專利名稱：基于智能視頻識別技術(shù)的車輛跟蹤方法與系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種車輛跟蹤方法與系統(tǒng)，且特別涉及一種基于智能視頻識別 技術(shù)的車輛跟蹤方法與系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
當(dāng)今社會，城市發(fā)展十分迅猛，城市的人口和車輛在急劇增長，交通流量 日益加大，交通擁堵現(xiàn)象日趨嚴(yán)重，交通系統(tǒng)面臨著巨大的壓力，交通問題已 經(jīng)成為城市管理中的重大問題，其嚴(yán)重阻礙著城市的發(fā)展，特別是各種車輛違 章現(xiàn)象的隨時隨地的發(fā)生，使得城市交通的監(jiān)控變得非常困難，由此出現(xiàn)了運(yùn) 動目標(biāo)視頻跟蹤技術(shù)用以監(jiān)控車輛的交通情況。
同時在重要的公共區(qū)域?qū)τ诳梢绍囕v的監(jiān)控十分必要，這些區(qū)域一般需要 較高的安全性保障，對于車輛的進(jìn)出需要進(jìn)行嚴(yán)格排查，通過安裝在這類區(qū)域 的攝像機(jī)進(jìn)行監(jiān)控，能及時發(fā)現(xiàn)監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的可疑車輛，以便實(shí)時觀察以及曰 后的調(diào)查取證，當(dāng)發(fā)生特殊狀況時能警告管理人員進(jìn)行處理。
然而現(xiàn)有技術(shù)的車輛跟蹤技術(shù)通常使用固定不動的攝像機(jī)對于固定區(qū)域的 情況進(jìn)行監(jiān)控，當(dāng)車輛離開固定區(qū)域后無法進(jìn)行跟蹤，只能使用多臺攝像機(jī)進(jìn) 行監(jiān)控，成本較高，同時現(xiàn)有技術(shù)在匹配移動車輛時十分困難，無法保證跟蹤 的準(zhǔn)確性和連續(xù)性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種基于智能視頻識別技術(shù)的車輛跟蹤方法與系 統(tǒng)，其能夠保證車輛跟蹤的準(zhǔn)確性和連續(xù)性。
為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出一種基于智能視頻識別技術(shù)的車輛跟蹤方
法，其包括獲取當(dāng)前幀的車輛的視頻圖像；提取上述當(dāng)前幀的視頻圖像中的 車輛模板；存儲上述提取到的車輛模板；獲取下一幀的車輛的視頻圖像；提取上述下一幀的視頻圖像中的車輛模板；將上述下一幀所提取的車輛模板和上述 存儲器內(nèi)的車輛模板進(jìn)行匹配；當(dāng)上述兩個車輛模塊匹配時，控制使得上述車
輛始終處于^見頻圖#^的中心位置。
進(jìn)一步的，上述車輛跟蹤方法更包括將上述視頻圖像輸出，以便于查看車 輛跟蹤情況。
進(jìn)一步的，其中當(dāng)車輛觸發(fā)初始監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的一虛擬線圈時，發(fā)出一觸發(fā) 信號以觸發(fā)上述處理步驟。
為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明更提出一種基于智能視頻識別技術(shù)的車輛跟蹤
系統(tǒng)，其包括攝像機(jī)，用于獲取當(dāng)前幀的車輛的視頻圖像；處理模塊，用于 對上述獲取到的車輛的視頻圖像進(jìn)行分析處理，其中上述處理模塊包括模板 提取模塊，用于提取上述當(dāng)前幀的視頻圖像中的車輛模板；存儲器，用于存儲 上述提取到的車輛模板；匹配模塊，用于將下一幀所提取的車輛模板和上述存 儲器內(nèi)的車輛模板進(jìn)行匹配；控制模塊，用于當(dāng)上述匹配模塊確定上述兩個車 輛模塊匹配時，控制上述攝像機(jī)轉(zhuǎn)動使得上述車輛始終處于視頻圖像的中心位 置。
進(jìn)一步的，上述車輛跟蹤系統(tǒng)更包括視頻輸出裝置，用于查看車輛跟蹤情況。
進(jìn)一步的，其中上述處理模塊更包括觸發(fā)模塊，當(dāng)車輛觸發(fā)上述攝像機(jī)初 始監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的一虛擬線圈時，上述觸發(fā)模塊接收一觸發(fā)信號以觸發(fā)上述處理 模塊。
本發(fā)明提出的基于智能視頻識別技術(shù)的車輛跟蹤方法與系統(tǒng)，在車輛觸發(fā) 虛擬線圈時獲取車輛的視頻圖像，并提取其沖的車輛模板存儲在存儲器之中， 然后獲取下一幀的車輛視頻圖像同樣提取其中的車輛模板，將上述兩個車輛模 板進(jìn)行匹配，當(dāng)結(jié)果為兩者匹配時，控制攝像機(jī)轉(zhuǎn)動從而使得上述車輛始終處 于視頻圖像的中心位置，這種車輛跟蹤技術(shù)使用較少的攝像機(jī)就能對車輛進(jìn)行 連續(xù)的監(jiān)控而不會丟失目標(biāo)保證了跟蹤的連續(xù)性，使用車輛模板進(jìn)行比較也保 證了跟蹤的準(zhǔn)確性。


5圖1所示為本發(fā)明 一較佳實(shí)施例的流程圖2所示為本發(fā)明一較佳實(shí)施例的功能方塊圖。
具體實(shí)施例方式
為了更了解本發(fā)明的技術(shù)內(nèi)容，特舉較佳具體實(shí)施例并配合所附圖式說明 如下。
請參考圖1，圖1所示為本發(fā)明一較佳實(shí)施例的流程圖。從圖1中我們可以 看出本發(fā)明的基于智能視頻識別技術(shù)的車輛跟蹤方法包括下列步驟步驟100: 獲取當(dāng)前幀的車輛的視頻圖像，其中該視頻圖像是由一攝像機(jī)所獲得的，上述 攝像機(jī)安裝在所要監(jiān)控的車輛場所的上方；步驟110:提取當(dāng)前幀的視頻圖像中 的車輛模板，即將該車輛的整個外形輪廓圖像提取出來作為比較模板；步驟120: 存儲提取到的車輛模板；步驟130:獲取下一幀的車輛的視頻圖像；步驟140: 提取下一幀的視頻圖像中的車輛模板，同樣提取該車輛的外形輪廓圖像；并進(jìn) 行判斷步驟150:匹配下一幀提取的車輛模板和存儲器內(nèi)的車輛模板，即比較存 儲的原始車輛模板與現(xiàn)在獲取到的車輛模板是否相同；當(dāng)匹配結(jié)果為上述兩個 車輛模板相互匹配時，進(jìn)行步驟160:控制使得上述車輛始終處于視頻圖像的中 心位置，即調(diào)整攝像頭的監(jiān)控范圍使得攝像頭隨著車輛的移動而轉(zhuǎn)動，從而使 得車輛始終保持處于視頻圖像的中心位置，當(dāng)匹配結(jié)果為兩個車輛模板并不匹
配時，結(jié)束對上述車輛的跟蹤監(jiān)控。
根據(jù)本發(fā)明一較佳實(shí)施例，上述車輛跟蹤方法更包括將上述視頻圖像輸出， 以便于查看車輛跟蹤情況，可將上述視頻圖像輸茁至顯示器以便于管理人員查 看。而該車輛跟蹤方法的觸發(fā)方式為當(dāng)車輛觸發(fā)初始監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的一虛擬線圈 時，發(fā)出一觸發(fā)信號以觸發(fā)上述處理步驟。
再請參考圖2，圖2所示為本發(fā)明一較佳實(shí)施例的功能方塊圖。本發(fā)明的基 于智能視頻識別技術(shù)的車輛跟蹤系統(tǒng)包括攝像機(jī)10,用于獲取當(dāng)前幀的車輛 的視頻圖像；處理模塊20，用于對上述獲取到的車輛的視頻圖像進(jìn)行分析處理， 其中上述處理模塊20包括模板提取模塊21,用于提取上述當(dāng)前幀的視頻圖像 中的車輛模板；存儲器22，用于存儲上述提取到的車輛模板；匹配模塊23，用 于將下一幀所提取的車輛模板和上述存儲器22內(nèi)的車輛模板進(jìn)行匹配；控制模塊24,用于當(dāng)上述匹配模塊23確定上述兩個車輛模塊匹配時，控制上述攝像機(jī) 10轉(zhuǎn)動使得上述車輛始終處于視頻圖像的中心位置。
根據(jù)本發(fā)明一較佳實(shí)施例，上述車輛跟蹤系統(tǒng)更包括視頻輸出裝置30,用 于查看車輛跟蹤情況。其中上述處理模塊20更包括觸發(fā)模塊25，當(dāng)車輛觸發(fā)上 述攝像機(jī)10初始監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的一虛擬線圈時，上述觸發(fā)模塊25接收一觸發(fā)信 號以觸發(fā)上述處理模塊20。
綜上所述，本發(fā)明的基于智能視頻識別技術(shù)的車輛跟蹤方法與系統(tǒng)，通過 安裝在所要進(jìn)行車輛監(jiān)控的公共場所的攝像機(jī)IO獲取實(shí)時的視頻圖像，該攝像 機(jī)10被安裝對準(zhǔn)在所要監(jiān)控的固定區(qū)域，其中在上述攝像機(jī)10所監(jiān)控的固定 區(qū)域有一虛擬線圈，當(dāng)有可疑車輛進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域并觸發(fā)虛擬線圈時，觸發(fā)模塊 25接收到觸發(fā)信號啟動處理模塊20,同時攝像機(jī)10提取該車輛的視頻畫面， 獲取到的視頻圖像被傳送到處理模塊20進(jìn)行處理，上述處理模塊20首先使用 模板提取模塊21提取上述當(dāng)前幀的視頻圖像中的車輛模板作為比較的基準(zhǔn)模 板，然后將該基準(zhǔn)模板存儲在存儲器22之中，接著使用攝像機(jī)10獲取下一幀 的車輛視頻圖像并同樣提取其車輛模板，然后處理模塊20使用匹配模塊23將 下一幀所提取的車輛模板和上述存儲器22內(nèi)的車輛模板進(jìn)行匹配，判斷兩者是 否一致，當(dāng)匹配結(jié)果為兩個車輛模板一致時就認(rèn)定上述下一幀所獲取的車輛就 是原始的可疑車輛，即使用控制模塊24控制上述攝像機(jī)10轉(zhuǎn)動使得上述車輛 始終處于視頻圖像的中心位置，從而完成對可疑車輛連續(xù)而準(zhǔn)確的跟蹤監(jiān)控， 當(dāng)匹配結(jié)果為兩者不一致時則結(jié)束處理步驟繼續(xù)監(jiān)控該固定區(qū)域的情況。
本發(fā)明提出的基于智能視頻識別技術(shù)的車輛跟蹤方法與系統(tǒng)，在車輛觸發(fā) 虛擬線圏時獲取車輛的視頻圖像，并提取其中的車輛模板存儲在存儲器之中， 然后獲取下一幀的車輛視頻圖像同樣提取其中的車輛模板，將上述兩個車輛模 板進(jìn)行匹配，當(dāng)結(jié)果為兩者匹配時，控制攝像機(jī)轉(zhuǎn)動從而使得上述車輛始終處 于視頻圖像的中心位置，這種車輛跟蹤技術(shù)使用較少的攝像機(jī)就能對車輛進(jìn)行 連續(xù)的監(jiān)控而不會丟失目標(biāo)保證了跟蹤的連續(xù)性，使用車輛模板進(jìn)行比較也保 證了跟蹤的準(zhǔn)確性。
雖然本發(fā)明已以較佳實(shí)施例揭露如上，然其并非用以限定本發(fā)明。本發(fā)明 所屬技術(shù)領(lǐng)域中具有通常知識者，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，當(dāng)可作各
7種的更動與潤飾。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍當(dāng)視權(quán)利要求書所界定者為準(zhǔn)。
權(quán)利要求
1.一種基于智能視頻識別技術(shù)的車輛跟蹤方法，其特征在于包括獲取當(dāng)前幀的車輛的視頻圖像；提取上述當(dāng)前幀的視頻圖像中的車輛模板；存儲上述提取到的車輛模板；獲取下一幀的車輛的視頻圖像；提取上述下一幀的視頻圖像中的車輛模板；將上述下一幀所提取的車輛模板和上述存儲器內(nèi)的車輛模板進(jìn)行匹配；當(dāng)上述兩個車輛模塊匹配時，控制使得上述車輛始終處于視頻圖像的中心位置。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的車輛跟蹤方法，其特征在于更包括將上述視頻圖 像輸出，以便于查看車輛跟蹤情況。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的車輛跟蹤方法，其特征在于其中當(dāng)車輛觸發(fā)初始 監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的一虛擬線圏時，發(fā)出 一觸發(fā)信號以觸發(fā)上述處理步驟。
4. 一種基于智能視頻識別技術(shù)的車輛跟蹤系統(tǒng)，其特征在于包括 攝像機(jī)，用于獲取當(dāng)前幀的車輛的視頻圖像；處理模塊，用于對上述獲取到的車輛的視頻圖像進(jìn)行分析處理，其中上述 處理模塊包括模板提取模塊，用于提取上述當(dāng)前幀的視頻圖像中的車輛模板； 存儲器，用于存儲上述提取到的車輛模板；匹配模塊，用于將下一幀所提取的車輛模板和上述存儲器內(nèi)的車輛模 j反進(jìn)4亍匹配；控制模塊，用于當(dāng)上述匹配模塊確定上述兩個車輛模塊匹配時，控制 上述攝像機(jī)轉(zhuǎn)動使得上述車輛始終處于視頻圖像的中心位置。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的車輛跟蹤系統(tǒng)，其特征在于更包括視頻輸出裝置, 用于查看車輛跟蹤情況。
6. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的車輛跟蹤系統(tǒng)，其特征在于其中上述處理模塊更 包括觸發(fā)模塊，當(dāng)車輛觸發(fā)上述攝像機(jī)初始監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的一虛擬線圈時，上述觸發(fā)模塊接收一觸發(fā)信號以觸發(fā)上述處理模塊。
全文摘要
本發(fā)明提出一種基于智能視頻識別技術(shù)的車輛跟蹤方法與系統(tǒng)，在車輛觸發(fā)虛擬線圈時獲取車輛的視頻圖像，并提取其中的車輛模板存儲在存儲器之中，然后獲取下一幀的車輛視頻圖像同樣提取其中的車輛模板，將上述兩個車輛模板進(jìn)行匹配，當(dāng)結(jié)果為兩者匹配時，控制攝像機(jī)轉(zhuǎn)動從而使得上述車輛始終處于視頻圖像的中心位置，這種車輛跟蹤技術(shù)使用較少的攝像機(jī)就能對車輛進(jìn)行連續(xù)的監(jiān)控而不會丟失目標(biāo)保證了跟蹤的連續(xù)性，使用車輛模板進(jìn)行比較也保證了跟蹤的準(zhǔn)確性。
文檔編號G06T7/20GK101587538SQ20081003779
公開日2009年11月25日 申請日期2008年5月21日 優(yōu)先權(quán)日2008年5月21日
發(fā)明者曉 任, 倪興華, 應(yīng)麗華, 林衛(wèi)慈, 許冬青, 賀凌云, 韓吉來 申請人:上海新聯(lián)緯訊科技發(fā)展有限公司