[發明專利]一種基于視頻處理的車位檢測方法

有效

• 申請號: 201410385340.0
• 申請日: 2014-08-06
• 公開（公告）號: CN104574351B
• 公開（公告）日: 2017-07-11
• 發明（設計）人: 唐健;李昕;李銳
• 申請（專利權）人: 深圳市捷順科技實業股份有限公司
• 主分類號: G06T7/12
• 分類號: G06T7/12;G06T7/194;G06T7/41
• 代理公司: 深圳新創友知識產權代理有限公司44223
• 代理人: 余敏

【技術領域】

本發明涉及停車場管理領域，特別是涉及一種基于視頻處理的車位檢測方法。

【背景技術】

目前大型停車場都使用了車位引導系統，車位引導系統通過基于視頻，地磁，超聲波等方法的車位檢測器檢測車位上是否停靠了車輛，然后通過安裝在車位上方的指示燈指示當前的車位是空(綠色燈)還是已經存在車輛(紅燈)。目前基于視頻技術的車位檢測器中的車位檢測，主要是通過車牌識別器對停靠在車位上的車輛進行車牌識別，然后利用車牌識別的結果進行車位反向查詢。然而車牌識別器的識別率只有95％，而且一些新車沒有車牌，因此現有的車位檢測方法會存在一些漏檢，導致車位指示出錯。

【發明內容】

本發明所要解決的技術問題是：彌補上述現有技術的不足，提出一種基于視頻處理的車位檢測方法，可在不增加硬件成本的基礎上較準確地檢測車位狀況。

本發明的技術問題通過以下的技術方案予以解決：

一種基于視頻處理的車位檢測方法，采集車位所在區域的視頻，保存所述視頻中的每一幀圖像，提取第T+k×t幀圖像作為圖像集合進行檢測，其中k為自然數；T和t為整數，由用戶設定；檢測方法包括以下步驟：1)依次判斷圖像集合中各幀圖像是否為穩態，檢測出首次連續達到穩態且彼此匹配的A幀圖像；A為整數，由用戶設定；將所述A幀圖像中的最后一幀圖像設定為背景圖像或前景圖像；如果設定為背景圖像，則進入步驟2)；如果設定為前景圖像，則直接進入步驟3)；2)對得到背景圖像之后的各幀圖像依次分別進行如下處理，直至產生前景圖像：21)判斷當前幀圖像是否為穩態，如果是，則進入步驟22)；如果否，則結束當前幀圖像的處理，進入下一幀圖像的處理；22)判斷當前幀圖像是否與所述背景圖像匹配，如果是，則設置背景統計次數N1+1，前景統計次數N2歸0；如果否，則將背景統計次數N1歸0，前景統計次數N2+1；其中，所述背景統計次數N1和前景統計次數N2的初始值均為0；23)根據所述背景統計次數N1和所述前景統計次數N2的結果輸出檢測狀態：在所述N1大于等于統計閾值，輸出無車狀態，進入下一幀圖像的處理；在所述N2等于統計閾值時，則將當前幀圖像作為前景圖像，將N2歸0，進入步驟3)；在所述N1或者N2小于統計閾值時，直接進入下一幀圖像的處理；3)將得到前景圖像之后的各幀圖像依次進行如下處理，直至產生新的背景圖像：31)判斷當前幀幀圖像是否為穩態，如果是，則進入步驟32)；如果否，則結束當前幀圖像的判斷；32)判斷當前幀圖像是否與所述前景圖像匹配，如果是，則設置所述前景統計次數N2+1，背景統計次數N1歸0；如果否，則將前景統計次數N2歸0，背景統計次數N1+1；33)根據所述背景統計次數N1和所述前景統計次數N2的結果輸出檢測狀態：在所述N2大于等于統計閾值時，輸出有車狀態，進入下一幀圖像的處理；在所述N1等于統計閾值時，則將當前幀圖像作為新的背景圖像，將N1歸0，返回所述步驟2)；在所述N1或者N2小于統計閾值時，直接進入下一幀圖像的處理。

本發明與現有技術對比的有益效果是：

本發明的基于視頻處理的車位檢測方法，通過提取圖像集合中的滿足條件的圖像作為背景圖像，以此為判斷基準，當該圖像被連續多次匹配后，輸出有車或無車的判斷結果。判斷基準依據車位現場的情形進行實時更新，同時依據連續多次匹配的判斷結果進行車位檢測，可有效確保檢測的準確性。整個檢測方法，不依賴于硬件設備的增加改良，可在不增加硬件成本的基礎上較準確地檢測車位狀況。根據統計結果，采用本發明的車位檢測方法，即使統計閾值設置為1，即依據一次匹配判斷結果，車位檢測的準確率也能達到97％，也高于現有的依據車牌識別進行車位檢測的方法的準確率。

【附圖說明】

圖1是本發明具體實施方式的基于視頻處理的車位檢測方法的流程圖。

【具體實施方式】

下面結合具體實施方式并對照附圖對本發明做進一步詳細說明。

本發明依據圖像處理，獲取車位檢測結果。采集停車場車位區域的視頻，對采集的視頻中的各幀圖像進行圖像處理，檢測連續處于穩態且彼此匹配的多幀圖像，將其中最后一幀圖像作為背景圖像，將產生背景圖像之后的處于穩態的圖像與該背景圖像進行匹配判斷，如果連續多次達到匹配，則判斷為無車狀態；如果連續多次不匹配，則將其視為一個新的判斷標準，定義為前景圖像。然后將之后的圖像再與前景圖像進行匹配判斷，如果連續多次匹配，則判斷為有車狀態；如果連續多次不匹配，則更新背景圖像，返回前述的判斷步驟。整個檢測過程，判斷依據均是實時更新的，可確保檢測結果的準確性。