[發明專利]線陣CCD攝像機序列圖像灰度特征識別車輛存在的方法

有效

• 申請號: 200810017282.0
• 申請日: 2008-01-11
• 公開（公告）號: CN101216892A
• 公開（公告）日: 2008-07-09
• 發明（設計）人: 趙祥模;宋煥生;徐志剛;王國強;李衛江;徐濤;李娜;鄭貴楨;梁敏建;劉占文
• 申請（專利權）人: 長安大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06T7/00
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司
• 代理人: 李鄭建

技術領域

本發明屬于視頻檢測領域，特別涉及一種線陣CCD攝像機序列圖像灰度特征識別車輛存在的方法。

技術背景

在高速路車輛監控系統中識別車輛的存在性是很關鍵的一步。目前的車輛存在的識別方法有地感線圈檢測識別，面陣CCD視頻檢測識別。

其中，地感線圈觸發方法比較經典，易于掌握，檢測效果也不錯，但是該檢測方法的缺點是：

1、地感線圈在安裝或維護時必須直接埋入車道，這樣交通會暫時受到阻礙。

2、切割路面面積比較大，埋置線圈的切縫軟化了路面，路面被雨水浸泡后容易出現路面下陷，使路基遭到破壞，容易造成整個路面的下陷。

3、感應線圈易受冰凍、路基下沉、鹽堿等自然環境的影響，容易損壞，使用壽命短。

4、感應線圈由于自身的測量原理所限制，當車流擁堵，車間距小于3m的時候，其檢測精度大幅度降低，甚至無法檢測。

面陣CCD的視頻檢測方法是在道路上方架設攝像頭，通過對攝像頭采集的連續幀圖像進行分析判斷有無車輛，該方法需要形成一幀圖像后，判斷該幀圖像內有無車輛，由于受到面陣CCD的幀速率的限制，不能實現高實時，高精度的車輛檢測。

發明內容

為了解決上述問題，本發明的目的在于，提供一種線陣CCD攝像機序列圖像灰度特征識別車輛存在的方法，該方法對于線陣CCD攝像機的視頻每次產生的線圖像，對每一線圖像數據進行處理，判斷是否存在車輛，該方法能有效抑制車燈對車輛檢測的干擾，實現車輛的實時準確定位。

為了實現上述任務，本發明采取如下的技術解決方案：

一種線陣CCD攝像機序列圖像灰度特征識別車輛存在的方法，其特征在于，該方法包括基于線序列圖像灰度特征的二值化和車輛目標提取兩部分，對于線陣CCD攝像機的視頻每次產生的線圖像，對每一線圖像數據進行處理，判斷是否存在車輛，具體包括下列步驟：

1)對CCD攝像機序列圖像灰度特征進行二值化，具體步驟如下：

步驟一，初始化：

找到背景標志bFindBack＝false；有可疑目標標志isData＝false；統計連續10行內目標點個數的計數器置為0；

步驟二，從內存中逐行讀取數據；

步驟三，從讀取的第2行數據開始處理，用1×2的模板(-1，1)與當前行數據和上一行數據相乘，把結果中的每個數與設定的閾值T進行比較，其中，T＝20，如果像素點的值大于閾值T則將其值置為1，小于閾值T則將其值置為0；

步驟四，二值化數據連續累加10行后，將該數據分為3部分并分別求每一部分的和，如果連續200行數據的3部分和都為零，則取這200行數據中的第100行數據作為背景，以后每找到這樣的200行數據就更新一次背景，即bFindBack＝True，如果找到背景則轉至下一步，否則返回步驟二，

步驟五，如果10行累加和中某段的目標點個數大于20，那么該段數據的后續區閾可能存在目標isData＝True，接下來對該段數據后續區域按照步驟六進行處理，否則重復步驟二，步驟三和步驟五；

步驟六，首先將該段數據與背景的對應段數據相減，如果差值的絕對值大于閾值T1，取T1＝40，并且該部分數據的灰度值大于T2，取T2＝90或者小于255-T2，那么該點被認為是目標點，將其值置為255，否則置為0；

步驟七，將二值化的數據進行處理：

如果二值化后一行數據含有1024個點，先將它分為128段，每段8個點，判斷每段中像素值大于255的點的個數，如果超過4個，那么將該段內所有的像素點值都置為255，否則全部置為0；再將該行數據分為64段，每段16個點，判斷每段中像素值大于255的點的個數，如果超過9個則將該段內所有像素值置為255，否則全部置為0；

步驟八，如果收到結束指令，則停止數據處理，否則轉步驟二；

2)車輛目標提取具體步驟如下：

步驟一，將每個車道的觸發標志置為false，將空行計數器、目標左邊界、右邊界、目標開始行號、目標結束行號、目標水平投影計數器置為0，預觸發水平投影行數置為10，累加和閾值置為20，確認觸發水平投影行數置為20及累加和閾值40，確認目標結束的空行數置為100，確認觸發的目標寬度置為150；

步驟二，讀取二值化處理中步驟三的結果；