换为实际物理面积，并记录下来。\n在计算车道占有率时，将实际车辆占有的像素面积根据投影变换参数转换为物理面积，并除以存储的车道物理面积，计算车道占有率。\n[0059] 进一步，根据各车道信息计算路面信息。路面车流速度为各个车道车流速度的均值或者最大值，路面当前车辆数为各车道当前车辆数之和，道路通过车辆总数为各车道通过车辆数目，路面总占有率为各车道占有率平均值。\n[0060] 图7示意了图5所示异常事件检测单元的一个实施例。\n[0061] 如图7所示，异常事件检测单元根据多帧目标异常相关信息，检测其中的异常事件，包括抛洒物检测、停车检测、行人进入检测、突然变速检测、超速检测、低速检测、逆行判定、串道检测、事故检测、拥堵检测、火灾烟雾检测等。\n[0062] 比较简单的检测抛洒物方法可以如下：如果目标类型不是车辆和行人，并且，目标速度连续TA帧静止，则认为该目标为抛洒物。还可以采用其它的现有技术进行抛洒物检测。此时，信息获取单元需要获取抛洒物检测算法需要的各种信息并记录下来。\n[0063] 而停止车辆检测的一种简单方法为：如果某个目标被连续TS帧被类型识别单元判定为车辆，并且速度小于阈值，则认为其为停止车辆。\n[0064] 行人进入的简单实施例为：如果某目标连续TP帧被判定为行人，则认为检测到行人。\n[0065] 而对突然变速检测的实施例为：如果车辆连续TC帧速度变化值大于阈值，则认为该车辆突然变速。\n[0066] 连续TL帧速度低于阈值的车辆被判定为低速车辆。\n[0067] 连续TH帧速度高于阈值的车辆被判定为超速车辆。\n[0068] 连续TN帧，速度方向与所在道路方向夹角大于阈值的车辆，则被判定为逆行车辆。\n[0069] 如果某个车道连续TJ帧，占有率大于阈值，则认为该车道拥堵。\n[0070] 如果某车辆所在车道ID发生变化，则出现串道。\n[0071] 事故检测和火灾烟雾检测算法都有现有技术可以参考。\n[0072] 需要注意的是，所采用的异常事件检测算法可能需要提取某些信息，则这些信息提取工作需要在目标信息提取单元中完成。\n[0073] 在控制参数设定模块和控制参数表示单元中，都具有和异常事件检测功能相对应的部分，根据用户对上述异常检测功能的选择，控制系统开启或关闭上述一种或多种异常事件检测功能。\n[0074] 图8是带有异常事件回放功能的应用系统。不同于图2的应用系统的地方在于增加了输出控制模块。\n[0075] 对于异常事件而言，为了方便查看，智能分析模块的处理单元中的异常事件检测单元提取异常事件时记录异常事件开始发生的帧序号和结束时的帧序号，并输出。在应用中，当用户点击事件回放时，输出控制模块读取该异常事件对应的起始帧号和结束帧号，并从存储单元调出所述起始帧号和结束帧号间的视频片段并显示。为了表示异常事件，每个异常事件都设定一个ID。在异常事件的显示机制上，当用户点击异常事件发生区域，认为用户已经知道了异常事件，结束异常事件显示。\n[0076] 通常的目标提取算法在夜晚模式下的处理效果不好。为了提高系统对于夜晚环境的适应性，在图1所示系统上添加一个时间模式控制单元。时间模式控制单元自动获取当前时间，并根据时间将每天分为白天和夜晚等不同时间段。时间模式控制单元根据每天的不同时段，控制处理模块进入不同的处理模式。图9是带有时间模式控制单元的系统框图。\n[0077] 图9所示处理模块中的目标提取跟踪模块如图13所示。如果当前处于白天，则时间模式控制单元控制白天目标提取跟踪模块工作，如果当前时间为夜晚，则控制夜晚目标提取跟踪模块工作。而且，可以为系统在白天和夜晚两种模式设定不同的控制参数。\n[0078] 白天目标提取跟踪模块如图12所示。对于输入视频，采用背景建模方法得到背景模型；前景提取模块根据背景模型提取前景区域；目标匹配模块采用目标匹配跟踪技术确定帧间各目标的对应关系，得到视频中运动目标的连续多帧的位置，大小等信息；同时，不断更新背景。\n[0079] 夜晚目标提取跟踪模块如图10所示。该模块包含一个车辆检测单元，该单元用于在前景提取的基础上，检测前景区域中的车辆目标，减少由于夜晚灯光剧烈变化引起的前景干扰。一种较优的方式是不采用通用的车辆检测模型，而专门采集夜晚车辆样本，并为夜晚模式训练一个夜晚车辆检测模型。但是，这样依然会存在车辆检测算法无法检测到的车辆，于是进一步采用车灯检测算法分析前景区域中没有检测到车辆的区域，找到其中的车灯位置。因此，模块中还包含一个车灯检测单元，车灯检测单元用于在车辆检测结果的基础上，在没有检测到车辆的前景区域中检测车灯目标。上述车辆检测单元得到的车辆位置和车灯检测单元得到的车灯位置，都作为车辆目标候选位置，输出给目标匹配模块进行目标匹配。\n[0080] 在本发明的系统实际使用中，由于线路故障，采集设备故障，光照条件恶劣，图像噪声太大，或者人为遮挡和破坏，或者固定摄像头位置的突然变动，这些问题都会造成采集的图像内容，亮度或者噪声不能满足智能交通分析系统的要求。为了避免智能交通分析系统失效，本发明在系统中增加一个视频故障检测模块。\n[0081] 图11是带有视频故障检测模块的系统的示意图。\n[0082] 该模块处于图像采集模块的后端，首先对输入图像进行处理，根据图像的亮度范围、噪声强度，判定图像内容是否符合处理模块的要求，根据图像内容是否发生了突然的变化图像判断图像是否被遮挡，或者被突然移动。视频故障检测模块接受输入图像，分析图像的亮度直方图以及图像的噪声强度，以及图像是否发生突然变动。如果亮度直方图太靠近亮度0值，则认为环境太暗或者采集或传输设备故障，给出提示；如果图像噪声强度太大，则认为图像质量不符合要求；如果发生突变，则认为人为遮挡或者摄像头发生位置突变，给出提示信息。视频故障检测模块的输出传输给处理模块。当视频故障发生时，处理模块不对输入图像进行处理，并且将视频故障发生的信息传输给输出模块。为了降低系统负担，可以选择每隔一段时间进行一次视频故障检测工作。\n[0083] 综上所述，本发明提出了一个系统框架，该框架结构完整，处理流程简单，能够适应多种处理算法，具有很强的扩展性。其将道路信息、透视变换等信息结合到智能视频分析中，采用了更多的信息，提高了系统性能。该装置能够安装在现有系统的视频采集设备和视频传输编码储存设备之间，不改变现有视频的结构，甚至可以选择不改变视频的内容，真正做到透明接入，因而，具有广阔的前景。其对交通信息统计和异常事件检测的方法，思路清晰，模块简单。其还有一个参数表示模块，能够将输入参数和处理单元使用参数更好的结合在一起，而且，数据流程清晰简单。此外，其异常事件回放、时间模式控制、视频故障检测等功能，都是现有其它系统不具有的，这些功能对于用户使用十分方便，而且，与系统核心模块能够有机结合。在处理模块中，其采用前景提取，物体检测，车灯检测等方法，对于抑制光照变化，以及噪声引起的干扰，具有重要的作用。\n[0084] 显而易见，在此描述的本发明可以有许多变化，这种变化不能认为偏离本发明的精神和范围。因此，所有对本领域技术人员显而易见的改变，都包括在本权利要求书的涵盖范围之内。