[發(fā)明專(zhuān)利]一種遠(yuǎn)程智能車(chē)輛監(jiān)控系統(tǒng)及方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410424350.0
• 申請(qǐng)日: 2014-08-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN104159088A
• 公開(kāi)（公告）日: 2014-11-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李天宇;陳斌;李科;錢(qián)基德;張衡;趙雪專(zhuān);盧穎;陳鋼;勾承甫;趙森祥;李建明;吳珊
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中科院成都信息技術(shù)股份有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): H04N7/18
• 分類(lèi)號(hào): H04N7/18;H04N5/14;G06T7/20;G08G1/01
• 代理公司: 成都賽恩斯知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 51212
• 代理人: 朱月仙

1.一種遠(yuǎn)程智能車(chē)輛監(jiān)控系統(tǒng)，包括實(shí)現(xiàn)檢測(cè)參數(shù)的調(diào)整和場(chǎng)景標(biāo)定的規(guī)則設(shè)置模塊；在設(shè)定的車(chē)輛檢測(cè)區(qū)域內(nèi)采集視頻數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集模塊，其特征在于，所述遠(yuǎn)程智能車(chē)輛監(jiān)控系統(tǒng)還包括：

利用Vibe運(yùn)動(dòng)檢測(cè)模型提取運(yùn)動(dòng)的前景點(diǎn)，當(dāng)車(chē)輛檢測(cè)區(qū)域內(nèi)運(yùn)動(dòng)前景點(diǎn)的個(gè)數(shù)大于檢測(cè)閾值，通過(guò)基于運(yùn)動(dòng)矩陣塊的車(chē)輛分析方法判斷車(chē)輛檢測(cè)區(qū)域中是否存在車(chē)輛，若存在車(chē)輛，則提取車(chē)輛檢測(cè)區(qū)域中存在的車(chē)輛目標(biāo)，對(duì)提取的車(chē)輛目標(biāo)建立外觀(guān)模型，并將該車(chē)輛目標(biāo)加入跟蹤隊(duì)列中，對(duì)跟蹤隊(duì)列中的車(chē)輛目標(biāo)進(jìn)行自適應(yīng)動(dòng)態(tài)跟蹤，分析跟蹤隊(duì)列中各個(gè)車(chē)輛目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡，當(dāng)有車(chē)輛目標(biāo)觸及設(shè)定的拍照線(xiàn)，則抓取當(dāng)前觸及拍照線(xiàn)車(chē)輛目標(biāo)的視頻幀數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮的數(shù)據(jù)分析模塊；

將壓縮后的視頻幀數(shù)據(jù)傳送到遠(yuǎn)端查詢(xún)模塊的網(wǎng)絡(luò)通信模塊；

為系統(tǒng)提供獨(dú)立電源的電源供應(yīng)模塊。

2.如權(quán)利要求1所述的遠(yuǎn)程智能車(chē)輛監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)采集模塊為攝像機(jī)，所述數(shù)據(jù)分析模塊由DSP數(shù)字信號(hào)處理器、數(shù)字視頻解碼器及其周邊電路組成。

3.如權(quán)利要求2所述的遠(yuǎn)程智能車(chē)輛監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于：所述網(wǎng)絡(luò)通信模塊由3G數(shù)據(jù)卡和工業(yè)3G路由器組成，DSP數(shù)字信號(hào)處理器的RJ45接口與工業(yè)3G路由器的RJ45接口連接，圖片和數(shù)據(jù)信息按照http-post協(xié)議封裝發(fā)送。

4.如權(quán)利要求3所述的遠(yuǎn)程智能車(chē)輛監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于：所述遠(yuǎn)端查詢(xún)模塊由WCF服務(wù)器和Web頁(yè)面管理系統(tǒng)組成，WCF服務(wù)器提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)讀取與寫(xiě)入服務(wù)，Web頁(yè)面管理系統(tǒng)所需要的數(shù)據(jù)從WCF服務(wù)器獲取，WCF服務(wù)器與Web頁(yè)面管理系統(tǒng)通過(guò)http?soap進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，為遠(yuǎn)端操作人員提供頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)。

5.如權(quán)利要求4所述的遠(yuǎn)程智能車(chē)輛監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于：所述電源供應(yīng)模塊由太陽(yáng)能光伏板、電源控制器、鉛酸蓄電池組成，電源供應(yīng)模塊為3G路由器、DSP數(shù)字信號(hào)處理器和攝像機(jī)供電。

6.一種遠(yuǎn)程智能車(chē)輛監(jiān)控方法，在設(shè)定的車(chē)輛檢測(cè)區(qū)域內(nèi)采集視頻數(shù)據(jù)，其特征在于，該遠(yuǎn)程智能車(chē)輛監(jiān)控方法還包括如下步驟：

(1)利用Vibe運(yùn)動(dòng)檢測(cè)模型提取運(yùn)動(dòng)的前景點(diǎn)；

(2)判斷車(chē)輛檢測(cè)區(qū)域內(nèi)運(yùn)動(dòng)前景點(diǎn)的個(gè)數(shù)是否大于檢測(cè)閾值，當(dāng)車(chē)輛檢測(cè)區(qū)域內(nèi)運(yùn)動(dòng)前景點(diǎn)的個(gè)數(shù)大于檢測(cè)閾值，進(jìn)入步驟(3)；

(3)通過(guò)基于運(yùn)動(dòng)矩陣塊的車(chē)輛分析方法判斷車(chē)輛檢測(cè)區(qū)域中是否存在車(chē)輛，若存在車(chē)輛，則進(jìn)入步驟(4)；

(4)提取車(chē)輛檢測(cè)區(qū)域中存在的車(chē)輛目標(biāo)，對(duì)提取的車(chē)輛目標(biāo)建立外觀(guān)模型，并將該車(chē)輛目標(biāo)加入跟蹤隊(duì)列中；

(5)對(duì)跟蹤隊(duì)列中的車(chē)輛目標(biāo)進(jìn)行自適應(yīng)動(dòng)態(tài)跟蹤；

(6)分析跟蹤隊(duì)列中各個(gè)車(chē)輛目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡，判斷是否有車(chē)輛目標(biāo)觸及設(shè)定的拍照線(xiàn)，若有，則進(jìn)入步驟(7)；

(7)抓取當(dāng)前觸及拍照線(xiàn)車(chē)輛目標(biāo)的視頻幀數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮；

(8)通過(guò)通信接口將壓縮后的視頻幀數(shù)據(jù)傳送到遠(yuǎn)端查詢(xún)模塊。

7.如權(quán)利要求6所述的遠(yuǎn)程智能車(chē)輛監(jiān)控方法，其特征在于，所述步驟(2)當(dāng)車(chē)輛檢測(cè)區(qū)域內(nèi)運(yùn)動(dòng)前景點(diǎn)的個(gè)數(shù)不大于檢測(cè)閾值時(shí)，則進(jìn)入步驟(5)對(duì)跟蹤隊(duì)列中的車(chē)輛目標(biāo)進(jìn)行自適應(yīng)動(dòng)態(tài)跟蹤。

8.如權(quán)利要求7所述的遠(yuǎn)程智能車(chē)輛監(jiān)控方法，其特征在于，當(dāng)所述步驟(3)通過(guò)基于運(yùn)動(dòng)矩陣塊的車(chē)輛分析方法判斷車(chē)輛檢測(cè)區(qū)域中是否存在車(chē)輛，若不存在車(chē)輛，則進(jìn)入步驟(5)對(duì)跟蹤隊(duì)列中的車(chē)輛目標(biāo)進(jìn)行自適應(yīng)動(dòng)態(tài)跟蹤。

9.如權(quán)利要求6所述的遠(yuǎn)程智能車(chē)輛監(jiān)控方法，其特征在于，所述步驟(3)通過(guò)基于運(yùn)動(dòng)矩陣塊的車(chē)輛分析方法判斷車(chē)輛檢測(cè)區(qū)域中是否存在車(chē)輛包括如下步驟：

(3.1)在指定的車(chē)輛檢測(cè)矩形區(qū)域內(nèi)，等間距設(shè)定若干個(gè)依次排列的運(yùn)動(dòng)感知方塊；

(3.2)計(jì)算各運(yùn)動(dòng)感知方塊的運(yùn)動(dòng)矢量，找出具有相似運(yùn)動(dòng)矢量的運(yùn)動(dòng)感知方塊進(jìn)行標(biāo)記；

(3.3)計(jì)算各具有相似運(yùn)動(dòng)矢量運(yùn)動(dòng)感知方塊的最大連通域；

(3.4)對(duì)所述最大連通域進(jìn)行分析，根據(jù)最大連通域的面積判斷是否為車(chē)輛及車(chē)輛的大小。

10.如權(quán)利要求6～9任一所述的遠(yuǎn)程智能車(chē)輛監(jiān)控方法，其特征在于，所述步驟(5)對(duì)跟蹤隊(duì)列中的車(chē)輛目標(biāo)進(jìn)行自適應(yīng)動(dòng)態(tài)跟蹤包括如下步驟：

(5.1)提取跟蹤車(chē)輛目標(biāo)的Haar-like特征并對(duì)目標(biāo)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練生成目標(biāo)模型；

(5.2)通過(guò)在周?chē)c(diǎn)進(jìn)行掃描分類(lèi)的方式進(jìn)行跟蹤計(jì)算，并在線(xiàn)訓(xùn)練分類(lèi)器；

(5.3)在后續(xù)跟蹤中，如果由運(yùn)動(dòng)前景檢測(cè)得到的前景框與當(dāng)前目標(biāo)的全局特征相似且尺寸接近，則對(duì)目標(biāo)模型進(jìn)行更新。