[發明專利]基于復合虛擬線圈的車輛檢測與抓拍方法

無效

• 申請號: 201110276694.8
• 申請日: 2011-09-19
• 公開（公告）號: CN102324183A
• 公開（公告）日: 2012-01-18
• 發明（設計）人: 汪國有;陳琳;何靜;田江敏;朱曼瑜
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06K9/00
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 李佑宏

1.一種基于復合虛擬線圈的車輛檢測與抓拍方法，包括如下具體步驟：

(1)背景圖像重建

對交通視頻的圖像序列進行背景重建，獲得攝像機監控區域的背景圖像；

(2)生成復合虛擬線圈

在步驟(1)中獲得的背景圖像上設置監控車道的停車線，利用停車線位置和車道數目信息，在每個車道停車線的上下兩端，即垂直于車輛行駛方向上分別生成兩級復合虛擬線圈；

(3)提取車輛區域

首先，采用背景差分法進行車輛檢測，獲得前景二值圖，并根據該前景二值圖進行背景圖像更新；

其次，將前景二值圖中屬于陰影的前景像素點置為背景像素點，以消除陰影；

最后，對消除陰影的前景二值圖，進行形態學處理、空洞填充和區域平滑，得到車輛區域二值圖；

(4)更新車輛行駛信息表

初始時建立空的車輛行駛信息表，將得到的每一幅車輛區域二值圖，進行如下處理來更新車輛行駛信息表：

首先，對車輛區域二值圖進行區域標記，即不同的車輛區域用不同的標記表示，得到車輛區域標記圖；

其次，如果車輛行駛信息表為空，則將當前車輛區域標記圖中的車輛區域的信息依次加入到車輛行駛信息表中，并在車輛行駛信息表中標記為有效車輛區域，否則，先將車輛行駛信息表中的所有項都置為無效車輛區域，再判斷每個標記車輛區域與車輛行駛信息表中項是否匹配，以更新車輛行駛信息表；

最后，刪除車輛行駛信息表中標記為無效車輛區域的項；

(5)車輛抓拍

根據車輛行駛信息表中每一項代表的車輛區域與虛擬線圈的位置關系，保存三張記錄車輛違章過程的圖像，即可實現違章車輛抓拍。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟(1)中，對背景圖像的重建采用基于路面灰度的統計特征進行，具體步驟如下：

(1.1)對交通視頻序列圖像進行抽樣分塊處理：

首先，按照視頻序列圖的順序，從第一幀開始每隔一定幀數抽取一幀圖像，得到抽樣圖像SF(x，y)，將抽樣圖像SF(x，y)按照灰度轉化公式轉化為灰度圖SG(x，y)，并對抽樣灰度圖SG(x，y)建立分塊圖像SB(x，y)，分塊圖像SB(x，y)中每個點的灰度值對應抽樣灰度圖SG(x，y)中相應塊的灰度均值，即：

SB(x,y)=1N2Σx1=N·xx1+N-1Σy1=N·yy1+N-1SG(x1,y1)]]>

上式中，(x，y)代表分塊圖SB(x，y)上像素點的位置，(x₁，y₁)代表抽樣灰度圖SG(x，y)上像素點的位置，分塊大小為N×N，N為正整數；

(1.2)初始時將路面近似灰度值gray標記為-1，對當前抽樣灰度圖SG(x，y)按照如下方式來更新路面灰度近似值gray：

(1.2.1)對抽樣灰度圖SG(x，y)進行直方圖統計，在0～255之間尋找波峰對應的灰度值Hmax；

(1.2.2)統計直方圖中Hmax兩側一定間隔形成的灰度區間范圍內像素點的總數Sum：

Sum=Σi=Hmax-ΔHmax+Δhist[i]]]>

其中，hist[i]表示灰度值為i的像素點數目，Δ為Hmax兩側的間隔，Hmax-Δ～Hmax+Δ為統計像素點總數Sum的灰度區間；

(1.2.3)判斷Sum的值是否大于閾值T₀，如果大于T₀，則更新路面灰度近似值gray為Hmax；否則，保留路面灰度近似值gray的原始值，其中，

T0=h·w2]]>

式中，h和w分別為抽樣灰度圖SG(x，y)的高度和寬度；

(1.3)從第三幀抽樣分塊圖SB(x，y)開始，如果路面灰度近似值gray更新過，即不為標記值-1，則按照如下方式提取當前抽樣圖SF(x，y)中的穩定背景塊，加入到背景圖像Back(x，y)中的對應位置；否則，返回步驟(1.2)對下一個抽樣幀進行處理：

(1.3.1)在相同位置的像素點，當前抽樣分塊圖與其前面兩幀抽樣分塊圖的差值的絕對值之和小于閾值T₁，則將該點對應于當前抽樣圖像SF(x，y)中的塊標記為疑似背景塊，即：

|SB(t，x，y)-SB(t-1，x，y)|+|SB(t，x，y)-SB(t-2，x，y)|＜T₁

其中，SB(t-2，x，y)、SB(t-1，x，y)和SB(t，x，y)表示連續三幀抽樣分塊圖在坐標為(x，y)處的灰度值，SB(t，x，y)為當前抽樣分塊圖；

(1.3.2)對于當前抽樣分塊圖SB(t，x，y)中標記為疑似背景塊點的像素，判斷其灰度值與路面灰度近似值gray的差值的絕對值是否小于閾值T₂，如果小于閾值T₂，則將疑似背景塊標記修改為穩定背景塊；否則，將疑似背景塊標記修改為無效背景塊；

(1.3.3)將當前抽樣圖像SF(x，y)中的穩定背景塊加入到背景圖像Back(x，y)中的對應位置；

(1.4)統計背景圖像Back(x，y)中圖像塊的數目，如果大于閾值T₃，則背景圖像重建過程執行完畢；否則，返回步驟(1.2)對下一個抽樣幀進行處理，其中，

T₃＝h_n·w_n·99％

式中，h_n＝h/N和w_n＝w/N分別表示分塊后圖像的高度和寬度。