[發明專利]一種基于視頻的車型判別方法

無效

• 申請號: 201210096047.3
• 申請日: 2012-04-01
• 公開（公告）號: CN102637361A
• 公開（公告）日: 2012-08-15
• 發明（設計）人: 宋煥生;楊媛;李文敏;付洋;劉雪琴;楊孟拓;張輝;李曉
• 申請（專利權）人: 長安大學
• 主分類號: G08G1/017
• 分類號: G08G1/017;G06K9/00
• 代理公司: 西安恒泰知識產權代理事務所 61216
• 代理人: 李鄭建

技術領域

本發明屬于視頻檢測技術領域，具體涉及一種基于視頻的車型判別方法。

背景技術

隨著社會主義市場經濟的發展，人們的生活水平得到了極大的提高，機動車輛的數量也隨之迅速增加。由此帶來了交通擁堵、交通事故頻發、交通環境惡化、收費制式混亂、交通管理落后等交通問題，從而一種大范圍、全方位發揮作用的實時、準確、高效的綜合交通運輸管理系統就應運而生。智能化交通系統(Intelligent?Transportation?System，簡稱ITS)正是在這種條件下產生的。車輛類型判別，簡稱為車型判別，作為ITS中的一個重要分支，在打擊盜竊車輛、規范交通秩序、大型停車場管理、高速公路自動計費、交通流量統計等方面具有廣闊的應用前景。目前，準確判別車型仍是一個較新的課題，人們在不斷探索著簡單、方便、快速的識別方法。

到目前為上，已形成了以利用紅外線、環形線圈和雷達等傳感器為手段的一系列車型判別分類方法。這些方法原理簡單，物理概念清晰明確，實現起來較容易。但也存在硬件系統較復雜，系統的環境適應能力較差，故具有故障率較高、維修不便等缺陷，在實際使用中難以推廣。

發明內容

針對現有技術存在的缺陷或不足，本發明的目的在于，提供一種基于視頻的車型判別方法，該方法可以對視頻范圍內所有車輛類型實現實時、可靠的判別。

為了實現上述任務，本發明采取如下的技術解決方案：

一種基于視頻的車型判別方法，其特征在于，按照下列步驟實施：

步驟一，在視頻序列圖像中，在垂直于車道線方向上手動設置兩個虛擬線圈，將車輛通過兩個虛擬線圈時的視頻圖像進行二值化；采用一種已知的攝像機幾何標定方法，得到圖像像素行和實際距離之間的映射關系，即映射表。從而可得出兩個虛擬線圈之間的實際距離。

步驟二，當車尾通過兩個虛擬線圈時，分別記錄下兩個時間幀，從而得到車輛通過虛擬線圈所用時間。再結合步驟一中得出的兩個線圈間的距離，可求出車輛通過虛擬線圈時的平均速度。

步驟三，在兩個虛擬線圈之間設置一條固定標記線，分別記下車頭以及車尾經過該固定位置時的時間幀，從而得到車輛通過該標記線時(此時車輛正好走過一個車長距離)所用時間。再結合步驟二中所求速度，即可求出車輛長度。

步驟四，利用車輛長度即可對其類型進行判別。

本發明的基于視頻的車型判別方法，與現有技術相比，可以對視頻范圍內所有車輛類型進行識別，不受環境限制，能夠對車輛類型進行實時、可靠的判別。并且易于實現、準確性較高，很適合于實時判別車輛類型，具有廣闊的應用前景。

附圖說明

下面結合附圖和具體實施例對本發明作進一步的詳細說明。

圖1為不同類型的車輛經過同一路段。

圖2為視頻圖像中的虛擬線圈示意圖。

圖3是小車和大車經過固定標記線時的二值化效果圖。其中，圖3(a)中兩幅圖為小車經過固定標記線時的二值化效果圖，圖3(b)中兩幅圖為大車經過固定標記線時的二值化效果圖。

圖4為車型判別流程圖。

以下結合附圖和實施例對本發明作進一步的詳細說明。

具體實施方式

本實施例給出一種基于視頻的車型判別方法，利用視頻檢測以及圖像處理的相關技術，求出車輛長度，從而對車輛類型進行實時，可靠的判別。具體按下列步驟進行：

步驟一，在視頻序列圖像中，在垂直于車道線方向上手動設置兩個虛擬線圈，如圖2所示。將車輛通過兩個虛擬線圈時的視頻圖像進行二值化；采用一種已知的攝像機幾何標定方法(中國專利申請：“一種線性模型下的攝像機幾何標定方法”(公開(公告)號：CN102222332A)，得到圖像中像素行和實際距離之間的映射關系，即映射表，根據該映射表，可以求出兩個虛擬線圈之間的實際長度M。

步驟二，當車尾通過第一個虛擬線圈時，記下當前圖像幀數N₁；當車尾通過第二個虛擬線圈時，記下當前圖像幀數N₂。由于播放25幀視頻圖像所用時間為1秒，可知車輛通過兩個虛擬線圈所用時間為：t₀＝(N₂-N₁)/25秒。因此，可以求出車輛通過兩個虛擬線圈時的平均速度為：v＝M/t₀。