[發明專利]一種基于計算機視覺的人行橫道處車輛的檢測系統及方法

有效

• 申請號: 201210566225.4
• 申請日: 2012-12-24
• 公開（公告）號: CN103077614A
• 公開（公告）日: 2013-05-01
• 發明（設計）人: 徐貴力;劉婷;陳曦;林亮;朱亮;朱磊
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G08G1/065
• 分類號: G08G1/065;G06K9/00
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林

1.一種基于計算機視覺的人行橫道處車輛的檢測系統，其特征在于：包括兩架CCD攝像機和計算機圖像處理系統；所述計算機圖像處理系統通過接口與攝像機相連；所述兩架CCD攝像機安裝于人行橫道的兩端；所述兩架CCD攝像機的視場角包含對面的等人行橫道處人區域和斜對面的車輛區域。?

2.根據權利要求1所述的一種基于計算機視覺的人行橫道處車輛的檢測系統的檢測方法，其特征在于：包括以下步驟；?

1）攝像機捕獲場景圖像；?

2）對攝像機捕獲的圖像進行切割，得到人行橫道處的大型車輛和小型車輛；?

3）對人行橫道處車輛區域再進行分割，得到位于上部的大車車頂區域、位于下部的小車及大車車底區域；?

4）提取背景和實現背景更新；?

5）通過對人行橫道處大車車頂區域圖像的處理，得到人行橫道處大車數量；?

6）采用掃描線法對人行橫道處小車及大車車底區域圖像的處理；?

7）根據得到的大車數量、統計的覆蓋車輛的掃描線的條數，以及大車與小車車身長度的關系計算人行橫道處車輛數目。?

3.根據權利要求2所述的檢測方法，其特征在于：所述步驟4）中提取背景是在路口交通燈顯示綠燈的時間段完成的。?

4.根據權利要求2所述的檢測方法，其特征在于：所述步驟5）包括，?

5-1）將當前幀與基于碼本的背景模型比較，得到人行橫道處大車車頂區域前景；?

5-2)對得到的前景進行連通域去噪處理，包括利用形態學開操作去除小噪聲，利用閉操作重建邊緣并找到大輪廓；?

5-3)對得到的圖像中的大輪廓進行統計，得到大車數量。?

5.根據權利要求2所述的檢測方法，其特征在于：所述步驟6）包括?

6-1)將當前幀與由快速背景更新法得到的背景做差，并對差分后的圖像進行二值化，得到人行橫道處小車及大車車底區域前景；?

6-2）對得到的前景進行連通域去噪處理，包括利用形態學開操作去除小噪聲，利用閉操作重建邊緣并找到大輪廓；?

6-3)把大車車底當做小車處理，對整個車道從遠到近畫掃描線，使每輛小型車輛覆蓋相?同條數的掃描線；?

6-4）計算每條掃描線上位于步驟6-2）所得到的大輪廓內的像素點數，其與該條掃描線上總像素點數的比值為R，如果比值R大于閾值T，則該掃描線覆蓋了車輛，統計R大于閾值T的掃描線的條數。?

6.根據權利要求5所述的檢測方法，其特征在于：所述步驟6-1）中快速背景更新法的初始階段采用混合高斯背景模型提取第一幅背景，在第一幅背景的基礎上更新出新背景。?

7.根據權利要求5所述的檢測方法，其特征在于：所述步驟6-4）中的閾值T為40%。?

8.根據權利要求2所述的檢測方法，其特征在于：所述步驟7）中，人行橫道處車輛數目為?

其中，N為覆蓋車輛的掃描線的條數，n為并行車道數，x為一輛小型車輛覆蓋掃描線條數，M為大型車輛數量，y——大型車輛車身長度等于y輛小型車輛車身長度。?

9.根據權利要求4或5所述的檢測方法，其特征在于：所述步驟5-1）和步驟6-1）中的前景的獲取是在路口交通燈為紅燈時間即將結束時進行的。?

10.根據權利要求2所述的檢測方法，其特征在于：所述步驟4）中背景更新結束后，基于碼本的背景模型為每一個像素生成一個碼本，快速背景更新法輸出一幅新的背景。?