[發明專利]一種出租車識別方法

有效

• 申請號: 201310704057.5
• 申請日: 2013-12-19
• 公開（公告）號: CN103680148A
• 公開（公告）日: 2014-03-26
• 發明（設計）人: 王飛躍;田濱;李泊;李葉;王坤峰;熊剛;朱鳳華;胡斌
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所;東莞中國科學院云計算產業技術創新與育成中心
• 主分類號: G08G1/017
• 分類號: G08G1/017;G06K9/00
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 宋焰琴

技術領域

本發明涉及視頻監控技術領域，尤其是一種城市道路監控視頻中的出租車識別方法，該方法是一種利用圖像處理、特征提取技術，對監控視頻中的出租車輛進行自動識別的方法。

背景技術

在大中型城市，城市化發展導致了交通阻塞、交通違章和交通事故的情況越來越多。為了對交通進行更有效的控制和管理，智能交通已經引起了廣泛的重視。交通信息服務是智能交通系統功能的一個重要部分，這一功能的實現必須首先對交通路況進行監控，快速、準確地獲取各種交通參數。隨著視頻監控技術的發展，視頻攝像機已經被廣泛用來對各種環境、區域和場所進行實時監控。隨著視頻傳感器數量的急劇增加，傳統的人工被動監控已經遠遠無法滿足監控任務的需要。因此，實現可以代替人眼的智能自動監控功能成為視頻監控研究的目標。

在現有的智能交通系統中，車輛定位技術在交通監控中廣泛應用，其主要分為基于運動目標和靜態目標的定位方法?；谶\動目標的定位方法是將道路上的車輛看作運動目標，其可以處理光照變化、適用于多模態以及緩慢變化的背景。然而運動的目標未必是車輛，因此許多研究人員利用車輛表面的視覺信息來定位車輛。這些方法利用顏色、邊緣及角點特征來學習車輛或車輛部位模型，然后利用分類器以及生成式模型來定位車輛。

然而，有關特殊車輛的定位與識別的研究很少，如出租車識別。出租車是城市交通的一個重要組成部分，在北京，大約有三分之一的乘客選擇出租車出行。特別是，道路上有許多非法運行的出租車輛，通常稱為“克隆車”，它們與正規出租車具有非常相似的外觀，這使得乘客的利益和安全難以得到保證。因此，出租車管理是城市交通管理的重要組成部分，包括出租車監控和出租車調度，如何利用視覺傳感器來定位出租車輛，可以作為出租車管理的一種有效途徑。經對現有技術文獻的檢索發現，朱偉等人發表在《視頻應用與工程》上的文章“一種基于視頻監控的出租車檢測方法”，通過提取車輛的有向梯度直方圖（HOG）特征，作為支持向量機分類器輸入，分類識別出租車。但是該系統使用了大量的樣本模型，計算開銷太大，而且識別率也不是很高，限制了其工程實際應用。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術中的不足，為城市交通監控提供一種有效的出租車識別方法，能在光照變化、不同天氣條件等實際工程應用的復雜環境下，實時準確地定位出租車輛，為出租車管理提供一種可靠的基礎。

為實現上述目的，本發明提供一種出租車識別方法，該方法包括以下步驟：

步驟S1，對視頻序列中的道路交通場景進行圖像標定，以進行圖像坐標系和物理坐標系的相互轉換，從而獲取視頻序列中每一幀圖像每個位置的物理坐標；

步驟S2，定位所述視頻序列每一幀圖像中車牌和頂燈的位置；

步驟S3，提取所述視頻序列存在車牌和頂燈位置的圖像中出租車輛的顏色噴涂區域；

步驟S4，根據所述步驟S2定位到的車牌位置與所述步驟S3提取到的出租車位置顏色噴涂區域之間的相對位置關系，以及所述步驟S2定位到的頂燈的位置，對于出租車的位置進行最終定位。

本發明與現有技術相比的顯著效果在于：本發明針對智能視頻監控中出租車識別的需要，利用圖像處理和特征提取技術，可以對視頻序列中的出租車位置進行定位和實時識別，不需要對原始視頻信號進行任何的預處理，而且對實際監控視頻中出現的光照變化、不同天氣等干擾同時具有較高的魯棒性，即具有算法簡單、精確度高、魯棒性強等優點。由于本發明克服了這些現有技術在實際工程應用方面難以解決的問題，也消除了實現真正工程應用的主要障礙，因此，本發明真正實現了視頻中出租車目標的實時識別，最終為出租車管理提供了一種有效的管理途徑。

附圖說明

圖1是本發明出租車識別方法的流程圖。

圖2是根據本發明一實施例的車輛定位的中間結果及最終結果圖。

圖3是根據本發明一實施例的出租車表面顏色噴涂區域的RGB散點圖。

圖4是根據本發明一實施例的出租車顏色噴涂特征提取和出租車識別結果圖。

具體實施方式

為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚明白，以下結合具體實施例，并參照附圖，對本發明進一步詳細說明。

圖1是本發明出租車識別方法的流程圖，如圖1所示，所述出租車識別方法包括以下步驟：

步驟S1，對視頻序列中的道路交通場景進行圖像標定，以進行圖像坐標系和物理坐標系的相互轉換，從而獲取視頻序列中每一幀圖像每個位置的物理坐標；