[發明專利]一種車輛監控的方法及系統

有效

• 申請號: 201210584612.0
• 申請日: 2012-12-28
• 公開（公告）號: CN103021186A
• 公開（公告）日: 2013-04-03
• 發明（設計）人: 陳宗海;郭明瑋;張陳斌;項俊平;趙宇宙
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學
• 主分類號: G08G1/042
• 分類號: G08G1/042;G08G1/065;G08G1/056;G08G1/052
• 代理公司: 北京凱特來知識產權代理有限公司 11260
• 代理人: 鄭立明;趙鎮勇

1.一種車輛監控的方法，其特征在于，該方法包括：

通過覆蓋在車道中的檢測線圈檢測車輛運動信息；

利用攝像機對進入該檢測線圈區域的車輛進行跟蹤，當跟蹤結束后，生成包含車輛行駛信息的運動軌跡；

根據所述運動軌跡及檢測線圈檢測的車輛運動信息判斷車輛是否違章。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述檢測線圈包括：普通檢測線圈與壓線檢測線圈；

所述普通檢測線圈為四邊形，設置在某一車道上；根據檢測同一車輛通過該檢測線圈的順序獲取車輛的行駛方向，并根據統計通過該檢測線圈的車輛進行車流量的統計；

所述壓線線圈設置于車道間的標線上，用于檢測車輛是否壓線行駛。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成包含車輛行駛信息的運動軌跡的步驟包括：

基于背景差法檢測車輛目標；具體的：對攝像機拍攝到的圖像進行背景建模，獲得前景圖像，檢測出前景圖像中一個或多個運動目標，并提取表示運動目標的大小目標連通區域輪廓；將得到的目標連通區域輪廓的大小與設定的閾值進行比較，若大于該閾值，則判定該運動目標為車輛；

采用均值飄移Mean?Shift與粒子濾波Particle?Filter混合跟蹤算法對檢測到的車輛進行跟蹤；具體的：將表示車輛的目標連通區域輪廓進行類聚，得到車輛列表；利用Kalman卡爾曼濾波器預測車輛列表中每一車輛的新位置；

若多個車輛的預測結果中均為同一位置，則判定車輛發生碰撞，則采用mean?shift和Particle?Filter混合算法對發生碰撞的車輛進行跟蹤，并用跟蹤得到的位置作為其新位置；若一個新位置只對應一個車輛的預測結果，則將該車輛的預測結果作為其新位置；若多個新位置對應一個車輛的預測結果，則查找最佳的新位置：根據Mean?Shift算法中直方圖最小巴氏Bhattacharyya距離法分別對預測結果進行計算獲得對應的可信度，可信度最大的預測結果對應的位置則為最佳位置，并用所述最佳位置作為該車輛的新位置；

跟蹤結束判斷：若連續T幀車輛面積均小于設定閾值，或車輛的邊緣處于圖像以外，或該車輛的連通區域輪廓的大小小于閾值，則判定跟蹤結束，其中T為正整數；

當判定跟蹤結束后，生成包含車輛行駛方向、速度及位置信息的運動軌跡。

4.根據權利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，所述根據生成的運動軌跡及檢測線圈檢測的車輛運動信息判斷車輛是否違章的步驟包括：

采用基于目標方位、尺寸的Kalman濾波平滑算法進行軌跡濾波對所述運動軌跡進行分析，獲得車輛的行駛方向、車輛的行駛速度及車輛的位置信息；

將獲得車輛的行駛方向、車輛的行駛速度及車輛的位置信息與檢測線圈檢測的車輛運動信息相結合判斷車輛是否違章：

判斷所述車輛的行駛方向與普通檢測線圈上檢測到的方向的夾角是否大于90°，若在連續的N幀圖像該夾角中均大于90°，則判定該車輛逆行，其中，N為正整數；

判斷所述車輛的行駛速度與最大閾值的大小關系；若該車輛的運行速度在連續的N幀圖像中均大于最大閾值，則判定該車輛超速行駛；

判斷所述車輛的行駛速度與最小閾值的大小關系；若該車輛的運行速度在連續的N幀圖像中均小于最小閾值，則判定該車輛違章停車；

判斷表示該車輛的位置跟蹤框的中心點是否進入壓線檢測線圈的區域，若是，則判定該車輛壓線行駛。

5.根據權利要求1-4任一項所述的方法，其特征在于，該方法還包括：

當違章判斷結束后保存車輛摘要信息，該摘要信息包括：車輛的彩色圖片；若該車輛違章，則還包括違章類型，違章時間及違章地點。

6.一種車輛監控的系統，其特征在于，該系統包括：

檢測線圈，用于覆蓋在車道中來檢測車輛運動信息；

車輛信息獲取模塊，用于利用攝像機對進入該檢測線圈區域的車輛進行跟蹤，當跟蹤結束后，生成包含車輛行駛信息的運動軌跡；

違章判斷模塊，用于根據所述運動軌跡及檢測線圈檢測的車輛運動信息判斷車輛是否違章。