本發(fā)明涉及智能交通領(lǐng)域，尤其涉及一種檢測區(qū)域的校正方法和裝置。

背景技術(shù)：

隨著智能交通領(lǐng)域的飛速發(fā)展，基于實時視頻采集的道路違法行為監(jiān)測作為智能交通領(lǐng)域的一個重要方面已經(jīng)取得了廣泛應用?；趯崟r視頻采集的道路違法行為監(jiān)測能夠準確地監(jiān)控和記錄車輛違章違法行為，為公正公平地處理車輛違章違法行為提供了客觀依據(jù)。

通常情況下，預先設(shè)置視頻影像的檢測區(qū)域是基于實時視頻采集的道路違法行為監(jiān)測的基礎(chǔ)。其中，視頻影像的檢測區(qū)域是用戶根據(jù)其關(guān)注的道路區(qū)域預先設(shè)置的用于采集視頻影像的攝像機視野的一部分區(qū)域。道路違法行為監(jiān)測只對該檢測區(qū)域內(nèi)的車輛行為進行實時監(jiān)測和評估。

由于攝像機的視野與其所在角度和位置有直接關(guān)系，因此，需要根據(jù)用于采集視頻影像的攝像機的安裝角度和位置設(shè)置檢測區(qū)域的位置。然而，由于安裝環(huán)境的復雜性以及攝像機自身機械結(jié)構(gòu)的老化，攝像機的位置和角度容易受到天氣、震動等外界因素的影響，如此攝像機在安裝和使用過程中容易發(fā)生平移或偏轉(zhuǎn)，攝像機的實際角度和位置與其預先設(shè)計的角度和位置不同，導致攝像機的視野亦隨之發(fā)生變化，進而導致視頻影像的檢測區(qū)域偏離預先設(shè)置的檢測區(qū)域，嚴重時會影響監(jiān)測結(jié)果，甚至造成大量誤識別。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明提供了一種檢測區(qū)域的校正方法和裝置，以提高監(jiān)測道路上車輛違章違法行為的準確性。

為了達到上述發(fā)明目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：

一種檢測區(qū)域的校正方法，包括：

當?shù)赥時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野發(fā)生變化后，搜索所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點；其中，T為大于等于2的整數(shù)；所述圖像為組成所述第T時間段內(nèi)采集的視頻影像的圖像；

連接所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點以及第T時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點，形成特定三角形；

根據(jù)基準攝像機視野內(nèi)的基準檢測區(qū)域的各個頂點位置與基準三角形位置之間的相對位置關(guān)系以及所述特定三角形的位置，獲取第T時間段內(nèi)攝像機視野內(nèi)的檢測區(qū)域的位置，以對第T時間段內(nèi)攝像機視野內(nèi)的檢測區(qū)域進行校正；

所述基準三角形是連接基準攝像機視野內(nèi)的道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點以及基準攝像機視野內(nèi)的圖像消失點形成的三角形，所述基準攝像機視野為初始時間段內(nèi)的攝像機視野。

可選的，所述當?shù)赥時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野發(fā)生變化后，搜索所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點之前，還包括：

確定第T時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野發(fā)生變化。

可選的，所述確定第T時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野發(fā)生變化，具體包括：

獲取第T時間段內(nèi)采集的視頻影像；

根據(jù)所述第T時間段內(nèi)采集的視頻影像，獲取第T時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點；

根據(jù)所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野消失點與預先獲取的第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野消失點，判斷第T時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野是否發(fā)生變化。

可選的，所述根據(jù)所述第T時間段內(nèi)采集的視頻影像，獲取第T時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點，具體包括：

獲取第T時間段內(nèi)視頻影像中每幀圖像的圖像消失點位置；

計算所述第T時間段內(nèi)視頻影像中所有各幀圖像的圖像消失點位置的均值，該計算得到的均值為第T時間段內(nèi)攝像機視野圖像消失點，其中，所述視頻影像中所有各幀圖像的圖像消失點位置為隨機變量，且服從高斯分布。

可選的，所述根據(jù)所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野消失點與預先獲取的第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野消失點，判斷第T時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野是否發(fā)生變化，具體包括：

計算所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點與所述第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點之間的距離，所述距離為消失點移動距離；

判斷所述消失點移動距離是否大于預設(shè)距離閾值，如果是，則第T時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野發(fā)生變化；

所述預設(shè)距離閾值根據(jù)所述第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)的消失點位置方差設(shè)置得出。

可選的，所述視頻影像包括P幀圖像；其中，P為正整數(shù)；所述搜索所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點，具體包括：

獲取所述視頻影像中每幀圖像中的道路邊界線與圖像下邊緣的交點，設(shè)定每幀圖像中的道路邊界線與圖像下邊緣的交點個數(shù)為M，其中，M為大于等于2的正整數(shù)；

按照每幀圖像中的交點兩兩組合形成交點對的方式對所述視頻影像中的P*M個交點兩兩組合，形成對交點對；

分別計算每對交點對的中點位置；

分別計算每對交點對的中點位置與第T時間段內(nèi)的道路邊界線中點的估計位置之間的偏移距離，以及每對交點對之間的像素寬度與第T時間段內(nèi)的道路邊界線之間的像素寬度的估計值的像素寬度差值；

分別對每對交點對的偏移距離和像素寬度差值進行加權(quán)求和；

比較各個加權(quán)求和的大小，將加權(quán)求和值最小的一對交點對作為所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點。

可選的，所述方法還包括：獲取第T時間段內(nèi)的道路邊界線中點的估計位置；

所述獲取第T時間段內(nèi)的道路邊界線中點的估計位置，具體包括：

建立第T時間段內(nèi)攝像機視野和基準攝像機視野中的道路邊界線中點偏移距離與第T時間段內(nèi)攝像機視野和基準攝像機視野中的圖像消失點位置的移動距離之間的第一函數(shù)關(guān)系；

根據(jù)所述第一函數(shù)關(guān)系、第T時間段內(nèi)攝像機視野與基準攝像機視野中的圖像消失點位置移動距離、基準攝像機視野中道路邊界線中點位置，獲取第T時間段內(nèi)道路邊界線中點的估計位置。

可選的，所述方法還包括：

獲取第T時間段內(nèi)的道路邊界線之間的像素寬度的估計值；

所述獲取第T時間段內(nèi)的道路邊界線之間的像素寬度的估計值，具體包括：

建立第T時間段內(nèi)攝像機視野中道路邊界線之間的像素寬度差值與圖像消失點位置的移動距離之間的第二函數(shù)關(guān)系；

根據(jù)所述第二函數(shù)關(guān)系、第T時間段內(nèi)攝像機視野與基準攝像機視野中的圖像消失點位置移動距離、基準攝像機視野中道路邊界線之間的像素寬度，獲取第T時間段內(nèi)道路邊界線之間的像素寬度的估計值。

一種檢測區(qū)域的校正裝置，包括：

搜索單元，用于當?shù)赥時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野發(fā)生變化后，搜索所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點；其中，T為大于等于2的整數(shù)；所述圖像為組成所述第T時間段內(nèi)采集的視頻影像的圖像；

連接單元，用于連接所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點以及所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點，形成特定三角形；

第一獲取單元，用于根據(jù)基準攝像機視野內(nèi)的基準檢測區(qū)域的各個頂點位置與基準三角形位置之間的相對位置關(guān)系以及所述特定三角形的位置，獲取第T時間段內(nèi)攝像機視野內(nèi)的檢測區(qū)域的位置；

所述基準三角形是連接基準攝像機視野內(nèi)的道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點以及基準攝像機視野內(nèi)的圖像消失點形成的三角形。

可選的，所述裝置還包括：

確定單元，用于在所述搜索單元執(zhí)行搜索所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點之前，確定第T時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野發(fā)生變化。

可選的，所述確定單元具體包括：

第一獲取子單元，用于獲取第T時間段內(nèi)采集的視頻影像；

第二獲取子單元，用于根據(jù)所述第T時間段內(nèi)采集的視頻影像，獲取第T時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點；

判斷子單元，用于根據(jù)所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野消失點與預先獲取的第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野消失點，判斷第T時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野是否發(fā)生變化，如果是，確定第T時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野發(fā)生變化。

可選的，所述第二獲取子單元包括：

第三獲取子單元，用于獲取所述視頻影像中每幀圖像的圖像消失點位置；

第一計算子單元，用于計算所述視頻影像中所有各幀圖像的圖像消失點位置的均值，該計算得到的均值為第T時間段內(nèi)攝像機視野圖像消失點，其中，所述視頻影像中所有各幀圖像的圖像消失點位置為隨機變量，且服從高斯分布。

可選的，所述判斷子單元包括：

第二計算子單元，用于計算所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點與所述第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點之間的距離，所述距離為消失點移動距離；

第一判斷子單元，用于判斷所述消失點移動距離是否大于預設(shè)距離閾值，如果是，則第T時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野發(fā)生變化；

所述預設(shè)距離閾值根據(jù)所述第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)的消失點位置方差設(shè)置得出。

相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明具有以下有益效果：

通過以上技術(shù)方案可知，基于在不同攝像機視野內(nèi)，檢測區(qū)域相對于特定參照的相對位置關(guān)系近似認為不會發(fā)生變化的特點。本發(fā)明提供的校正方法基于基準攝像機視野內(nèi)的基準檢測區(qū)域的各個頂點位置與基準三角形的相對位置關(guān)系與變化后的攝像機視野內(nèi)的檢測區(qū)域的各個頂點位置與特定三角形的相對位置關(guān)系相同的特點，又由于基準攝像機視野內(nèi)的基準檢測區(qū)域的各個頂點位置與基準三角形的相對位置關(guān)系以及變化后的特定三角形的位置已知，如此，根據(jù)該已知的相對位置關(guān)系以及特定三角形的位置，可以計算得到變化后的攝像機視野內(nèi)的檢測區(qū)域位置，該計算得到的變化后的攝像機視野內(nèi)的檢測區(qū)域位置即為獲取后的變化后的攝像機視野內(nèi)檢測區(qū)域位置。該獲取后的檢測區(qū)域位置與預先設(shè)計的檢測區(qū)域的位置相比較，其未發(fā)生偏離，因此，該校正方法提高了監(jiān)測道路上車輛違章違法行為的準確性。

附圖說明

為了清楚地理解本發(fā)明的技術(shù)方案，下面將描述本發(fā)明具體實施方式時用到的附圖做一簡要說明。

圖1A是攝像機視野內(nèi)的預先設(shè)計的檢測區(qū)域示意圖；

圖1B是攝像機視野發(fā)生變化后對應的檢測區(qū)域示意圖；

圖2是本發(fā)明實施例提供的檢測區(qū)域的校正方法流程示意圖；

圖3是本發(fā)明實施例提供的道路邊界線與圖像下邊緣的交點示意圖；

圖4A為基準攝像機視野內(nèi)的基準三角形ΔABC示意圖；

圖4B為第T時間段內(nèi)攝像機視野內(nèi)的特定三角形Δabc示意圖；

圖5是本發(fā)明實施例提供的步驟S202的具體實施方式流程示意圖；

圖6是判斷第T時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野是否發(fā)生變化的具體實施方式的流程示意圖；

圖7是本發(fā)明實施例提供的步驟S204的具體實施方式流程示意圖；

圖8是本發(fā)明實施例提供的檢測區(qū)域的校正裝置結(jié)構(gòu)示意圖；

圖9是本發(fā)明實施例提供的確定單元的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖10是本發(fā)明實施例提供的第二獲取子單元的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖11是本發(fā)明實施例提供的判斷子單元的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式進行詳細描述。

需要說明，在本發(fā)明實施例中，位置以及坐標均為像素位置和像素坐標。

在介紹本發(fā)明具體實施方式之前，先介紹描述本發(fā)明實施例時用到的技術(shù)術(shù)語：

1、視頻影像的檢測區(qū)域

如背景技術(shù)部分所述，視頻影像的檢測區(qū)域是用戶根據(jù)其關(guān)注的道路區(qū)域預先設(shè)置的攝像機視野的一部分區(qū)域。道路違法行為監(jiān)測只對該檢測區(qū)域內(nèi)的車輛行為進行實時監(jiān)測和評估。通常情況下，檢測區(qū)域的形狀為凸四邊形。

圖1A中的圖像中的四邊形邊框內(nèi)的區(qū)域即為預先設(shè)置的檢測區(qū)域。然而，當攝像機的實際角度和位置發(fā)生變化后，攝像機視野隨之發(fā)生變化，圖1B示出了攝像機視野發(fā)生變化后，其檢測區(qū)域的位置(四邊形邊框內(nèi)的區(qū)域)也隨之發(fā)生變化。對比圖1A和圖1B可以看出，攝像機視野發(fā)生變化后，其對應的檢測區(qū)域與預先設(shè)計的檢測區(qū)域位置發(fā)生偏離，如果不對變化后的檢測區(qū)域進行獲取，就會導致對道路上的車輛監(jiān)測行為的誤識別。

2、道路邊界線

顧名思義，道路邊界線，就是道路兩邊的邊界。在攝像機采集的視頻圖像中，道路邊界線為滿足以下條件的兩條白實線：

1)同在距離攝像機較近方向的車道上，且在同方向車道內(nèi)；

2)兩條白實線相鄰，中間可以有同向分道線，但不能有其它白實線；

3)白實線應該為直線或者接近直線。

3、一幀圖像的圖像消失點：

需要說明，在本發(fā)明實施例中，消失點等同于無窮遠點。兩條平行的直線可以看作相交在無窮遠點，所有的平行直線都交于同一個無窮遠點·。

鑒于本發(fā)明所述的圖像為攝像機拍攝的道路及車輛圖像。所以，本發(fā)明實施例所述的一幀圖像的圖像消失點位置一般為圖像中兩條平行的直線例如道路的兩條邊界線在圖像中相交的一點。該點稱為本發(fā)明實施例所述的一幀圖像的圖像消失點。

4、某一時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點：

由于攝像機在一段時間段內(nèi)采集的視頻影像包括多幀圖像，所以，本發(fā)明實施例所述的某一時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點是通過對該某一時間段內(nèi)的所有各幀圖像中的圖像消失點進行計算得到的。例如計算方法可以為：設(shè)定某一時間段內(nèi)的所有各幀圖像的圖像消失點位置為隨機變量，且服從高斯分布，計算所述某一時間段內(nèi)的所有各幀圖像的圖像消失點位置的均值，該計算得到的均值為該某一時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點。

下面結(jié)合附圖詳細描述本發(fā)明提供的一種檢測區(qū)域的校正方法和校正裝置的具體實施方式。首先參見檢測區(qū)域的校正方法的具體實施方式。

圖2是本發(fā)明實施例提供的檢測區(qū)域的校正方法流程示意圖。如圖2所示，該方法包括以下步驟：

S201、獲取第T時間段內(nèi)采集的視頻影像：

本發(fā)明提供的檢測區(qū)域的校正裝置每隔一定時間段獲取一次攝像機采集的視頻影像。該一定時間段可以根據(jù)需求設(shè)置，例如為10分鐘。

校正裝置第一次獲取的視頻影像即為第一時間段內(nèi)采集的視頻影像，第二次獲取的視頻影像為第2時間段內(nèi)采集的視頻影像，……，第T次獲取的視頻影像為第T時間段內(nèi)采集的視頻影像。設(shè)定校正裝置每隔10分鐘獲取一次視頻影像，第1時間段為9：00到9:10這段時間段，則第2時間段為9:101到9:20，第3時間段為9:20到9:30，第4時間段為9:30到9:40，…..。

在另外一種實施例中，如時間間隔設(shè)置為10分鐘，應理解為每次收集P幀后，等待10分鐘，再收集P幀，再等待10分鐘，即，假設(shè)P＝20，且當前視頻幀率為10，則每次采集需2秒鐘時間。當?shù)谝淮尾杉?0幀后，算法從第3秒開始累積等待10分鐘，即第3秒至602秒，從603秒開始再次開始收集2秒，湊齊20幀，再從605秒開始等待，本實施例不對P值進行限定，可以根據(jù)需要自行設(shè)定。

為了判斷第T時間段內(nèi)攝像機視野是否發(fā)生變化，需要獲取第T時間段內(nèi)采集的視頻影像。該第T段時間段內(nèi)的視頻影像包括P幀圖像，其中，P為正整數(shù)。其中，T為大于等于2的整數(shù)。所以第T時間段為第1時間段以后的任一時間段。

在本發(fā)明實施例中，認為第1時間段即初始時間段內(nèi)攝像機未發(fā)生移動，其位置和角度處于預先設(shè)置的位置和角度上，因此，在該時間段內(nèi)攝像機視野的檢測區(qū)域為預先設(shè)置的檢測區(qū)域。因此，可以將第1時間段內(nèi)的攝像機視野作為基準攝像機視野。

S202、根據(jù)所述第T時間段內(nèi)采集的視頻影像，獲取第T時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點：

后續(xù)將詳細描述本步驟的具體實現(xiàn)方式。

S203、根據(jù)所述第T時間段內(nèi)采集的視頻影像，判斷第T時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野是否發(fā)生變化，如果是，執(zhí)行步驟S204，如果否，結(jié)束流程：

后續(xù)將詳細描述本步驟的具體實現(xiàn)方式。

應說明的是，步驟S201至步驟S203用于判斷攝像機是否平移或偏轉(zhuǎn)，在確定發(fā)生攝像機平移或偏轉(zhuǎn)，即攝像機視野發(fā)生變化后，再執(zhí)行校正過程。

S204、搜索所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點：

在本步驟中，所述圖像為組成第T時間段內(nèi)的視頻影像的圖像。如圖1A和圖1B所示，圖1A和圖1B分別為一幀圖像。

需要說明，由于道路邊界線具有一定寬度，為了更加準確地校正檢測區(qū)域的位置，避免校正后的檢測區(qū)域偏離道路，在本發(fā)明實施例中，道路邊界線與圖像下邊緣的交點取道路邊界線與圖像下邊緣的內(nèi)側(cè)交點。即：當?shù)缆愤吔缇€為左側(cè)道路邊界線時，則該條道路邊界線與圖像下邊緣的交點為該條道路邊界線的右邊沿與圖像下邊緣的交點。當?shù)缆愤吔缇€為右側(cè)道路邊界線時，則該條道路邊界線與圖形下邊緣的交點為該條道路邊界線的左邊沿與圖像下邊緣的交點。作為示例，圖3示出了道路邊界線與圖像下邊緣的交點位置。如圖3所示，線l1、l2分別表示兩條道路邊界線，線l3為圖像的下邊緣，點A和點B分別為道路邊界線與圖像下邊緣的兩個交點。作為本發(fā)明的另一實施例，道路邊界線與圖像下邊緣的交點也可以取道路邊界線與圖像下邊緣的外側(cè)交點。

S205、連接所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點以及所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點，形成特定三角形。

S206、根據(jù)基準攝像機視野內(nèi)的基準檢測區(qū)域的各個頂點位置與基準三角形位置之間的相對位置關(guān)系以及所述特定三角形的位置，獲取第T時間段內(nèi)攝像機視野內(nèi)的檢測區(qū)域的位置：

在本發(fā)明實施例中，基準攝像機視野可以為第1時間段即初始時間段內(nèi)的攝像機視野。

所述基準三角形是連接基準攝像機視野內(nèi)的道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點以及基準攝像機視野內(nèi)的圖像消失點形成的三角形。

需要說明，不論攝像機的視野如何發(fā)生變化，攝像機視野內(nèi)的檢測區(qū)域與攝像機視野內(nèi)的某一參照位置的相對位置關(guān)系是相同的，該相對位置關(guān)系不會隨著視野的變化而發(fā)生變化?；谠撎攸c，本發(fā)明先確定出視野內(nèi)的參照位置，然后根據(jù)基準攝像機視野內(nèi)的檢測區(qū)域與參照位置之間的相對位置關(guān)系以及變化后的攝像機視野內(nèi)的參照位置的位置，查找到變化后的攝像機視野內(nèi)的檢測區(qū)域的位置。

在本發(fā)明實施例中，視野內(nèi)的參照位置為視野內(nèi)的三點構(gòu)成的三角形，該三點分別為視野內(nèi)的道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點以及該視野內(nèi)的圖像消失點。

通常情況下，攝像機采集視頻影像時，其拍攝方向一般為順著道路延伸的方向，又由于道路一般有兩條邊界，所以，攝像機視野內(nèi)的道路邊界線與圖像下邊緣存在2個交點。需要說明，在本發(fā)明實施例中，所述的圖像為攝像機采集得到的原始圖像，該原始圖像不經(jīng)過角度旋轉(zhuǎn)等處理。

由于在不同攝像機視野內(nèi)，連接道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點的直線相互平行，所以，在由視野內(nèi)的道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點以及該視野內(nèi)的圖像消失點構(gòu)成的三角形中，可以將道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點之間的邊作為三角形的底邊。

下面結(jié)合圖4A和圖4B詳細描述步驟S206的具體實現(xiàn)方式。

圖4A為基準攝像機視野內(nèi)的基準三角形ΔABC示意圖，圖4B為第T時間段內(nèi)攝像機視野內(nèi)的特定三角形Δabc示意圖。其中，在基準三角形ΔABC中，BC邊相當于基準攝像機視野內(nèi)的圖像下邊緣，頂點A為基準攝像機視野內(nèi)的圖像消失點，頂點B和C為基準攝像機視野內(nèi)的道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點。同理，在特定三角形Δabc中，bc邊為相當于第T時間段內(nèi)的攝像機視野圖像下邊緣，頂點a為第T時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)的圖像消失點，頂點b和c為第T時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)的道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點。邊BC和邊bc相互平行。

設(shè)定X為基準檢測區(qū)域上的一個頂點(該頂點位置已知)，在ΔABC中，從頂點A作底邊BC的垂線段AG，從基準檢測區(qū)域上的頂點X作底邊BC的垂線段XF，從頂點X作平行于邊BC的平行線DE，該平行線DE與邊AB的交點為D，與邊AC的交點為E；

設(shè)定x為第T時間段內(nèi)攝像機視野內(nèi)的檢測區(qū)域的一個頂點(該頂點位置未知)，在Δabc中，從頂點a作邊bc上的垂線段ag,從點x作邊bc的垂線段xf,從點x作平行于bc的平行線de,該平行線de與邊ab的交點為d，與邊ac的交點為e。

根據(jù)在不同攝像機視野內(nèi)，檢測區(qū)域與三角形的相對位置關(guān)系不變，則在上述圖4A和圖4B中，存在以下等比例關(guān)系：

在上述等比例關(guān)系中，|FX|、|AG|、|ag|已知，因而可以計算得出|fx|的值，由于在圖4B中，Δabc的三個頂點a、b、c以及點g的位置坐標已知，f點的y軸坐標與點b、c的y軸坐標相同，因此，根據(jù)比例關(guān)系以及各個已知點的坐標，可以確定點x的y軸坐標。

然后，再根據(jù)比例關(guān)系以及已知的|DX|、|DE|以及點D、E、X的坐標，可以確定點x的x軸坐標。

因而，通過上述兩個比例關(guān)系，可以確定出第T時間段內(nèi)攝像機視野內(nèi)的檢測區(qū)域的一個頂點x位置坐標。按照同樣的方法，可以分別確定出第T時間段內(nèi)攝像機視野內(nèi)的檢測區(qū)域的其它各個頂點位置坐標，從而可以確定出第T時間段內(nèi)攝像機視野內(nèi)的檢測區(qū)域的所有頂點位置坐標。用線連接確定出的檢測區(qū)域的所有頂點位置，從而繪制出第T時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)的檢測區(qū)域。該繪制出的檢測區(qū)域即為第T時間段內(nèi)攝像機視野內(nèi)的校正后的檢測區(qū)域。

以上為本發(fā)明實施例提供的檢測區(qū)域的校正方法的具體實施方式。在該具體實施方式中，基于在基準攝像機視野內(nèi)的基準檢測區(qū)域的各個頂點位置與基準三角形的相對位置關(guān)系與變化后的攝像機視野內(nèi)的檢測區(qū)域的各個頂點位置與特定三角形的相對位置關(guān)系相同的特點，由于基準攝像機視野內(nèi)的基準檢測區(qū)域的各個頂點位置與基準三角形的相對位置關(guān)系以及變化后的特定三角形的位置已知，如此，根據(jù)該已知的相對位置關(guān)系以及特定三角形的位置，可以獲取變化后的攝像機視野內(nèi)的檢測區(qū)域位置。使得獲取后的檢測區(qū)域位置與預先設(shè)計的檢測區(qū)域的位置相比較，其未發(fā)生偏離，因此，該校正方法提高了監(jiān)測道路上車輛違章違法行為的準確性，增強了道路監(jiān)控系統(tǒng)的魯棒性，擴大了智能道路監(jiān)控系統(tǒng)的適用范圍和適用性。

下面詳細描述步驟S202的具體實現(xiàn)方式。作為示例，如圖5所示，步驟S202可以具體包括以下步驟：

S2021、獲取第T時間段內(nèi)采集的視頻影像中每幀圖像的圖像消失點位置：

如上所述，第T時間段內(nèi)的視頻影像包括P幀圖像。作為示例，為了獲取視頻影像中每幀圖像的圖像消失點位置，針對視頻影像中的每幀圖像可以分別執(zhí)行以下步驟：

S20211、獲取一幀圖像中的所有直線：

作為示例，可以通過Canny算子(用于邊緣檢測)和Hough變換(用于直線檢測)獲取一幀圖像中的所有直線。

在大多數(shù)情況下，認為道路上的實白線既長又直，獲取到的一幀圖像中的直線較大概率地來源于道路上的白實線。

S20212、選取所述所有直線中長度最長的N條直線，其中，N為大于等于2的正整數(shù)：

對獲取到的所有直線按照長度進行排序，從中選取長度最長的N條直線，其中，N為大于等于2的整數(shù)。

S20213、計算所述N條直線中的兩兩相交的交點，得到個備選消失點。

S20214、計算所述個備選消失點的均值，所述個備選消失點的均值為該幀圖像的圖像消失點位置，其中，所述個備選消失點的位置符合高斯分布。

S2022、計算所述視頻影像中所有各幀圖像的圖像消失點位置的均值，該計算得到的均值為第T時間段內(nèi)攝像機視野圖像消失點，其中，第T時間段內(nèi)采集的視頻影像中所有各幀圖像的圖像消失點位置為隨機變量，且服從高斯分布。

圖5所示的獲取第T時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點的方式利用了概率分布等統(tǒng)計學相關(guān)理論，從而使得獲取的第T時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點更加合理、準確，保證了后續(xù)校正檢測區(qū)域的準確性。

下面結(jié)合圖6詳細描述如何判斷第T時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野是否發(fā)生變化的具體實施方式。

如圖6所示，判斷第T時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野是否發(fā)生變化，具體包括以下步驟：

S2031、計算所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點與所述第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點之間的距離，該距離稱為消失點移動距離：

需要說明，第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點的獲取方法與第T時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點的獲取方法相同。

S2032、判斷所述消失點移動距離是否大于預設(shè)距離閾值，如果是，則第T時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野發(fā)生變化，如果否，則第T時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野未發(fā)生變化：

所述預設(shè)距離閾值是依據(jù)拉依達準則(即3σ準則)，基于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)的消失點位置方差設(shè)置得出。

圖6所示的判斷攝像機視野是否發(fā)生變化的實現(xiàn)方式是基于前后兩個時間段內(nèi)的消失點移動距離進行的。由于某一時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點能夠較為準確地反映攝像機視野位置，所以，圖6所示的實現(xiàn)方式能夠較為準確地判斷前后兩個時間段內(nèi)的攝像機視野是否發(fā)生變化。

下面結(jié)合圖7描述步驟S204的具體實施方式。圖7是步驟S204的具體實施方式流程示意圖。如圖7所示，該具體實施方式包括以下步驟：

S2041、獲取所述視頻影像中每幀圖像中，道路邊界線與圖像下邊緣的交點；設(shè)定每幀圖像中，道路邊界線與圖像下邊緣的交點個數(shù)為M，其中，M為大于等于2的正整數(shù)：

針對所述視頻影像中的每幀圖像分別執(zhí)行以下步驟：

S20411、獲取一幀圖像中的所有直線：

作為示例，可以通過Canny算子(用于邊緣檢測)和Hough變換(用于直線檢測)獲取一幀圖像中的所有直線。

在大多數(shù)情況下，認為道路上的實白線既長又直，獲取到的一幀圖像中的直線較大概率地來源于道路上的白實線。

S20412、選取所述所有直線中長度最長的M條直線，其中，M為大于等于2的正整數(shù)：

對獲取到的所有直線按照長度進行排序，從中選取長度最長的M條直線，其中，M為大于等于2的整數(shù)。需要說明，在本發(fā)明實施例中，通常情況下，M＞2N。

S20413、分別計算所述M條直線與圖像下邊緣的交點。

S2042、按照每幀圖像中的交點兩兩組合形成交點對的方式對所述視頻影像中的P*M個交點兩兩組合，形成對交點對。

S2043、分別計算每對交點對的中點位置：

作為示例，設(shè)定一對交點對為(A，B)，則該交點對(A，B)的中點位置Mid(AB)的計算公式為：

其中，Pt_A為交點A的位置，Pt_B為交點B的位置。

S2044、分別計算每對交點對的中點位置與第T時間段內(nèi)的道路邊界線中點的估計位置之間的偏移距離，以及每對交點對之間的像素寬度與第T時間段內(nèi)的道路邊界線之間的像素寬度的估計值的像素寬度差值：

首先介紹如何獲取第T時間段內(nèi)的道路邊界線中點的估計位置以及第T時間段內(nèi)的道路邊界線之間的像素寬度的估計值。

其中，獲取第T時間段內(nèi)的道路邊界線中點的估計位置，具體包括以下步驟：

A1、建立攝像機視野中的道路邊界線中點偏移距離與攝像機視野中的圖像消失點位置的移動距離之間的第一函數(shù)關(guān)系：

由于基準攝像機視野圖像消失點位置以及道路邊界線中點位置已知，因此，步驟A1具體為：結(jié)合基準攝像機視野圖像消失點位置和道路邊界線中點位置基于多個時間段內(nèi)的攝像機視野中的圖像消失點位置以及道路邊界線中點位置其中，k＝1,2,…..,K，K為正整數(shù)，通過線性擬合建立攝像機視野中的道路邊界線中點偏移距離與攝像機視野中的圖像消失點位置的移動距離之間的第一函數(shù)關(guān)系：f1。

第一函數(shù)f1的表達式為：

A2、根據(jù)所述第一函數(shù)關(guān)系、第T時間段內(nèi)攝像機視野與基準攝像機視野中的圖像消失點位置移動距離、基準攝像機視野中道路邊界線中點位置，獲取第T時間段內(nèi)道路邊界線中點的估計位置：

第T時間段內(nèi)攝像機視野中圖像消失點位置可以從步驟S202中獲取得到。又由于基準攝像機視野中的圖像消失點位置已知，因此，可以獲知第T時間段內(nèi)攝像機視野與基準攝像機視野中的圖像消失點位置移動距離，又由于基準攝像機視野中的道路邊界線中點位置已知，所以，根據(jù)所述第一函數(shù)關(guān)系以及已知的第T時間段內(nèi)攝像機視野與基準攝像機視野中的圖像消失點位置移動距離和基準攝像機視野中道路邊界線中點位置，可以獲取第T時間段內(nèi)道路邊界線中點的估計位置。

獲取第T時間段內(nèi)的道路邊界線之間的像素寬度的估計值，具體包括以下步驟：

B1、建立攝像機視野中的道路邊界線之間的像素寬度差值與圖像消失點位置的移動距離之間的第二函數(shù)關(guān)系：

建立第二函數(shù)關(guān)系的方式與上述建立第一函數(shù)關(guān)系的方式相同，即：結(jié)合基準攝像機視野圖像消失點位置和道路邊界線之間的像素寬度基于多個時間段內(nèi)的攝像機視野中的圖像消失點位置以及道路邊界線之間的像素寬度其中，k＝1,2,…..，K，K為正整數(shù)，通過線性擬合建立攝像機視野中的道路邊界線之間的像素寬度差值與圖像消失點位置的移動距離之間的第二函數(shù)關(guān)系f2。

第二函數(shù)f2的表達式為：

B2、根據(jù)所述第二函數(shù)關(guān)系、第T時間段內(nèi)攝像機視野與基準攝像機視野中的圖像消失點位置移動距離、基準攝像機視野中道路邊界線之間的像素寬度，獲取第T時間段內(nèi)道路邊界線之間的像素寬度的估計值。

基于上述獲取到的第T時間段內(nèi)的道路邊界線中點的估計位置，分別計算每對交點對的中點位置與第T時間段內(nèi)的道路邊界線中點的估計位置之間的偏移距離

基于上述獲取到的第T時間段內(nèi)的道路邊界線之間的像素寬度的估計值，分別計算每對交點對之間的像素寬度與第T時間段內(nèi)的道路邊界線之間的像素寬度的估計值的像素寬度差值

S2045、分別對每對交點對的偏移距離和像素寬度差值進行加權(quán)求和：

設(shè)定偏移距離的權(quán)重為ω₁，像素寬度差值的權(quán)重為ω₂，則一對交點對的偏移距離和像素寬度差值的加權(quán)求和Sum的計算公式如下：

S2046、比較各個加權(quán)求和的大小，將加權(quán)求和值最小的一對交點對作為所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點。

以上為步驟S204的具體實現(xiàn)方式。通過該具體實現(xiàn)方式，能夠較為準確地搜索到第T時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點，從而保證了檢測區(qū)域校正的準確性。

以上為本發(fā)明實施例提供的檢測區(qū)域的校正方法的具體實施方式?；谏鲜鰧嵤├峁┑臋z測區(qū)域的校正方法，本發(fā)明實施例還提供了檢測區(qū)域的校正裝置。具體參見以下實施例。

圖8是本發(fā)明實施例提供的檢測區(qū)域的校正裝置結(jié)構(gòu)示意圖。如圖8所示，該檢測區(qū)域的校正裝置包括以下單元：

搜索單元81，用于當?shù)赥時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野發(fā)生變化后，搜索所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點；其中，T為大于等于2的整數(shù)；所述圖像為組成所述第T時間段內(nèi)采集的視頻影像的圖像；

連接單元82，用于連接所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點以及所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點，形成特定三角形；

第一獲取單元83，用于根據(jù)基準攝像機視野內(nèi)的基準檢測區(qū)域的各個頂點位置與基準三角形位置之間的相對位置關(guān)系以及所述特定三角形的位置，獲取第T時間段內(nèi)攝像機視野內(nèi)的檢測區(qū)域的位置；

所述基準三角形是連接基準攝像機視野內(nèi)的道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點以及基準攝像機視野內(nèi)的圖像消失點形成的三角形。

作為本發(fā)明的一具體實施例，上述所述的校正裝置還可以包括確定單元84，所述確定單元84用于所述搜索單元執(zhí)行搜索所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)道路邊界線與圖像下邊緣的2個交點之前，確定第T時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野發(fā)生變化。

進一步地，如圖9所示，上述所述的確定單元84可以具體包括以下子單元：

第一獲取子單元841，用于獲取第T時間段內(nèi)采集的視頻影像；

第二獲取子單元842，用于根據(jù)所述第T時間段內(nèi)采集的視頻影像，獲取第T時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點；

判斷子單元843，用于根據(jù)所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野消失點與預先獲取的第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野消失點，判斷第T時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野是否發(fā)生變化，如果是，確定第T時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野發(fā)生變化。

作為本發(fā)明的一具體實施例，如圖10所示，上述所述的第二獲取子單元842包括：

第三獲取子單元8421，用于獲取所述視頻影像中每幀圖像的圖像消失點位置；

第一計算子單元8422，計算所述視頻影像中所有各幀圖像的圖像消失點位置的均值，該計算得到的均值為第T時間段內(nèi)攝像機視野圖像消失點，其中，所述視頻影像中所有各幀圖像的圖像消失點位置為隨機變量，且服從高斯分布。

作為本發(fā)明的一具體實施例，如圖11所示，上述所述的判斷子單元843還可以包括：

第二計算子單元8431，用于計算所述第T時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點與所述第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野圖像消失點之間的距離，所述距離為消失點移動距離；

第一判斷子單元8432，用于判斷所述消失點移動距離是否大于預設(shè)距離閾值，如果是，則第T時間段內(nèi)的攝像機視野相較于第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野發(fā)生變化；

所述預設(shè)距離閾值根據(jù)所述第(T-1)時間段內(nèi)的攝像機視野內(nèi)的消失點位置方差設(shè)置得出。

以上為本發(fā)明實施例提供的檢測區(qū)域的校正裝置的具體實施方式。在該具體實施方式中，基于在基準攝像機視野內(nèi)的基準檢測區(qū)域的各個頂點位置與基準三角形的相對位置關(guān)系與變化后的攝像機視野內(nèi)的檢測區(qū)域的各個頂點位置與特定三角形的相對位置關(guān)系相同的特點，由于基準攝像機視野內(nèi)的基準檢測區(qū)域的各個頂點位置與基準三角形的相對位置關(guān)系以及變化后的特定三角形的位置已知，如此，根據(jù)該已知的相對位置關(guān)系以及特定三角形的位置，可以獲取變化后的攝像機視野內(nèi)的檢測區(qū)域位置。使得獲取后的檢測區(qū)域位置與預先設(shè)計的檢測區(qū)域的位置相比較，其未發(fā)生偏離，因此，該校正裝置提高了監(jiān)測道路上車輛違章違法行為的準確性。

以上僅為本申請的實施例而已，并不用于限制本申請。對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來說，本申請可以有各種更改和變化。凡在本申請的精神和原理之內(nèi)所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本申請的權(quán)利要求范圍之內(nèi)。