專利名稱：一種基于視頻圖像特征的車輛檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及智能交通監(jiān)控領(lǐng)域，尤其涉及一種基于視頻圖像特征的車輛檢測方法。
技術(shù)背景隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活水平的提高，汽車在人們的日常生活中扮演了一個不可或 缺的角色，但同時也給城市交通管理帶來沉重的壓力。如今，智能交通已經(jīng)成為民眾關(guān)注 的焦點(diǎn)，而車輛檢測作為智能交通中車輛監(jiān)控、車流量統(tǒng)計(jì)的關(guān)鍵技術(shù)和基礎(chǔ)，其檢測效 率直接影響到車輛捕獲和牌照檢測率的性能。目前，車輛探測的傳統(tǒng)手段在路面下埋設(shè)地感線圈，車輛經(jīng)過地感線圏時，地感線圈 的電感量發(fā)生變化，致使該線圈與其它電路的探測電路輸出的電信號也隨著發(fā)生變化，形 成車輛探測信號， 一般為頻率信號，送處理機(jī)處理，得到車流量等交通信息。在實(shí)際應(yīng)用 中，這種方法施工維護(hù)費(fèi)用高、對路面破壞性大、走線復(fù)雜不利于防干擾和防雷，同時存 在車輛探測方式單一、探測信息不全面、易受外界環(huán)境影響等缺點(diǎn)。因此，不采用單獨(dú)的車輛檢測設(shè)備，只利用己經(jīng)架設(shè)的數(shù)字?jǐn)z像機(jī)的視頻圖像提供觸 發(fā)信號是用戶的巨大需求。近年來市場上推出了一些利用視頻觸發(fā)代替線圈觸發(fā)的卡口系 統(tǒng)，大多采用基于車牌的視頻檢測方法來定位車輛。但是目前的車牌識別算法對角度、背 景、光照有嚴(yán)格的限制，且算法復(fù)雜度高，處理一幀的時間在百毫秒的量級，如不配合其 它定位車輛的方法(如地感線圈)，往往會將紋理復(fù)雜的背景誤識為車牌，而且對于不符 合車牌規(guī)范的車牌如個性車牌、客車車牌、小型機(jī)動車車牌等識別率很低，導(dǎo)致誤拍率和漏拍率極高，影響系統(tǒng)的整體性能。上述系統(tǒng)大多只能監(jiān)控單個車道，要實(shí)現(xiàn)多路口的實(shí)時監(jiān)控必須增設(shè)監(jiān)控設(shè)備(數(shù)字 攝像機(jī))，導(dǎo)致設(shè)備冗余，這大大增加了工程費(fèi)用，同時由于前端數(shù)據(jù)量增大，對數(shù)據(jù)上 傳儲存及后端的數(shù)據(jù)處理帶來很大壓力。 發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目在于；克服現(xiàn)有車輛檢測方法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜，每條車道需要對應(yīng)一個數(shù)字?jǐn)z像 機(jī)，設(shè)備冗余，分辨率低，誤拍率和漏拍率較高的缺點(diǎn)，提供的一種基于視頻圖像特征的 車輛檢測方法，該方法實(shí)現(xiàn)簡單，可靠性高，環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)，通過數(shù)碼攝像機(jī)和高速CCD 工業(yè)相機(jī)配合可同時監(jiān)控多個車道，快速高效地獲得高清晰全景圖像以及車輛區(qū)域的特寫圖像。為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明采用如下的技術(shù)解決方案 一種基于視頻圖像特征的車 輛檢測方法，其特點(diǎn)在于步驟如下利用一個全景數(shù)字?jǐn)z像機(jī)進(jìn)行多車道視頻監(jiān)控圖像采 集，全景數(shù)字?jǐn)z像機(jī)的視場對準(zhǔn)同一方向全部車道，實(shí)時地采集多車道的視頻監(jiān)控圖像， 通過基于視頻圖像特征的車輛檢測算法對全景數(shù)字?jǐn)z像機(jī)所獲取的每一幀數(shù)字視頻圖像進(jìn) 行分析，定位車輛在圖像中的位置和出現(xiàn)時間，同時產(chǎn)生視頻抓拍信號，該視頻抓拍信號 驅(qū)動高速CCD工業(yè)相機(jī)快速抓拍全景照片，根據(jù)視頻車輛檢測所定位的目標(biāo)車輛的位置信 息即可從全景圖像中精確切割出目標(biāo)車輛圖像，以用于車牌識別、違章處罰和治安輔助。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點(diǎn)在于(1) 本發(fā)明使用一個全景數(shù)字?jǐn)z像機(jī)和一個高速CCD工業(yè)相機(jī)配合使用的工作模式，全景數(shù)字?jǐn)z像機(jī)以25幀/秒的速度采集分辨率為720x576的數(shù)字監(jiān)控視頻用于車輛檢測以產(chǎn) 生視頻抓拍信號，同時精確定位目標(biāo)車輛的位置信息；視頻抓拍信號觸發(fā)高速CCD工業(yè)相 機(jī)以10幀/秒的速度抓拍分辨率為1024x768的高清晰全景圖像。高速CCD工業(yè)相機(jī)的視場 與全景數(shù)字?jǐn)z像機(jī)一致，經(jīng)過坐標(biāo)換算，就可以得到監(jiān)控視頻中目標(biāo)車輛對應(yīng)在全景圖像 中的位置信息，而且由于相機(jī)抓拍的速度是10幀/秒，因車輛移動造成的位置誤差可以忽略 不計(jì)，根據(jù)該位置信息就可以從全景圖像中精確切割出目標(biāo)車輛圖像用于車牌識別、違章 處罰和治安輔助。(2) 本發(fā)明使用獨(dú)創(chuàng)的一種基于視頻圖像特征的車輛檢測算法來實(shí)時處理從全景數(shù)字 攝像機(jī)采集到的數(shù)字視頻。根據(jù)現(xiàn)場車道數(shù)和實(shí)際情況在數(shù)字視頻中設(shè)置一到多個興趣區(qū) 域，通過對所設(shè)置的興趣區(qū)域內(nèi)的圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理和垂直邊緣檢測，將垂直梯度投影 均值超過所設(shè)定閾值的區(qū)域標(biāo)識為候選區(qū)域，并對其進(jìn)行對稱性分析和車輛圖像寬度驗(yàn)證 來確認(rèn)候選區(qū)域是否為目標(biāo)車輛。該算法綜合利用了車輛圖像的邊緣特征及對稱特性，提 高了視頻檢測算法的可靠性和準(zhǔn)確性，檢測速度快，且對室外環(huán)境變化有較強(qiáng)的適應(yīng)性。(3) 本發(fā)明所述的方法實(shí)現(xiàn)簡單，既無需埋設(shè)地感線圈等復(fù)雜手段，也無需為每個車 道設(shè)置一個攝像機(jī)，而只需要一個全景數(shù)字?jǐn)z像機(jī)和一個高速CCD工業(yè)相機(jī)即可實(shí)現(xiàn)對車 輛的實(shí)時檢測，極大地減少設(shè)備冗余，在較少的設(shè)備投入下即可實(shí)現(xiàn)對道路的不間斷監(jiān)控， 并可在不影響實(shí)時監(jiān)控的前提下得到包含高清晰全景圖像以及目標(biāo)車輛的特寫圖像，為車 牌識別、違章處罰和治安輔助提供極大的便利。


圖1為本發(fā)明的車輛檢測方法實(shí)現(xiàn)的硬件結(jié)構(gòu)示意圖； 圖2為本發(fā)吸方法的流程圖；圖3為本發(fā)明的基于視頻圖像特征的車輛檢測算法的流程圖。
具體實(shí)施方式
在圖1本發(fā)明的車輛檢測方法實(shí)現(xiàn)硬件示意圖中，全景數(shù)字?jǐn)z像機(jī)以25幀/秒的速度采 集分辨率為720x576的數(shù)字監(jiān)控視頻，將模擬信號傳給工業(yè)控制機(jī)進(jìn)行車輛檢測；當(dāng)檢測 到目標(biāo)車輛時，工業(yè)控制機(jī)產(chǎn)生視頻抓拍信號，通過1394接口控制高速CCD工業(yè)相機(jī)抓 拍分辨率為1024x768的高清晰全景屈像。如圖2所示，本發(fā)明利用一個全景數(shù)字?jǐn)z像機(jī)進(jìn)行多車道視頻監(jiān)控圖像采集，全景數(shù) 字?jǐn)z像機(jī)的視場對準(zhǔn)同一方向全部車道，實(shí)時地采集多車道的視頻監(jiān)控圖像，通過基于視 頻圖像特征的車輛檢測算法對全景數(shù)字?jǐn)z像機(jī)所獲取的每一幀數(shù)字視頻圖像進(jìn)行檢測，當(dāng) 判斷沒有新的目標(biāo)車輛出現(xiàn)時，繼續(xù)采集視頻圖像，如果有新的目標(biāo)車輛出現(xiàn)時定位車輛 在圖像中的位置和出現(xiàn)時間，產(chǎn)生視頻抓拍信號，控制高速CCD工業(yè)相機(jī)進(jìn)行快速抓拍， 并根據(jù)視頻檢測采集到的目標(biāo)車輛的位置信息，從抓拍到的全景圖像中切割出對應(yīng)的目標(biāo) 車輛圖像之后返回開始狀態(tài)。如圖3所示，本發(fā)明的基于視頻圖像特征的車輛檢測算法為為了同時檢測多條車道， 并降低復(fù)雜度，根據(jù)所要監(jiān)控的車道數(shù)在視頻中每個車道中車輛駛?cè)氲奈恢梅謩e設(shè)置一個 興趣區(qū)域，其中興趣區(qū)域的面積大小由車輛在視頻中所占像素的比例所決定；從數(shù)字?jǐn)z像 機(jī)采集到的視頻圖像獲取一幀視頻圖像，對興趣區(qū)域進(jìn)行圖像預(yù)處理，把彩色圖像轉(zhuǎn)化為 灰度圖并進(jìn)行高斯平滑濾去噪聲；通過sobel算子垂直方向掩模來統(tǒng)計(jì)計(jì)算數(shù)字圖像的垂直 邊緣梯度，如果垂直邊緣梯度值超過設(shè)定閾值，則將該區(qū)域標(biāo)識為候選區(qū)域，并通過對數(shù) 字圖像進(jìn)行對稱性分析和車輛寬度驗(yàn)證來進(jìn)一步確認(rèn)候選區(qū)域是否為目標(biāo)車輛，具體步驟 是利用對稱性度量函數(shù)從左到右遍歷候選區(qū)域垂直梯度投影曲線，找到對稱性最強(qiáng)的坐標(biāo) 作為區(qū)域的對稱中心，如果該對稱中心的對稱強(qiáng)度滿足預(yù)設(shè)要求則認(rèn)為目標(biāo)車輛存在，此 外，通過在對稱點(diǎn)兩側(cè)分別找到投影最大值出現(xiàn)的位置，可以確定車輛大概的左右邊界， 由于車輛圖像的寬度滿足一定的約束，可以由此進(jìn)一步驗(yàn)證是否為目標(biāo)車輛；如果候選區(qū) 域是目標(biāo)車輛，則進(jìn)入預(yù)警狀態(tài)，同時判斷目標(biāo)車輛是否第一次進(jìn)入興趣區(qū)域，如果是則 發(fā)出視頻觸發(fā)信號，并記錄下目標(biāo)車輛位置信息，否則獲取下一幀視頻圖像，繼續(xù)進(jìn)行視 頻檢測。總之，本發(fā)明基于視頻圖像特征的車輛檢測方法，綜合利用車輛圖形的邊緣特征及其 對稱特性，提高了視頻車輛檢測算法的可靠性和準(zhǔn)確性，檢測速度快，且對室外環(huán)境變化 有較強(qiáng)的適應(yīng)性。
權(quán)利要求
1、一種基于視頻圖像特征的車輛檢測方法，其特征在于利用一個全景數(shù)字?jǐn)z像機(jī)進(jìn)行多車道視頻監(jiān)控圖像采集，全景數(shù)字?jǐn)z像機(jī)的視場對準(zhǔn)同一方向全部車道，實(shí)時地采集多車道的視頻監(jiān)控圖像，通過基于視頻圖像特征的車輛檢測算法對全景數(shù)字?jǐn)z像機(jī)所獲取的每一幀數(shù)字視頻圖像進(jìn)行分析，定位車輛在圖像中的位置和出現(xiàn)時間，同時產(chǎn)生視頻抓拍信號，該視頻抓拍信號驅(qū)動高速CCD工業(yè)相機(jī)快速抓拍全景照片，根據(jù)視頻車輛檢測所定位的目標(biāo)車輛的位置信息即可從全景圖像中精確切割出目標(biāo)車輛圖像，以用于車牌識別、違章處罰和治安輔助。
2、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的一種基于視頻圖像特征的車輛檢測方法，其特征在于所述 的基于視頻圖像特征的車輛檢測算法為首先根據(jù)車道數(shù)以及車輛在視頻中所占像素的多 少設(shè)置一到多個興趣區(qū)域，從數(shù)字?jǐn)z像機(jī)采集到的視頻圖像獲取一幀視頻圖像，對興趣區(qū) 域進(jìn)行圖像預(yù)處理變?yōu)榉弦蟮臄?shù)字圖像，然后計(jì)算數(shù)字圖像中垂直邊緣梯度，如果垂 直邊緣梯度值超過設(shè)定閾值，則將該區(qū)域標(biāo)識為候選區(qū)域，并通過對數(shù)字圖像進(jìn)行對稱性 分析和車輛寬度驗(yàn)證來進(jìn)一步確認(rèn)候選區(qū)域是否為目標(biāo)車輛，如果候選區(qū)域是目標(biāo)車輛，則進(jìn)入預(yù)警狀態(tài)，同時判斷目標(biāo)車輛是否第一次進(jìn)入興趣區(qū)域，如果是第一次進(jìn)入則發(fā)出視頻觸發(fā)信號，驅(qū)動高速CCD工業(yè)相機(jī)快速抓拍全景照片，并記錄下目標(biāo)車輛位置信息，否則獲取下一幀視頻圖像，繼續(xù)進(jìn)行視頻檢測。
3、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的基于視頻圖像特征的車輛檢測方法，其特征在于所述的全 景數(shù)字?jǐn)z像機(jī)和高速CCD工業(yè)相機(jī)配合使用，全景數(shù)字?jǐn)z像機(jī)的采集速率為25幀/秒，采 集分辨率為720x576;高速CCD工業(yè)相機(jī)的抓拍速率為10幀/秒，抓拍分辨率為1024x768。
全文摘要
一種基于視頻圖像特征的車輛檢測方法，利用一個全景數(shù)字?jǐn)z像機(jī)進(jìn)行多車道視頻監(jiān)控圖像采集，全景數(shù)字?jǐn)z像機(jī)的視場對準(zhǔn)同一方向全部車道，實(shí)時地采集多車道的視頻監(jiān)控圖像，通過基于視頻圖像特征的車輛檢測算法對全景數(shù)字?jǐn)z像機(jī)所獲取的每一幀數(shù)字視頻圖像進(jìn)行分析，定位車輛在圖像中的位置和出現(xiàn)時間，同時產(chǎn)生視頻抓拍信號，該視頻抓拍信號驅(qū)動高速CCD工業(yè)相機(jī)快速抓拍全景照片，根據(jù)視頻車輛檢測所定位的目標(biāo)車輛的位置信息即可從全景圖像中精確切割出目標(biāo)車輛圖像，以用于車牌識別、違章處罰和治安輔助。本發(fā)明綜合利用車輛圖形的邊緣特征及其對稱特性，提高了視頻車輛檢測算法的可靠性和準(zhǔn)確性，檢測速度快，且對室外環(huán)境變化有較強(qiáng)的適應(yīng)性。
文檔編號G08G1/017GK101231786SQ200710304558
公開日2008年7月30日 申請日期2007年12月28日 優(yōu)先權(quán)日2007年12月28日
發(fā)明者婷 方, 超 李, 璋 熊, 弋 郭, 磊 高 申請人:北京航空航天大學(xué)