專利名稱：一種基于圖像紋理檢測車輛存在的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于視頻檢測領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像紋理檢測車輛存在的 方法。技術(shù)背景目前，交通信息檢測常用的方法有環(huán)形線圈、超聲波/微波檢測、激光/ 紅外線檢測和視頻圖像檢測等。環(huán)形線圈檢測器造價(jià)低、檢測精度較高，但 存在安裝維護(hù)困難的缺點(diǎn)。激光/紅外線檢測器性能好、精度高，但價(jià)格昂 貴、設(shè)備復(fù)雜。超聲波/微波檢測器可全天候工作、車型分類比較易實(shí)現(xiàn)， 但容易受行人和遮擋物的影響、檢測距離較短。視頻檢測方法操作直觀靈活， 安裝簡便、易于維護(hù)并且費(fèi)用偏低，因此比其他檢測方法更具優(yōu)越性。傳統(tǒng)的視頻檢測方法是基于面陣圖像的，其背景圖像復(fù)雜，不利于目標(biāo)分割和特征提取，而線陣CCD成像中背景圖像相對簡單，因此后續(xù)的目標(biāo) 分割、特征提取和描述要簡單的多，這使得系統(tǒng)在全天候條件下的工作穩(wěn)定 性更易于保證，并且線陣CCD圖像的幀速率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于面陣CCD的幀速率， 從而可以實(shí)現(xiàn)高精度的檢測，特別是車輛存在和車輛速度的檢測。線陣CCD每次成像為道路段面的一條線，為了保證檢測結(jié)果的實(shí)時(shí)性， 要求對采集數(shù)據(jù)逐線處理，而常規(guī)的視頻檢測算法都是基于一幀面陣圖像 的，因此，需要設(shè)計(jì)出適用于線陣CCD圖像的車輛存在的檢測方法。發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于，提供一種基于圖像紋理檢測車輛存在的方法，該方 法能有效抑制車燈和陰影對車輛分割的干擾，實(shí)現(xiàn)車輛的實(shí)時(shí)準(zhǔn)確定位。為了實(shí)現(xiàn)上述任務(wù)，本發(fā)明采取如下的技術(shù)解決方案 '一種基于圖像紋理檢測車輛存在的方法，其特征在于，該方法將線陣CCD圖像利用小波變換獲取一行數(shù)據(jù)的小波系數(shù)，找出其中的局部極大點(diǎn)和 極小點(diǎn)，并量化為僅包含l、 -1和0的序列，.每20行進(jìn)行一次累加，統(tǒng)計(jì)5000 行數(shù)據(jù)中累加和出現(xiàn)的頻數(shù)最高的數(shù)值，作為新的背景紋理，以此每隔5000 行更新一次背景，逐行進(jìn)行二值化計(jì)算，獲取當(dāng)前行與前19行數(shù)據(jù)小波變化 量化后的累加和，并將其逐段與背景紋理相比較，如果大于某個(gè)閾值，則認(rèn) 為該行中的該段為目標(biāo)，置為l，否則，則置為O，以此對該行數(shù)據(jù)進(jìn)行二值 化；并把二值化結(jié)果為l的小段稱為目標(biāo)段，二值化結(jié)果為O的小段稱為空段；在此基礎(chǔ)上，逐行進(jìn)行車輛分割，為每個(gè)車道設(shè)置若干車輛計(jì)數(shù)器，逐 段判斷其所屬的車道，并進(jìn)行車輛信息的修改，以此實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)車輛分割。本發(fā)明的基于圖像紋理的車輛存在檢測方法是逐行進(jìn)行的，并且其處理 時(shí)間小于一行數(shù)據(jù)的采集時(shí)間，因此能夠保證檢測的實(shí)時(shí)性，并且基于圖像 紋理的二值化計(jì)算能夠有效消除車燈和陰影對車輛分割的干擾，實(shí)現(xiàn)車輛的 實(shí)時(shí)準(zhǔn)確定位。本發(fā)明可直接應(yīng)用于線陣CCD圖像采集現(xiàn)場，對圖像中的車 輛進(jìn)行實(shí)時(shí)分割，為交通參數(shù)統(tǒng)計(jì)提供依據(jù)。


圖1是本發(fā)明基于路面紋理特征的二值化算法流程圖； 圖2是本發(fā)明車輛分割算法流程圖；圖3是白天處理效果圖，其中，圖a)是采集的原始ccd圖像，圖b) 是二值化效果圖，圖c)是車輛分割效果圖；圖4是晚上處理效果圖，其中，圖a)是采集的原始ccd圖像，圖b) 是二值化效果圖，圖c)是車輛分割效果圖。下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的內(nèi)容作進(jìn)一步詳細(xì)說明。
具體實(shí)施方式
本發(fā)明的方法將線陣CCD圖像利用小波變換獲取一行數(shù)據(jù)的小波系數(shù)，找出其中的局部極大點(diǎn)和極小點(diǎn)，并量化為僅包含l、 -l和O的序列，每20行 進(jìn)行一次累加，統(tǒng)計(jì)5000行數(shù)據(jù)中累加和出現(xiàn)的頻數(shù)最高的數(shù)值，作為新的 背景紋理，以此每隔5000行更新一次背景，逐行進(jìn)行二值化計(jì)算，獲取當(dāng)前 行與前19行數(shù)據(jù)小波變化量化后的累加和，并將其逐段與背景紋理相比較， 如果大于某個(gè)閾值，則認(rèn)為該行中的該段為目標(biāo)，置為l，否則，則置為O， 以此對該行數(shù)據(jù)進(jìn)行二值化；并把二值化結(jié)果為l的小段稱為目標(biāo)段，二值 化結(jié)果為O的小段稱為空段；在此基礎(chǔ)上，逐行進(jìn)行車輛分割，為每個(gè)車道設(shè)置若干車輛計(jì)數(shù)器，逐 段判斷其所屬的車道，并進(jìn)行車輛信息的修改，以此實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)車輛分割。參看圖1，基于圖像紋理特征的二值化算法的具體實(shí)施步驟如下1) 變量初始化。找到背景標(biāo)志bFindBack=false;當(dāng)前行行號AL二O， 背景行數(shù)計(jì)數(shù)器nBlock=0， 20行數(shù)據(jù)按列累加的和nSum[] = 0，統(tǒng)計(jì)各段 數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻數(shù)aBlocklnfo[][]二0， 二值化參數(shù)a-0.35， 3=2.0;2) 從內(nèi)存中讀取一行數(shù)據(jù)，置AL-AL+1， nBlock=nBlock+l;3 )對該行數(shù)據(jù)進(jìn)行三級小波變換,取出小波系數(shù)，存于數(shù)組pDWTData[]中"4) 將數(shù)組pDWTData[]轉(zhuǎn)化為只包含-1、 0、 1的序列，存于AR[]中。 其中，將pDWTData[]中的局部極大點(diǎn)標(biāo)記為1，局部極小點(diǎn)標(biāo)記為-1，其 他點(diǎn)標(biāo)記為0;5) 如果AL<20，轉(zhuǎn)步驟2);6) 按列累加最新20行數(shù)據(jù)的AR值，并存于數(shù)組nSum[]中；7) 取窗口大小為16，對nSum[]中的數(shù)據(jù)按窗口進(jìn)行處理，在窗口范 圍內(nèi)取一個(gè)最大值作為該窗口內(nèi)所有像素點(diǎn)的值，并存于數(shù)組nSumAvg[] 中，即一行數(shù)據(jù)被劃分成64段；8) 如果bFindBack=false，轉(zhuǎn)步驟ll);9) 根據(jù)背景aBack[]，按如下條件進(jìn)行二值化；if (nSumAvg[j]<= a *aBack[j] && nSumAvg[j]>= 3 *aBack[j])該行第j段數(shù)據(jù)所對應(yīng)的像素點(diǎn)二值化為1;else該行第j段數(shù)據(jù)所對應(yīng)的像素點(diǎn)二值化為0;10) 對一行數(shù)據(jù)的二值化結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步處理，如果位于兩個(gè)目標(biāo)段之間的空段長度《2，則把該空段對應(yīng)的像素填充為1，如果前一個(gè)目標(biāo)段的 長度《2，并且它距離后一個(gè)目標(biāo)段的距離》7，則把前一個(gè)目標(biāo)段對應(yīng)的像素置為0;11 )統(tǒng)計(jì)最新20行數(shù)據(jù)的AR值出現(xiàn)的頻數(shù)，并存于數(shù)組aBlockInfo[][] 中，該數(shù)組第一維代表AR的取值，第二維代表段號；12) 如果nBlock〈5000，轉(zhuǎn)步驟2);13) 根據(jù)aBlocklnfo[][]的統(tǒng)計(jì)信息，找出各段出現(xiàn)頻數(shù)最多的數(shù)值作為 新的背景，并存于aBack[]中，置nBlock-0，修改背景標(biāo)志bFindBack=true， 并置aBlockInfo[][]=0;14) 如果收到終止指令，則停止數(shù)據(jù)處理，否則轉(zhuǎn)步驟2)。 為方便描述車輛分割算法，將線陣CCD視場按照近景攝像機(jī)視場劃分成三個(gè)邏輯車道(對應(yīng)于被監(jiān)控的兩個(gè)物理車道)，每個(gè)車道包含若干信息 預(yù)觸發(fā)標(biāo)志、確認(rèn)觸發(fā)標(biāo)志、空行計(jì)數(shù)器、目標(biāo)存在計(jì)數(shù)器、目標(biāo)左邊界、 目標(biāo)右邊界、目標(biāo)開始行號、目標(biāo)結(jié)束行號、預(yù)觸發(fā)中點(diǎn)位置、目標(biāo)水平投 影計(jì)數(shù)器、觸發(fā)的確切行數(shù)。參看圖2，車輛分割的具體實(shí)施步驟如下1)車道信息初始化。將每個(gè)車道的預(yù)觸發(fā)標(biāo)志、確認(rèn)觸發(fā)標(biāo)志置為false, 將空行計(jì)數(shù)器、目標(biāo)左邊界、目標(biāo)右邊界、目標(biāo)開始行號、目標(biāo)結(jié)束行號、 目標(biāo)水平投影計(jì)數(shù)器、觸發(fā)的確切行數(shù)置為O，定義目標(biāo)段長度閾值nl，合并車輛的水平閾值n2，確定是車頭的水平投影累加和閾值n3，確認(rèn)觸發(fā)的 目標(biāo)寬度閾值n4，確認(rèn)觸發(fā)的目標(biāo)長度閾值n5，確認(rèn)目標(biāo)結(jié)束的空行數(shù)n6， 目標(biāo)最大長度n7，目標(biāo)的最小長度n8，確定不是車頭的水平投影累加和閾 值n9;2) 讀取最新一行數(shù)據(jù)的二值化結(jié)果；3) 定位下一個(gè)目標(biāo)段的起始位置；4) 如果連續(xù)的目標(biāo)段個(gè)數(shù)超過nl轉(zhuǎn)步驟5)，否則轉(zhuǎn)步驟3);5) 判斷該連續(xù)的目標(biāo)段是否可以合并到已觸發(fā)的車道，如果可以合并， 則轉(zhuǎn)步驟6)，否則轉(zhuǎn)步驟7);根據(jù)連續(xù)目標(biāo)段的中點(diǎn)判斷其所屬車道，為了防止誤觸發(fā)，需要判斷該 連續(xù)的目標(biāo)段是否屬于已預(yù)觸發(fā)的車輛。定義目標(biāo)段到己預(yù)觸發(fā)車道的距離 為如果該連續(xù)的目標(biāo)段與已觸發(fā)車道的車輛水平范圍有交集，則認(rèn)為該目標(biāo)段屬于該車道已觸發(fā)的車輛，其距離為0;否則，取連續(xù)的目標(biāo)段的左右邊界分別距離已觸發(fā)車道的車輛的左右邊界的最小距離作為其距離，如果該距離超過閾值n2，則認(rèn)為該目標(biāo)段不屬于該車道已觸發(fā)的車輛，否則認(rèn)為 該目標(biāo)段屬于該車道已觸發(fā)的車輛；6) 修改該車道車輛的邊界信息。目標(biāo)水平投影計(jì)數(shù)器逐段統(tǒng)計(jì)目標(biāo)段 的個(gè)數(shù)，修改目標(biāo)的結(jié)束行號，如果該目標(biāo)段的左右邊界超出了該車道的左 右邊界范圍，則修改目標(biāo)的左右邊界，轉(zhuǎn)步驟8);7) 在連續(xù)目標(biāo)段所屬的車道上新建車輛信息，置預(yù)觸發(fā)標(biāo)志為true， 開啟目標(biāo)水平投影計(jì)數(shù)器，并設(shè)置目標(biāo)的左右邊界、開始行號、結(jié)束行號；8) 判斷是否處理完該行數(shù)據(jù)的所有小段，如果處理完畢，轉(zhuǎn)步驟9)， 否則轉(zhuǎn)步驟3);9) 逐車道處理車輛信息；10) 如果該車道上有目標(biāo)段出現(xiàn)，空行計(jì)數(shù)器置0，轉(zhuǎn)步驟ll)，否則11)如果該車道還沒有確認(rèn)觸發(fā)，轉(zhuǎn)步驟12)，否則轉(zhuǎn)步驟15);2)判斷是否滿足確認(rèn)觸發(fā)的條件，如果滿足，轉(zhuǎn)步驟13)，否則轉(zhuǎn)步 驟16)。確認(rèn)觸發(fā)條件為車頭信息的水平投影累加和超過閾值n3，并且目 標(biāo)的寬度超過閾值n4，目標(biāo)的長度超過閾值n5;13) 置確認(rèn)觸發(fā)標(biāo)志為true,觸發(fā)的確切行數(shù)置為目標(biāo)的開始行數(shù)，轉(zhuǎn) 步驟19);14) 該車道空行計(jì)數(shù)器加1，如果空行長度超過閾值n6，則認(rèn)為目標(biāo)結(jié) 束，轉(zhuǎn)步驟18)，否則轉(zhuǎn)步驟19);15) 判斷目標(biāo)長度是否超過閾值n7，如果超過，則認(rèn)為目標(biāo)結(jié)束，轉(zhuǎn) 步驟18)，否則轉(zhuǎn)步驟19);16) 判斷是否滿足取消觸發(fā)的條件，如果滿足，則轉(zhuǎn)步驟17)，否則轉(zhuǎn) 步驟19)。取消觸發(fā)條件為目標(biāo)長度超過閾值n8，或者目標(biāo)長度超過n5 并且車頭信息的水平投影累加和小于閾值n9;17) 取消觸發(fā)，置預(yù)觸發(fā)標(biāo)志、確認(rèn)觸發(fā)標(biāo)志置為false,將空行計(jì)數(shù) 器、目標(biāo)左邊界、目標(biāo)右邊界、目標(biāo)開始行號、目標(biāo)結(jié)束行號、目標(biāo)水平投 影計(jì)數(shù)器、觸發(fā)的確切行數(shù)置為0，轉(zhuǎn)步驟19);18) 進(jìn)行車輛分割。根據(jù)目標(biāo)水平投影計(jì)數(shù)器確定車輛的左右邊界，根 據(jù)車輛的開始行號和結(jié)束行號確定車輛的前后邊界，標(biāo)識車輛范圍，并且置 預(yù)觸發(fā)標(biāo)志、確認(rèn)觸發(fā)標(biāo)志置為false,將空行計(jì)數(shù)器、目標(biāo)左邊界、目標(biāo) 右邊界、目標(biāo)開始行號、目標(biāo)結(jié)束行號、目標(biāo)水平投影計(jì)數(shù)器、觸發(fā)的確切 行數(shù)置0;19) 判斷是否處理完所有車道，如果處理完畢，轉(zhuǎn)步驟20)，否則轉(zhuǎn)步 驟9);20) 如果收到終止指令，則停止數(shù)據(jù)處理，否則轉(zhuǎn)步驟2)。以下是發(fā)明人給出的具體實(shí)施例。 實(shí)施例l:參照圖3a-c)所示，圖a)為白天采集的線陣CCD圖像，由于太陽的影 響，圖像中存在車輛陰影。采用基于圖像紋理特征的二值化算法處理效果如 圖b)所示，去除了陰影的干擾，圖c)為車輛分割效果，可見本發(fā)明有效 抑制了陰影對車輛分割的影響。實(shí)施例2:參照圖4a-c)所示，圖a)為晚上采集的線陣CCD圖像，由于車燈以及 補(bǔ)光的影響，圖像中存在不僅存在車燈，而且存在陰影。采用基于圖像紋理 特征的二值化算法處理效果如圖c)所示，去除了燈光和陰影的干擾，圖c) 為車輛分割效果，可見本發(fā)明有效抑制了陰影和車燈對車輛分割的影響。
權(quán)利要求
1.一種基于圖像紋理檢測車輛存在的方法，其特征在于，該方法將線陣CCD圖像利用小波變換獲取一行數(shù)據(jù)的小波系數(shù)，找出其中的局部極大點(diǎn)和極小點(diǎn)，并量化為僅包含1、-1和0的序列，每20行進(jìn)行一次累加，統(tǒng)計(jì)5000行數(shù)據(jù)中累加和出現(xiàn)的頻數(shù)最高的數(shù)值，作為新的背景紋理，以此每隔5000行更新一次背景，逐行進(jìn)行二值化計(jì)算，獲取當(dāng)前行與前19行數(shù)據(jù)小波變化量化后的累加和，并將其逐段與背景紋理相比較，如果大于某個(gè)閾值，則認(rèn)為該行中的該段為目標(biāo)，置為1，否則，則置為0，以此對該行數(shù)據(jù)進(jìn)行二值化；并把二值化結(jié)果為1的小段稱為目標(biāo)段，二值化結(jié)果為0的小段稱為空段；在此基礎(chǔ)上，逐行進(jìn)行車輛分割，為每個(gè)車道設(shè)置若干車輛計(jì)數(shù)器，逐段判斷其所屬的車道，并進(jìn)行車輛信息的修改，以此實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)車輛分割。
2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述的二值化計(jì)算以下步 驟進(jìn)行基于圖像紋理特征的二值化計(jì)算方法按1) 變量初始化找到背景標(biāo)志bFindBack-false;當(dāng)前行行號AL = 0，背景行數(shù)計(jì)數(shù)器 nBloCk=0， 20行數(shù)據(jù)按列累加的和nSum[] = 0，統(tǒng)計(jì)各段數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻數(shù) aBlocklnfo[][]二0， 二值化參數(shù)a二0.35， P=2.0;2) 從內(nèi)存中讀取一行數(shù)據(jù)，置AL^AL+1， nBlock=nBlock+l;3) 對該行數(shù)據(jù)進(jìn)行三級小波變換，取出小波系數(shù)，存于數(shù)組pDWTData[]中；4) 將數(shù)組pDWTData[]轉(zhuǎn)化為只包含-1、 0、 1的序列，存于AR[]中； 其中，將pDWTData[]中的局部極大點(diǎn)標(biāo)記為1，局部極小點(diǎn)標(biāo)記為-1，其 他點(diǎn)標(biāo)記為0; 5) 如果AL〈0，轉(zhuǎn)步驟2);6) 按列累加最新20行數(shù)據(jù)的AR值，并存于數(shù)組nSum[]中；7) 取窗口大小為16，對nSum[]中的數(shù)據(jù)按窗口進(jìn)行處理，在窗口范 圍內(nèi)取一個(gè)最大值作為該窗口內(nèi)所有像素點(diǎn)的值，并存于數(shù)組nSuniAvg[] 中，即一行數(shù)據(jù)被劃分成64段；8) 如果bFindBack-false，轉(zhuǎn)步驟ll);9) 根據(jù)背景aBack[]，按如下條件進(jìn)行二值化；if (nSumAvg[j]<= a承aBack[j] && nSumAvg[j]>= P *aBack[}]) 該行第j段數(shù)據(jù)所對應(yīng)的像素點(diǎn)二值化為1;else該行第j段數(shù)據(jù)所對應(yīng)的像素點(diǎn)二值化為0;10) 對一行數(shù)據(jù)的二值化結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步處理，如果位于兩個(gè)目標(biāo)段之間的空段長度《2，則把該空段對應(yīng)的像素填充為1，如果前一個(gè)目標(biāo)段的 長度《2，并且它距離后一個(gè)目標(biāo)段的距離》7，則把前一個(gè)目標(biāo)段對應(yīng)的像素置為0;11 )統(tǒng)計(jì)最新20行數(shù)據(jù)的AR值出現(xiàn)的頻數(shù)，并存于數(shù)組aBlockInfo[][] 中，該數(shù)組第一維代表AR的取值，第二維代表段號；12) 如果nBlock〈50Q0，轉(zhuǎn)步驟2);13) 根據(jù)aBlocklnfo[][]的統(tǒng)計(jì)信息，找出各段出現(xiàn)頻數(shù)最多的數(shù)值作為 新的背景，并存于aBack[]中，置nBlock-0，修改背景標(biāo)志bFindBack=true， 并置aBlocklnfo[][]-0;14) 如果收到終止指令，則停止數(shù)據(jù)處理，否則轉(zhuǎn)步驟2)。
3.如權(quán)利要求l所述的方法，其特征在于，所述的車輛分割是將線陣 CCD視場按照近景攝像機(jī)視場劃分成三個(gè)邏輯車道，對應(yīng)于被監(jiān)控的兩個(gè) 物理車道，每個(gè)車道包含預(yù)觸發(fā)標(biāo)志、確認(rèn)觸發(fā)標(biāo)志、空行計(jì)數(shù)器、目標(biāo) 存在計(jì)數(shù)器、目標(biāo)左邊界、目標(biāo)右邊界、目標(biāo)開始行號、目標(biāo)結(jié)束行號、預(yù)觸發(fā)中點(diǎn)位置、目標(biāo)水平投影計(jì)數(shù)器、觸發(fā)的確切行數(shù)信息；車輛分割按以 下步驟進(jìn)行 車道信息初始化將每個(gè)車道的預(yù)觸發(fā)標(biāo)志、確認(rèn)觸發(fā)標(biāo)志置為false,將空行計(jì)數(shù)器、 目標(biāo)左邊界、目標(biāo)右邊界、目標(biāo)開始行號、目標(biāo)結(jié)束行號、目標(biāo)水平投影計(jì) 數(shù)器、觸發(fā)的確切行數(shù)置為0，定義目標(biāo)段長度閾值nl，合并車輛的水平閾 值n2，確定是車頭的水平投影累加和閾值n3，確認(rèn)觸發(fā)的目標(biāo)寬度閾值n4， 確認(rèn)觸發(fā)的目標(biāo)長度閾值n5，確認(rèn)目標(biāo)結(jié)束的空行數(shù)n6，目標(biāo)最大長度n7， 目標(biāo)的最小長度n8，確定不是車頭的水平投影累加和閾值n9; 讀取最新一行數(shù)據(jù)的二值化結(jié)果； 定位下一個(gè)目標(biāo)段的起始位置； 如果連續(xù)的目標(biāo)段個(gè)數(shù)超過nl轉(zhuǎn)步驟5)，否則轉(zhuǎn)步驟3); 判斷該連續(xù)的目標(biāo)段是否可以合并到已觸發(fā)的車道，如果可以合并， 則轉(zhuǎn)步驟6)，否則轉(zhuǎn)步驟7);根據(jù)連續(xù)目標(biāo)段的中點(diǎn)判斷其所屬車道，為了防止誤觸發(fā)，需要判斷該 連續(xù)的目標(biāo)段是否屬于已預(yù)觸發(fā)的車輛；定義目標(biāo)段到已預(yù)觸發(fā)車道的距離 為如果該連續(xù)的目標(biāo)段與已觸發(fā)車道的車輛水平范圍有交集，則認(rèn)為該目 標(biāo)段屬于該車道己觸發(fā)的車輛，其距離為0;否則，取連續(xù)的目標(biāo)段的左右 邊界分別距離已觸發(fā)車道的車輛的左右邊界的最小距離作為其距離，如果該 距離超過閾值n2，則認(rèn)為該目標(biāo)段不屬于該車道已觸發(fā)的車輛，否則認(rèn)為 該目標(biāo)段屬于該車道已觸發(fā)的車輛； 修改該車道車輛的邊界信息目標(biāo)水平投影計(jì)數(shù)器逐段統(tǒng)計(jì)目標(biāo)段的個(gè)數(shù)，修改目標(biāo)的結(jié)束行號，如 果該目標(biāo)段的左右邊界超出了該車道的左右邊界范圍，則修改目標(biāo)的左右邊 界，轉(zhuǎn)步驟8);(7) 在連續(xù)目標(biāo)段所屬的車道上新建車輛信息，置預(yù)觸發(fā)標(biāo)志為true, 開啟目標(biāo)水平投影計(jì)數(shù)器，并設(shè)置目標(biāo)的左右邊界、開始行號、結(jié)束行號；(8) 判斷是否處理完該行數(shù)據(jù)的所有小段，如果處理完畢，轉(zhuǎn)步驟(9)， 否則轉(zhuǎn)步驟3);(9) 逐車道處理車輛信息；(10) 如果該車道上有目標(biāo)段出現(xiàn)，空行計(jì)數(shù)器置o，轉(zhuǎn)步驟n)，否則 轉(zhuǎn)步驟14);(11) 如果該車道還沒有確認(rèn)觸發(fā)，轉(zhuǎn)步驟12)，否則轉(zhuǎn)步驟15);(12) 判斷是否滿足確認(rèn)觸發(fā)的條件，如果滿足，轉(zhuǎn)步驟13)，否則轉(zhuǎn)步 驟16);確認(rèn)觸發(fā)條件為車頭信息的水平投影累加和超過閾值n3，并且目 標(biāo)的寬度超過閾值n4，目標(biāo)的長度超過閾值n5;(13) 置確認(rèn)觸發(fā)標(biāo)志為true，觸發(fā)的確切行數(shù)置為目標(biāo)的開始行數(shù)，轉(zhuǎn) 步驟19);(14) 該車道空行計(jì)數(shù)器加1,如果空行長度超過閾值n6，則認(rèn)為目標(biāo)結(jié) 束，轉(zhuǎn)步驟18)，否則轉(zhuǎn)步驟19);(15) 判斷目標(biāo)長度是否超過閾值n7，如果超過，則認(rèn)為目標(biāo)結(jié)束，轉(zhuǎn) 步驟18)，否則轉(zhuǎn)步驟19);(16) 判斷是否滿足取消觸發(fā)的條件，如果滿足，則轉(zhuǎn)步驟17)，否則轉(zhuǎn) 步驟19);取消觸發(fā)條件為目標(biāo)長度超過閾值n8,或者目標(biāo)長度超過n5 并且車頭信息的水平投影累加和小于閾值n9;(17) 取消觸發(fā)，置預(yù)觸發(fā)標(biāo)志、確認(rèn)觸發(fā)標(biāo)志置為false,將空行計(jì)數(shù) 器、目標(biāo)左邊界、目標(biāo)右邊界、目標(biāo)開始行號、目標(biāo)結(jié)束行號、目標(biāo)水平投 影計(jì)數(shù)器、觸發(fā)的確切行數(shù)置為0，轉(zhuǎn)步驟19);(18) 進(jìn)行車輛分割；根據(jù)目標(biāo)水平投影計(jì)數(shù)器確定車輛的左右邊界，根 據(jù)車輛的開始行號和結(jié)束行號確定車輛的前后邊界，標(biāo)識車輛范圍，并且置預(yù)觸發(fā)標(biāo)志、確認(rèn)觸發(fā)標(biāo)志置為false,將空行計(jì)數(shù)器、目標(biāo)左邊界、目標(biāo) 右邊界、目標(biāo)開始行號、目標(biāo)結(jié)束行號、'目標(biāo)水平投影計(jì)數(shù)器、觸發(fā)的確切 行數(shù)置0; 19) 判斷是否處理完所有車道，如果處理完畢，轉(zhuǎn)步驟20)，否則轉(zhuǎn)步 驟9); 20) 如果收到終止指令，則停止數(shù)據(jù)處理，否則轉(zhuǎn)步驟2)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于圖像紋理檢測車輛存在的方法，將線陣CCD圖像利用小波變換獲取一行數(shù)據(jù)的小波系數(shù)，找出其中的局部極大點(diǎn)和極小點(diǎn)，并量化為僅包含1、-1和0的序列，每20行進(jìn)行一次累加，統(tǒng)計(jì)5000行數(shù)據(jù)中累加和出現(xiàn)的頻數(shù)最高的數(shù)值，作為新的背景紋理，以此每隔5000行更新一次背景，逐行進(jìn)行二值化計(jì)算，獲取當(dāng)前行與前19行數(shù)據(jù)小波變化量化后的累加和，并將其逐段與背景紋理相比較，如果大于某個(gè)閾值，則認(rèn)為該行中的該段為目標(biāo)，置為1，否則，則置為0，以此對該行數(shù)據(jù)進(jìn)行二值化，在此基礎(chǔ)上，逐行進(jìn)行車輛分割，為每個(gè)車道設(shè)置若干車輛計(jì)數(shù)器，逐段判斷其所屬的車道，并進(jìn)行車輛信息的修改，以此實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)車輛分割。
文檔編號G06K9/38GK101231699SQ20071018856
公開日2008年7月30日 申請日期2007年12月11日 優(yōu)先權(quán)日2007年12月11日
發(fā)明者劉占文, 宋煥生, 濤 徐, 徐志剛, 娜 李, 李衛(wèi)江, 梁敏建, 王國強(qiáng), 趙祥模, 鄭貴楨 申請人:長安大學(xué)