[發明專利]一種視頻多車輛輪廓檢測方法有效
| 申請號: | 201210202508.0 | 申請日: | 2012-06-19 |
| 公開(公告)號: | CN102799857A | 公開(公告)日: | 2012-11-28 |
| 發明(設計)人: | 路小波;熊陽;路暢 | 申請(專利權)人: | 東南大學 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06T7/20;G08G1/01;H04N5/14 |
| 代理公司: | 南京天翼專利代理有限責任公司 32112 | 代理人: | 湯志武 |
| 地址: | 210096*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 視頻 車輛 輪廓 檢測 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種視頻多車輛輪廓檢測方法,屬于交通監控、視頻圖像處理、機器視覺技術領域。
背景技術
近些年來,利用視頻技術進行車輛檢測成為車輛檢測技術中的一個熱點,它可模仿人的視覺功能進行車輛檢測和跟蹤,具備可檢測多個車道、安裝維修簡單等優點。
視頻車輛檢測技術從策略上可以分為兩類:基于虛擬線圈和基于跟蹤的方法。虛擬線圈法通過檢測特定檢測區域內圖像變化可以檢測通過該區域的運動車輛,檢測區域的選取依賴人的先驗知識,可大幅度的減少干擾并減輕計算負擔,該方法簡單高效,適用于車輛計數,但該類方法很難得到車輛圖像的完整輪廓和車輛運動軌跡。基于跟蹤的方法可以識別并記憶每輛車在視頻幀序列中的圖像輪廓和運動軌跡,適用于更廣泛更高級的應用,如交通事件檢測。
基于跟蹤的方法中,車輛的檢測通常采用檢測車輛的完整前景邊緣或查找前景連通域的方法。該類方法是建立在車輛前景連通的基礎上的,然而,為了得到連通的車輛前景,往往造成干擾信號被放大或者鄰近車輛互相粘連的結果,這種結果會降低車輛檢測的準確性。既能抑制干擾信號又使不同車輛互相分離的圖像處理方法,往往造成單個車輛的前景分裂成若干連通區域而不是一個連通的整體,這使得車輛的完整輪廓難以獲得,尤其當多輛車同時出現在視頻中時,問題更為嚴重。另外,道路兩旁樹木搖曳、攝像機輕微抖動、行人走動等情況也會對車輛檢測造成干擾。
發明內容
本發明針對現有技術在面對多個車輛同時進入監控區域、攝像機輕微抖動、背景復雜等問題時的不足,提出一種視頻多車輛輪廓檢測方法,其特征在于:
步驟1:初始化:
步驟1.1:獲取一段視頻,再從視頻獲取背景圖像;
步驟1.2:以圖像左上角的像素位置為原點,像素為單位長度,從左到右的方向為X軸正方向,從上到下的方向為Y軸正方向,建立坐標系;
步驟1.3:用一個多邊形在視頻場景中圈出監控區域,該多邊形稱為虛擬圍欄,如果車輛行駛方向為從下至上,則虛擬圍欄的底部為水平線,該底部水平線稱為入境線,如果車輛行駛方向為從上至下,則虛擬圍欄的頂部為水平線,該頂部水平線稱為入境線,入境線的Y軸坐標表示為Y_IN;
步驟1.4:獲取一幀有轎車剛好完全駛入監控區域的圖像,車輛剛好完全駛入監控區域是指車輛尾部緊貼入境線,在該車的車頭前畫一條水平線,稱為最小車長線,最小車長線的Y軸坐標表示為Y_LONG,在最小車長線與入境線之間畫一條水平線,稱為觸發線,觸發線的Y軸坐標表示為Y_TOUCH,觸發線與最小車長線的距離和觸發線與入境線的距離之比為3:1~4:1,在該車兩側畫2條豎直線,使2條豎直線之間的距離為該車寬度的1.3~1.5倍,該豎直線稱為車寬線,2條車寬線之間的距離表示為WIDE;
步驟1.5:用變量S表示整段視頻中已檢測出來的車輛總數,用變量k表示正在檢測的圖像在視頻中的幀序,第k幀圖像表示為f(k),第k幀圖像中的車輛的集合表示為CARS(k),第k幀圖像中的編號為n的車表示為car(n,k),編號n表示car(n,k)是整段視頻中第n輛被檢測出來的車,car(n,k)的輪廓表示為c(n,k);
設第k幀圖像f(k)是由M×N個像素構成的像素矩陣,將第k幀圖像f(k)劃分為(M-m+1)×(N-m+1)個塊,每個塊是由m×m個像素構成的像素矩陣,m取值為WIDE的0.1~0.3倍,第k幀圖像中的中心點坐標為(x,y)的塊表示為sub(x,y,k),屬于編號為n的車car(n,k)的塊集合表示為SUBS(n,k);
步驟1.6:令表示幀序的變量k為0,整段視頻中已檢測出來的車輛總數S為0,第0幀車輛集合CARS(0)為空集;
步驟2:表示幀序的變量k自增1,獲取第k幀圖像f(k),令第k幀圖像的車輛集合CARS(k)為空集;
步驟3:獲取車身輪廓集合:
步驟3.1:取第k幀圖像f(k)與背景圖像之差的絕對值圖像作為第k幀差分圖dif(k);
步驟3.2:第k幀差分圖dif(k)中處于監控區域內且灰度值大于閾值T1的像素稱為前景像素,否則稱為背景像素,令前景像素灰度值為255,背景像素灰度值為0,得到第k幀二值圖binary?(k),T1可取值為20~50;
步驟3.3:,對第k幀二值圖binary(k)進行形態學開運算,得到第k幀前景圖像obj(k),形態學開運算中的核是邊長為m/2的矩形,核的參考點是核的中心點;
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