基于視頻檢測的信號交叉口左轉車輛非法變道監測系統

謝晨 劉子健 馬永建 郭映志 彭麗如

摘要：通過對左轉車輛非法變道現象的研究，分析其對交通流產生的影響，并且根據左轉車輛非法變道的特征進行違法車輛的識別與檢測。

關鍵詞：左轉車輛；違法變道；視頻檢測；智能交通

引言

在早晚高峰時期，道路車流量大，左轉車輛較多，致使左轉車道出現長排隊現象，一些想要左轉的機動車在直行車道前行過程中緩慢移動，尋找時機，進而強行變道進入左轉車道。根據《中華人民共和國道路交通安全法》第四十五條：機動車遇有前方車輛停車排隊等候或者緩慢行駛時，不得借道超車或者占用對面車道，不得穿插等候的車輛。雖然該行為違反法律，但是由于該違法行為不易發現，處罰困難，所以仍有許多司機存在僥幸心理，導致該違法行為一直存在。

車輛強制變道過程中既可在左轉車通行時強行插入左轉車道，又可隨時改為直行從而逃避交警追責，且機動車違法變道插隊時，變道起始點離路口較遠，違法行為隱蔽。國內對于違法變道的檢測較少，且對違法變道的檢測多利用圖像處理技術，有些地區仍通過人工觀察監控視頻的方法進行檢測，方法落后，漏檢率高，大量消耗人力，物力。

本項目意在通過視頻檢測技術實現對信號交叉口常發路段的非法變道行為進行特征識別，取證抓拍，實現現場執法至非現場執法的轉變。這樣既節約大量的人力物力，又有效的緩解交通擁堵，減少車輛刮蹭發生的幾率。

1違法變道危害分析

1.1違法情況調查

選取吉林省長春市南湖大路與亞泰大街交叉口西進口為基礎數據搜集與研究對象，采取高處架設攝像機，連續兩周對該交叉口進行數據搜集。通過對數據的整理統計發現，在所調查的車輛中，有5%的車輛有強制變道行為，在這其中有56%的車輛在虛線處強制變道，80%的車違法車輛在距停止線40m～120m發生強制變道行為。

1.2延誤分析

當違法車輛發生強制變道行為時，會影響到左轉車道后方車輛的正常行駛，造成一定的延誤，降低交叉口的通行效率。通過運用穩態延誤模型對這一違法行為所造成的車輛延誤進行分析（見圖1）。

其中：T：綠燈時間（經實地調查T=53s）

f1：車輛到達率veh/h

f2：無插隊車輛時車輛的平均釋放率veh/h

f3：有插隊車輛時車輛的平均釋放率veh/h

經過對數據的統計處理，得到f2=1708veh/h f3=1584veh/h，由以上計算可得，t=2.07s，平均每周期每輛車多延誤了2.07s，這說明強制變道這一行為對交叉口釋流產生很大影響。

1.3沖突嚴重性分析

車輛在強制變道時，變道車輛與后方車輛會產生一定的沖突，對交通安全產生不利影響，降低了交叉口的安全性。

我們選用一定時間后變道車輛與后方車輛之間的預期距離W來作為判斷沖突性的標準。本文對W的定義如下：假設變道車輛與后方車輛都以當前速度勻速行駛，在經過變道時長T后兩車之間的距離。預期距離W的計算公式如下：

預期距離W：W=S-（V1×T-V2×T）

式中，V1：后方車輛在變道前的瞬時速度（m/s）

V2：變道車輛在變道前的瞬時速度（m/s）

S：兩車之間的初始距離（m）

在得到預期距離W后，需判斷預期距離W能否滿足汽車的制動距離需求，將制動距離看作兩車之間的臨界距離Wb。根據預測距離W與臨界距離Wb之間的關系，對兩車的沖突嚴重性進行劃分，劃分標準如表1。

我們對所有發生強制變道的車輛進行了數據分析，計算得到每組車輛的預期距離W和臨界距離Wb，得到沖突嚴重性分析表。（見表2）

通過調查發現，當發生強制變道行為時，變道車輛與后方車輛發生沖突的概率是非常大的，且基本都是一般沖突和嚴重沖突，這說明強制變道這一行為對交通安全造成了很大的威脅，降低了交叉口的安全性。

2違法行為判處

2.1違法行為識別流程

本文中，利用視頻處理的相關技術，對車輛違法變道這一行為進行自動識別，并拍照取證，具體流程如圖2所示。

2.2車輛追蹤過程

由于車輛違法位置的特殊性，而且現有的抓拍裝置的安放位置多在交叉口停止線處，拍攝范圍有限，無法獲得實驗所需的視頻。所以我們利用VISSIM模擬左轉車輛的強制變道行為，運用MATLAB軟件進行視頻處理，對VISSIM仿真出的視頻進行車輛追蹤，并用框線對目標車輛進行標注，如圖3，其中左圖為原視頻的車輛跟蹤，右圖為原視頻二值化處理后得到的動態車輛追蹤。（圖3中，5號車輛為違法變道車輛）。

2.3違法行為判定

在視頻中，我們可以獲得每輛車對應每幀視頻的坐標，為了判斷車輛是否強制變道，本文采用以下方法：

每輛車左上角的像素坐標信息分為橫坐標（bboxes（m， 1））和縱坐標（bboxes（m， 2）），設置攝像頭的位置位于左轉車道與相鄰直行車道分界線正上方，并于逆車流方向拍攝。

以視頻中兩車道中線最上方為坐標原點（0， 0），向右為x軸正方向，向下為y軸正方向建立坐標系，單位長度為現實的1m，將像素坐標變換為實際坐標。我們根據以下兩個條件判定車輛是否違法變道：

（1）車輛左上角橫坐標與右上角橫坐標的乘積小于零（表示車輛壓分界線）。

（2）壓線時，該車輛左后方排隊車輛數達到一定閾值。

同時滿足以上兩個條件，該車輛發生虛線違法變道行為。

依據對實際調查數據的統計與處理，本文中我們設置的插隊閾值為：左后方20米范圍排隊車輛大于等于2輛。

2.4違法證據生成

我們在MATLAB程序中增加能使變道圖像自動生成的一段代碼，車輛跟蹤結束后能夠將整段視頻中強制變道車輛的變道過程實現“抓拍”。自動生成車輛變道前，變道時，變道后以及清晰可見的機動車前部四張全景圖片。

系統自動生成的這四張圖片，完整的描述了車輛強制變道的全過程，真實可信，可以作為交警對車輛處罰的依據。

3結語

本項目對車輛強制變道行為發生的頻率，違法位置進行了調查。并對這一行為所造成的延誤和可能引發的安全隱患做了分析，得出強制變道這一行為不僅會降低交叉口的運行效率，還會增加交叉交叉口發生事故的概率。同時我們應用視頻檢測技術對車輛強制變道這一違法行為進行了自動識別抓拍，實現由現場執法至非現場執法的轉變，這大大降低了交警的執法難度，節省了人力物力，同時又有效的緩解交通擁堵，減少車輛刮蹭發生的幾率，提高了交叉口的通行效率。

參考文獻：

[1]牟秋，城市道路交叉口左轉車輛強制變道行為研究，哈爾濱工業大學碩士學位論文，2015.06