第6卷第4期 智能系统学报 Vol.6 No.4 2011年8月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Aug.2011 doi:10.3969/i.i8sn.1673-4785.2011.04.008 灰度直方图与LDA的路况分类 史晓鹏，何为，韩力群 (北京工商大学计算机与信息工程学院，北京100048) 摘要：道路路况实时分类研究，是路况信息诱导系统的基础.通过对大量路况图像进行研究，提出使用路况图像中 道路区域统计灰度直方图作为表征路况信息的特征向量，采用LDA(linear discriminat analysis)算法对高维特征向量 进行降维，采用改进的K-近邻分类器实现对道路路况实时分类，并给出实际分类结果.实验结果表明，采用上述方法 进行路况分类，其结果与交通管理部门给出的结果一致率达91.7%，对路况实时分类具有较高的实用价值. 关键词：路况分类；灰度直方图；LDA;K-近邻分类器 中图分类号：TP391.4文献标识码：A文章编号：16734785(2011)04032805 Research on traffic information classification based on a grey-histogram and linear discriminant analysis SHI Xiaopeng,HE Wei,HAN Liqun (College of Computer Science and Information Engineering,Beijing Technology and Business University,Beijing 100048,China) Abstract:Research on real-time traffic information classification is the basis of traffic guidance systems.In this pa- per,a high dimension feature vector based on a grey-histogram sampling of a road region image was proposed.The classification algorithms of linear discriminant analysis(LDA)and an improved K-Nearest Neighborhood (K-NN) were adopted to reduce the high dimension vector and classify real time traffic information.The experimental results show that the proposed traffic information classification method can supply the same traffic information as what comes from the Beijing Traffic Management Bureau;the rate of identical information is as high as 91.7%. Keywords:traffic information classification;grey-histogram;LDA;K-NN 交通拥堵问题已经在中国各大城市日益凸显， 图像较大时，计算量大，实时性不够好。 最好的解决方法已经不是无限制地修建或扩建道路 通过对大量路况图像的研究，发现路况灰度图 缓解交通拥堵，而是要发展智能交通.作为智能交通 像中的道路区域是一近似灰度平坦区，对于畅通、缓 的一个领域，路况信息的实时获取显得尤为重要.通 行、拥堵3种典型路况，由于道路区域被车辆遮挡的 过图像处理与模式识别等信息处理技术手段进行路 原因，使得该区域灰度直方图发生明显变化.基于该 况信息的实时采集，对当前道路拥堵状况做出真实、 种特性，提出采用路况图像的灰度直方图作为特征， 准确地描述，是智能交通系统)(T$)中最基本和 使用LDA算法对直方图采样点进行降维，并结合改 最重要的工作. 进K-近邻算法对路况进行分类.实践证明，由于直 传统的检测方法，如线圈检测2]需要占用道路埋 方图特征获取的快速性以及LDA算法降维减少了 入感应线圈，这无疑增大了该条道路的交通压力.视 高维向量计算，该方法对于实时路况分类是行之有 频检测[34是现在发展很快的一项检测方法，运用图 效的， 像分割和目标跟踪识别可以提取道路机动车数量、速 度，作为路况特征参数对路况进行分类，文献[2]中使 1灰度直方图处理 用了基于帧间差分方法更新道路背景模型，统计出现 1.1图像预处理 频率最大的灰度值，得到初始背景数据.该方法在帧 路况图像中道路区域5]的提取是必要的.实 收稿日期：2010-0802. 际场景中的路况图像，由于采集的地点不同，造成图 通信作者：史晓鹏.E-mail:davidxp87@yahoo.com.cm. 像灰度分布极其不均，但是同一地点中道路区域的