1.本发明属于机器视觉领域，具体是利用道路车辆视频来检测车辆间是否发生碰撞。
背景技术：2.当前，交通伤害已成为全球最大的公共卫生威胁之一。据世界卫生组织统计，每年有124万人死于交通伤害，另有5000万人受伤。交通事故中很多伤亡是由于伤者未及时得到救援所致。开发基于视频监控的车辆碰撞检测具有重大意义。
3.基于视频的车辆碰撞检测是智能交通领域的最大挑战之一。传统方法需要目标分割和跟踪才能获得碰撞信息，计算复杂度很大。
4.kimin yun等人从多个物体在水中运动时水表面形状得到启示，采用高斯函数来模拟水波，将这种模型用于图像的所有像素得到运动相互作用场。由于该方法需要采用复杂度高的光流算法，难以用于实时系统；而且运动相互作用场并不理想，难于稳定地用于不同场景，尤其是低信噪比情况下的夜间场景。
技术实现要素：5.为克服上述问题，本发明所述的一种高鲁棒性的车辆碰撞检测方法，包括以下步骤：
6.步骤一，优化核函数形状参数a和b；
7.步骤二，输入视频帧，并以1shot-maxpol算法进行降噪预处理；
8.步骤三，采用farneback算法得到光流场{ν
xi
,ν
yj
}；
9.步骤四，采用公式计算相互作用场f(x,y)；
10.步骤五，累加f(x,y)的正负区域的面积差得到s
t
，通过二次回归得到异常值
11.步骤六，当判定为碰撞发生。
12.本发明的步骤一中采用差分进化算法优化参数a和b，具体采用以下步骤：
13.步骤一，初始化参数：种群数量np＝20，变异算子f＝0.5，交叉算子cr＝0.9，最大进化代数量g＝50；
14.步骤二，采集正常帧图像i(t)，以公式计算相互作用场f(x,y)，累加f(x,y)的正负区域的面积差得到异常值s
t
；
15.步骤三，把异常值s
t
作为目标函数，采用差分进化算法优化参数a和b。
16.本发明的步骤四中计算相互作用场f(x,y)的公式为：
17.18.其中，ω
ij
为每个像素点的权重，与像素点的速度成正比；k(x,y,a,b；ν
xi
,ν
yj
)为：
19.k(x,y,a,b；ν
xi
,ν
yj
)＝κ(x,y,a,b；xi+ν
xi
,yj+ν
yj
)-κ(x,y,a,b；x
i-ν
xi
,y
j-ν
yj
),
20.其中，κ(x,y,a,b；xc,yc)是广义钟形函数，中心为(xc,yc)，其数学式为：
[0021][0022]
其中，a和b是它的两个形状参数，它们影响相干运动场的性能，需要利用正常帧图像进行优化。
附图说明
[0023]
图1为本专利的流程图；
[0024]
图2夜间真实视频帧；
[0025]
图3由夜间实际视频帧得到的相互作用场；
[0026]
图4夜间实际视频帧的不同时刻异常值；
[0027]
图5处理后的夜间视频帧；
[0028]
图6理想的相互作用场；
[0029]
图7本专利获得的不同时刻异常值；
[0030]
图8专利所述方法各部分计算时间统计。
具体实施方式
[0031]
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
[0032]
采用上述算法处理了一个夜间视频监控数据，真实帧如图2所示，直接得到相互作用场如图3所示，相应的异常值如图4所示。可见，由于视频质量差，有两个时刻异常值超过0.7，会引起误判。而经过预处理后的夜间视频监控的视频帧如图5所示，得到相互作用场如图6所示，相应的异常值如图7所示，阈值s
th
取0.7，能准确判断车辆是否发生碰撞。
[0033]
本发明的算法由视频帧预处理、计算光流、产生运动调制场、计算异常值四部分组成，在pc平台window10和matlab r2017b环境下统计各部分的所消耗时间如图8所示，完成一次算法总共需要约为240ms。
[0034]
本发明的显著效果是：不包含车辆目标检测和跟踪环节，能有效避免环境变化，测量数据准确，检测精度高，且结构简单，成本低，操作方便，能实现长期在线监测。
技术特征：1.一种高鲁棒性的车辆碰撞检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，优化核函数形状参数a和b；步骤二，输入视频帧，并以1shot-maxpol算法进行降噪；步骤三，采用farneback算法得到光流场{ν
xi
,ν
yj
}；步骤四，采用公式计算相互作用场f(x,y)；步骤五，累加f(x,y)的正负区域的面积差得到s
t
，通过二次回归得到异常值步骤六，当判定为碰撞发生。2.根据权利要求1所述的一种高鲁棒性的车辆碰撞检测方法，其特征在于，步骤一中采用差分进化算法优化核函数形状参数a和b，具体采用以下步骤：步骤一，初始化参数：种群数量np＝20，变异算子f＝0.5，交叉算子cr＝0.9，最大进化代数量g＝50；步骤二，采集正常帧图像i(t)，以公式计算相互作用场f(x,y)，累加f(x,y)的正负区域的面积差得到s
t
；步骤三，把面积差s
t
作为目标函数，采用差分进化算法优化核函数形状参数a和b。3.根据权利要求1所述的一种高鲁棒性的车辆碰撞检测方法，其特征在于，步骤四中计算相互作用场f(x,y)的公式为：其中，k(x,y,a,b；ν
xi
,ν
yj
)为：k(x,y,a,b；ν
xi
,ν
yj
)＝κ(x,y,a,b；x
i
+ν
xi
,y
j
+ν
yj
)-κ(x,y,a,b；x
i-ν
xi
,y
j-ν
yj
),其中，κ(x,y,a,b；x
c
,y
c
)是广义钟形函数，中心为(x
c
,y
c
)，其数学式为：其中，a和b是它的两个形状参数，它们影响相干运动场的性能，需要利用正常帧图像进行优化。
技术总结一种高鲁棒性的车辆碰撞检测方法，包括以下步骤：优化核函数形状参数a和b；输入视频帧，并以1Shot-MaxPol算法进行降噪预处理；采用Farneback算法得到光流场{ν
技术研发人员：刘丹平 郑思桐 唐瑞君 王培屹
受保护的技术使用者：重庆大学
技术研发日：2022.06.10
技术公布日：2022/11/1
