[發明專利]基于實時雙路視頻流的車型精確分類系統及方法

有效

• 申請號: 201410080066.6
• 申請日: 2014-03-06
• 公開（公告）號: CN103794056A
• 公開（公告）日: 2014-05-14
• 發明（設計）人: 郭長全
• 申請（專利權）人: 北京卓視智通科技有限責任公司
• 主分類號: G08G1/017
• 分類號: G08G1/017;G06K9/00;G06K9/66
• 代理公司: 北京世譽鑫誠專利代理事務所(普通合伙) 11368
• 代理人: 郭官厚

1.基于實時雙路視頻流的車型精確分類系統，其特性在于，包括：

車身掃描攝像機：架設在車道入口，架設高度為1-1.5米，垂直掃描車身的側面；

高清抓拍攝像機：架設在車道正前或側前45°角方向，架設高度為1-1.5米，實現車輛正面圖像抓拍；

視頻車型檢測器：將車身掃描攝像機傳來的多幀圖像進行拼接、還原車身；根據高清抓拍攝像機傳來的圖像信息，準確定位車輛位置，同時對目標車輛先進行初步劃分再進行精確劃分。

2.根據權利要求1所述的基于實時雙路視頻流的車型精確分類系統，其特性在于，所述視頻車型檢測器包括以下模塊：

視頻實時學習模塊：自動分離獲取系統檢測所需的圖像靜態背景信息、運動目標信息，同時對實時視頻流進行在線實時自學習；

車輛檢測模塊：基于雙路視頻圖像標定數據，在系統中建立與車、路物理空間一一映射的矢量坐標空間，采用目標軌跡跟蹤、特征檢測、聚類的方式提取目標車輛信息；

車輛抓拍識別模塊：對符合車輛特征的目標進行車輛車頭號牌跟蹤定位，并自動識別車牌結構、車牌號、車牌底色，能夠同時根據車牌在車道中的位置提供車輛存在觸發信號；

數據同步模塊：對車輛檢測模塊和車牌抓拍識別模塊的數據進行采集，并基于時間和空間、運動速度的關系進行數據同步，判斷該組數據是否源自于同一車輛；

模型重建測量模塊：根據經同步處理的車輛數據進行車輛模型的重建，并與歷史車輛模型庫進行實時比對、測量，測量的結果數據包括分類所需的：車輛正面特征、車牌號、車頭高度、軸數、軸距、車輛輪數、車長；

車型判定模塊：根據模型重建測量模塊所輸出的車輛技術參數進行車型分類判定；

神經網絡自學習模塊：對新晉車型自動進行特征提取和分類，自動記錄人工修正后的類型數據，具備對新車型的自動檢測分類能力。

3.根據權利要求2所述的基于實時雙路視頻流的車型精確分類系統，其特性在于，所述視頻車型檢測器還包括：

視頻預處理模塊：通過幀率采樣分析對不符合檢測要求的視頻流進行預處理，預處理過程包括：圖像降噪處理、銳度、色差及飽和度處理、關鍵幀補償。

4.基于權利要求1、2或3所述的車型精確分類系統對車型進行精確分類的方法，其特征在于，包括以下步驟：

（1）車身掃描攝像機和高清抓拍攝像機對車輛進行實時雙路視頻采集；

（2）對車身掃描攝像機和高清抓拍攝像機的視頻流進行視域標定，將視頻視域中的虛擬像素空間與真實的物理空間建立一一對應的邏輯關系；

（3）在視域標定的基礎上，基于機器視覺算法，將視域中的車輛進行目標分離；

（4）目標通過車身掃描攝像機的視域時，記錄目標起、止特征及起、止時間，計算目標運動速度、運動方向，掃描記錄目標側面輪廓，并根據車輪模型匹配定位輪胎位置及車軸，通過圖像重疊復原原理將多幀圖像中車輛拼接，還原車身，給出準確的車輛物理數據；

（5）目標出現在高清抓拍攝像機的視域時，對目標車輛進行正向檢測、抓拍，準確定位車輛位置，獲得車牌號碼、底色、牌照結構，以及車輛寬度、車頭高度；

（6）基于車身掃描攝像機和高清抓拍攝像機所獲取的多維度車輛信息，進行模型重建和三維測量；

（7）結合牌照類型、簡單分類定義和三維測量的結果，對車輛類型進行最終判定，并生成唯一的判定結果輸出給相關聯的車輛分類應用系統。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，在步驟（7）中，對車輛類型進行判定的方法為：

根據車輛牌照類型、簡單分類定義對車輛進行初步劃分，懸掛藍牌或簡單分類定義為小客車、面包車的車輛作為第一集合，懸掛黃牌或簡單分類被定義為客車、貨車的類型作為第二集合；

在第一集合中，根據車頭高度和軸距的區別精確劃分出1型車和2型車；

在第二集合中，根據軸數、車輪數、軸距和車長的區別精確劃分出3型車、4型車和5型車。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，在第一集合中，車頭小于1.3米且軸距小于3米的車輛為1型車，車頭高度≥1.3米且軸距>3米的車輛為2型車；在第二集合中，軸數為2軸、車輪數為6輪、軸距>5米的車輛為3型車，軸數為3軸、車輪數大于6輪且小于10輪、車長為15.1米-20米的車輛為4型車，軸數為3軸以上、車輪數為10輪以上、車長20.1米以上的車輛為5型車。