[發(fā)明專利]一種基于圖像塊的狀態(tài)演變過(guò)程分析的停車事件檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310099604.1
• 申請(qǐng)日: 2013-03-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103236157A
• 公開(kāi)（公告）日: 2013-08-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 宋煥生;趙倩倩;李潔;楊孟拓;李建成;李東方;張鵬;宋鵬飛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 長(zhǎng)安大學(xué);中國(guó)公路工程咨詢集團(tuán)有限公司
• 主分類號(hào): G08G1/01
• 分類號(hào): G08G1/01;G06T7/20
• 代理公司: 西安恒泰知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 61216
• 代理人: 李婷

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于視頻檢測(cè)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像塊的狀態(tài)演變過(guò)程分析的停車事件檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

隨著高速公路的快速發(fā)展和汽車數(shù)量的增多，在高速公路上由于違章停車所造成的交通事故不斷上升。由于高速公路的封閉性以及行駛的車輛速度快等特點(diǎn)，如果有違章停車而沒(méi)有及時(shí)處理，就很容易導(dǎo)致車輛的碰撞而引發(fā)交通事故，不僅影響交通的正常進(jìn)行甚至造成人身的傷亡和財(cái)產(chǎn)的損失。因此，需要實(shí)時(shí)地檢測(cè)出高速公路上的停車事件。

常用的停車事件檢測(cè)方法主要有環(huán)形線圈檢測(cè)、微波檢測(cè)以及數(shù)字視頻檢測(cè)，但環(huán)形線圈檢測(cè)需要破壞路面，安裝維護(hù)不便；微波檢測(cè)在交通流量大的情況下，檢測(cè)精度不高；數(shù)字視頻檢測(cè)系統(tǒng)不需破壞路面，且安裝維護(hù)時(shí)無(wú)需中斷交通，同時(shí)可以對(duì)多個(gè)車道進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)的功能多，且能實(shí)時(shí)地反映道路的運(yùn)行狀況。因此，在實(shí)際的交通事件檢測(cè)系統(tǒng)中數(shù)字視頻檢測(cè)技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用。

目前常用的視頻停車事件檢測(cè)方法主要有減背景法，該方法不僅對(duì)背景要求較高，而且需要對(duì)圖像中的所有目標(biāo)進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的跟蹤。處理過(guò)程復(fù)雜且很難滿足實(shí)時(shí)性的要求。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足和缺陷，本發(fā)明的目的在于，提供一種基于圖像塊的狀態(tài)演變過(guò)程分析的停車事件檢測(cè)方法，該方法可以對(duì)視頻范圍內(nèi)的所有停車事件實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、可靠的檢測(cè)。

為了實(shí)現(xiàn)上述任務(wù)，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：

一種基于圖像塊的狀態(tài)演變過(guò)程分析的停車事件檢測(cè)方法，該方法按照以下步驟進(jìn)行：

步驟一，選取視頻中的第一幀圖像作為參考幀；

步驟二，將圖像的每一幀和參考幀在相同的坐標(biāo)系下都劃分為多個(gè)塊,同時(shí)為每個(gè)塊設(shè)定一個(gè)計(jì)數(shù)器CT并將其初始化為0；

步驟三，對(duì)于第二幀圖像的每個(gè)塊，計(jì)算該塊與其在相應(yīng)的參考?jí)K中對(duì)應(yīng)像素灰度差的絕對(duì)值之和，當(dāng)所得的絕對(duì)值之和小于設(shè)定的閾值A(chǔ)時(shí)，將該塊對(duì)應(yīng)的計(jì)數(shù)器加一；否則，將該塊對(duì)應(yīng)的計(jì)數(shù)器清零，同時(shí)用當(dāng)前幀對(duì)應(yīng)的塊替換該參考?jí)K，即將當(dāng)前幀對(duì)應(yīng)的塊作為下一步的參考?jí)K，其中：

所述的閾值A(chǔ)的取值范圍為500～600；

步驟四，重復(fù)步驟三的處理方法對(duì)從第三幀圖像起的所有連續(xù)的圖像進(jìn)行處理；

步驟五，當(dāng)某塊的計(jì)數(shù)器CT達(dá)到給定的閾值B時(shí)，將當(dāng)前塊的像素灰度值保存起來(lái)，第一次時(shí)保存在SP中，以后的各次保存在SC中，其中：

所述的閾值B的取值范圍為100～120；

步驟六，分別計(jì)算SP和SC內(nèi)所有像素的均值和方差，當(dāng)其均值的差小于給定的閾值C1且方差的差小于給定的閾值C2時(shí)，將該塊標(biāo)記為不變的塊，轉(zhuǎn)到步驟四繼續(xù)處理；否則將該塊標(biāo)記為變化的塊；不論差值的結(jié)果如何，都用SC替換SP，重復(fù)上述步驟直到視頻結(jié)束為止，其中：

所述的閾值C1和閾值C2的取值均為2.5；

步驟七，對(duì)變化的塊進(jìn)行連通域檢測(cè)，如果某連通域內(nèi)塊的個(gè)數(shù)大于閾值D，則該連通域?yàn)橥＼囀录环駝t不是停車事件，檢測(cè)完畢，其中：

所述的閾值D的取值范圍為6～18。

本發(fā)明的基于圖像塊的狀態(tài)演變過(guò)程分析的停車事件檢測(cè)方法，與現(xiàn)有技術(shù)相比，不受背景提取效果的限制，具有較高的穩(wěn)定性和檢測(cè)精度，且易于實(shí)現(xiàn)，能有效地檢測(cè)出場(chǎng)景中的所有停車事件，因此具有廣闊的應(yīng)用前景。

附圖說(shuō)明

圖1為視頻序列中的一幀圖像；

圖2是塊計(jì)數(shù)器的值第一次達(dá)到閾值B的一個(gè)穩(wěn)定狀態(tài)的圖像塊。

圖3是圖2的圖像塊所對(duì)應(yīng)的塊計(jì)數(shù)器的值第二次達(dá)到閾值B的一個(gè)穩(wěn)定狀態(tài)的圖像塊。

圖4為對(duì)視頻圖像中的所有塊進(jìn)行分析，比較每個(gè)塊相鄰的兩個(gè)穩(wěn)定狀態(tài)后得出的圖像結(jié)果，其中的白色區(qū)域?yàn)闄z測(cè)到的狀態(tài)變化的圖像塊；黑色區(qū)域?yàn)闄z測(cè)到的狀態(tài)不變的圖像塊。

圖5為對(duì)圖3中狀態(tài)變化的塊進(jìn)行連通域分析的結(jié)果圖，其中方框表示連通域的最小外接矩形。

圖6為在原視頻圖像原始視頻圖像中將檢測(cè)到的停車用最小外接矩形框起來(lái)；

圖7為停車報(bào)警示意圖。

以下結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明的內(nèi)容作進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。

具體實(shí)施方式

本實(shí)施例給出一種基于圖像塊的狀態(tài)演變過(guò)程分析的停車事件檢測(cè)方法，演變?yōu)橥＼嚨膲K與原來(lái)的道路塊是兩個(gè)完全不同的狀態(tài)，通過(guò)分析圖像塊的狀態(tài)演變過(guò)程，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)停車事件的檢測(cè)，需要說(shuō)明的是，本發(fā)明的方法過(guò)程中所處理的圖像是視頻中的沿正時(shí)間序列的第一幀圖像、第二幀圖像、第三幀圖像、…、第m(m為自然數(shù))幀圖像。