[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

技術領域

本發明屬于智能交通監控領域，具體涉及一種通過分析交通視頻圖像進行車輛檢測與違章車輛抓拍的方法，適用于城市道路和高速公路場景的應用。

背景技術

車輛檢測與車輛違章抓拍是智能交通系統(ITS)中關鍵和基礎的部分，關系到車流量統計、車輛測速和車牌識別的準確性，對于分析交通狀況、改善交通秩序、保障交通安全起到重要作用。傳統的車輛檢測與抓拍方法主要是物理感應線圈法，即將通有交變電流的感應線圈埋于路面下，當車輛通過或停止在線圈上方時，通過檢測線圈回路中感應電流的變化就可以檢測出車輛。該方法的優點是檢測精度高、成本低，缺點是需要破壞路面，并且后期維護成本高。

近年來，利用視頻技術，進行車輛檢測與抓拍已經成為智能交通監控領域的研究熱點，該方法具有安裝調試簡單、無需破壞路面、檢測范圍廣和獲取的交通信息量大的特點。目前，基于視頻的車輛檢測與抓拍方法主要有：檢測線法、傳統虛擬線圈法和模型匹配的方法。

檢測線法的基本原理：是在待檢測圖像車道區域垂直于車輛行駛方向的合適位置設置檢測線，初始化建立檢測線位置上的背景圖像并進行更新，當有車輛經過檢測線時，檢測線上的圖像會由于車輛的覆蓋而發生變化，分析這種變化就可以對車輛進行檢測。該方法具有思路簡單、計算量小、實時性好，并且可以同時檢測多條車道。但是由于只關注檢測線上圖像的變化，丟失了視頻中的大量有用信息，并且檢測線極易受到環境變化的影響，導致產生的誤差較大。

模型匹配法的基本原理：是對視頻圖像進行運動目標檢測，得到車輛候選區域，利用車輛候選區域的邊緣、形狀、大小和顏色等特征建立車輛模型，與預先建立好的車輛模型庫進行匹配，來實現運動車輛的檢測。該方法的優點在于最大限度的利用視頻中的車輛信息，能獲得較為全面交通參數，但是在實際應用場景中，車型和車輛姿態千變萬化，難以建立通用的車輛模型庫，并且車輛特征的提取過程和車輛模型的建立過程復雜，計算量大，無法滿足實時性要求。

傳統虛擬線圈的基本原理：是在待檢測圖像中停車線兩側(垂直于車輛行駛方向)的每個車道區域內分別設置一個矩形虛擬線圈，通過分析虛擬線圈內的圖像特征的變化來檢測車輛，結合交通信號燈的狀態確定抓拍時機，對違章車輛進行抓拍。該方法除了具有思路簡單、計算量小和實時性好的優點外，相對于檢測線法，虛擬線圈能保留圖像更多有效信息，抗干擾性和準確性更高。但是，由于虛擬線圈位置設置固定，無法檢測和抓拍不按道行駛的車輛。

相對于檢測線法，傳統虛擬線圈法具有更好的抗干擾性和準確性，并且能獲得更多的交通參數；相對于模型匹配法，傳統虛擬線圈具有思路簡單、計算量小和實時性好的特點。在性能上，傳統虛擬線圈法能在檢測線法和模型匹配法之間達到平衡，因此在實際的交通監管系統中得到了廣泛的應用。

發明內容

本發明的目的在于，針對傳統虛擬線圈法的不足提出一種基于復合虛擬線圈的車輛檢測與抓拍方法，即結合車輛檢測技術和虛擬線圈技術，有效克服傳統虛擬線圈無法檢測和抓拍非車道車輛的局限性，提高了車輛檢測與抓拍的準確率。

本發明提出的技術方案如下：

一種基于復合虛擬線圈的車輛檢測與抓拍方法，包括如下具體過程：

步驟一、背景圖像重建

利用交通視頻的圖像序列信息，采用基于區域灰度統計特征的背景重建技術，得到攝像機監控區域的背景圖像。

步驟二、生成復合虛擬線圈

通過人機界面交互的方式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。

步驟三、提取車輛區域

首先，采用背景差分法進行車輛檢測，得到前景(包含運動車輛)二值圖，并根據該二值圖進行背景圖像更新。

其次，利用陰影消除和抑制技術，將前景二值圖中屬于陰影的前景像素點置為背景像素點。

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，得到準確的車輛區域二值圖。

步驟四、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的二值圖，進行下面的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。