[發明專利]基于視頻監控的全天候市區車輛跟蹤與計數方法

有效

• 申請號: 201110333116.3
• 申請日: 2011-10-28
• 公開（公告）號: CN102385803A
• 公開（公告）日: 2012-03-21
• 發明（設計）人: 韓光;李曉飛;劉漢艷;楊夢婕;丁威;李良;盧葉琴
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G08G1/065
• 分類號: G08G1/065;G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 許方

1.一種基于視頻監控的全天候市區車輛跟蹤與計數方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟A，采用安裝在路邊的監控攝像機實時獲取交通視頻圖像，根據當前圖像的亮度和系統時間，綜合判斷當前時刻是白天時段還是夜間時段；

步驟B，當判斷結果是白天時段，所述車輛跟蹤與計數方法具體步驟如下：

B1，采用背景更新方法獲取背景圖像，利用背景去除法檢測車輛前景目標；

B2，對由步驟B1獲得的前景目標圖像進行陰影去除；?

B3，對由步驟B2得到的前景目標圖像再進行粘連消除，獲得最終的前景目標圖像；

B4，根據當前路況是否擁堵進行虛擬線框法和跟蹤算法切換，具體步驟為；

B41，計算一定時間段內前景總面積大于設定閾值的幀數和該時間段內通過的車輛數；

B42.?通過對B41中得到的幀數和車輛數判斷當前路況是否擁堵；

B43，若當前的路況為暢通時，調用跟蹤算法對車輛進行計數；若當前的路況為擁堵時，則調用虛擬線圈法對車輛進行計數；

步驟C，當判斷結果是夜間時段，所述車輛跟蹤與計數方法具體步驟如下：

C1，在原始圖像上設定要進行夜間檢測的檢測區域，該區域的設定要盡可能覆蓋整個路面為宜，通過設定的檢測區域對原始圖像進行剪裁，從而獲得目標處理圖像；

C2，對目標處理圖像進行自適應二值化處理，對目標處理圖像從上到下，從左到右進行遍歷，將目標處理圖像中的每個像素的灰度值與設定閾值進行比對，若大于閾值，則像素設為255，若小于閾值，則像素設為0；

C3，對步驟C2獲得的二值化圖像進行形態學處理，使用3×3的結構因子對圖像進行腐蝕，用7×7的結構因子對圖像進行膨脹；

C4，設置步驟C3獲得的圖像中水平的中軸線為夜間車燈檢測線；

C5，按照步驟C4獲得的夜間車燈檢測線對步驟C3獲得的圖像進行夜間圖像預處理操作：

對獲得的前景區域形狀和大小符合車燈的進行處理，設定車燈區域的縱向中軸線上的所有像素值為一定值，即為預設車燈標記值；對獲得的前景區域形狀和大小不滿足車燈的，去除該區域；

C6，對圖像的水平中軸線按從左到右進行檢測，若檢測到像素值為預設車燈標記值，則對車燈進行計數；

C7，對比前后兩幀間檢測車燈的坐標，判斷是否是同一個車燈；

C8，根據車燈數量進行車輛計數。

2.根據權利要求1所述的基于視頻監控的全天候市區車輛跟蹤與計數方法，其特征在于，所述步驟B1的具體步驟為：利用公式B__i+1?=?(1-a)*B__i+?a*Cur__i，計算出當前背景圖像，式中B__i代表原背景圖像，Cur__i代表當前幀圖像，a代表背景更新權值；然后利用當前幀圖像減去背景圖像得到車輛的的前景目標圖像。

3.根據權利要求1所述的基于視頻監控的全天候市區車輛跟蹤與計數方法，其特征在于，所述步驟B43中當確定采用虛擬線圈方法計數的時候，把當前車輛數傳遞給虛擬線圈計數器，并在隨后的預設時間內采用虛擬線圈法進行計數，在下一個判決時刻，判斷是否繼續運行虛擬線圈法，若繼續運行，則虛擬線圈計數器繼續進行車輛計數，若不繼續運行，則把虛擬線圈計數器的當前值傳遞給跟蹤算法計數器。

4.根據權利要求1所述的基于視頻監控的全天候市區車輛跟蹤與計數方法，其特征在于，所述步驟B2的具體步驟如下：

B21.?對背景灰度圖像和當前幀灰度圖像求取互相關系數；

B22.?對當前幀灰度圖像進行基于灰度值的陰影初判斷，灰度值在設定范圍內的初步判斷為陰影；

B23.?對初步判斷為陰影的區域，進行基于互相關的陰影檢測，互相關系數大于互相關閾值的為陰影區域，去除陰影區域，獲得經過互相關去陰影操作后的前景二值區域；

B24.?使用canny邊緣算子對車輛及陰影區域進行邊緣提取，獲得車輛及陰影區域的邊界圖像；

B25.?對邊界圖像進行垂直投影，獲得垂直投影向量，對圖像每列的像素數總和進行保存；

B26.?陰影區域判斷，檢查當前幀的前景目標圖像及邊緣圖像的垂直投影向量中的對應列的值是否在預設范圍內，滿足條件時判斷所處理的列為陰影，否則不判為陰影；

B27.?對判斷為陰影的區域，基于互相關去除陰影后的前景目標圖像進行二次去陰影。