[發(fā)明專利]一種基于圖像處理的異常車輛的檢測方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201610053976.4
• 申請日: 2016-01-27
• 公開（公告）號: CN105740797A
• 公開（公告）日: 2016-07-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 田雨農(nóng);范玉濤;周秀田;于維雙;陸振波
• 申請（專利權(quán)）人: 大連樓蘭科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 沈陽科苑專利商標(biāo)代理有限公司 21002
• 代理人: 許宗富

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種異常車輛的檢測方法，具體說是一種基于圖像處理的其他車輛異常的檢測方法。

背景技術(shù)

對于如今的交通事故中，有相當(dāng)一部分是非本車的駕駛失誤造成的，而是由于其他車輛的錯誤操作給本車帶來了不必要的損失和生命危險，如何避免這一部分的交通事故，保護(hù)車內(nèi)人員的生命財產(chǎn)的安全，也是汽車生產(chǎn)商非常重視的一個環(huán)節(jié)。

目標(biāo)自動識別技術(shù)是利用成像系統(tǒng)進(jìn)來的圖像，自動地提取目標(biāo)并識別出來，目前的目標(biāo)自動識別算法有經(jīng)典的統(tǒng)計模式識別方法，基于知識的自動目標(biāo)識別方法，基于模型的自動目標(biāo)識別方法，基于多傳感器信息融合的自動目標(biāo)識別方法，基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的自動目標(biāo)識別方法，運動目標(biāo)識別方法。而目標(biāo)跟蹤技術(shù)可以分為基于模版的跟蹤、基于區(qū)域的跟蹤、基于輪廓的跟蹤，基于特征匹配的跟蹤和基于運動特性的跟蹤。

目前基于圖像的自動識別和跟蹤技術(shù)已經(jīng)發(fā)展多年，車輛交通事故預(yù)防也已經(jīng)有多項措施，這些異常以及預(yù)防措施大多針對本車的駕駛員設(shè)計的，但是沒有檢測其他車輛的，目前沒有基于圖像的其他車輛的實時檢測并判斷是否異常的發(fā)明，本發(fā)明具有一定的實際意義，也具有一定的理論基礎(chǔ)。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述技術(shù)不足，本發(fā)明的目的提供一種基于圖像處理的異常車輛的檢測方法。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：一種基于圖像處理的異常車輛的檢測方法，包括以下步驟：

對本車拍攝的車輛圖像通過模版匹配識別含有目標(biāo)車輛的目標(biāo)區(qū)域：

對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行粒子濾波得到目標(biāo)車輛在當(dāng)前圖像中的位置；

將當(dāng)前圖像進(jìn)行透視變換得到當(dāng)前圖像中目標(biāo)車輛與本車的距離；連接當(dāng)前圖像中目標(biāo)車輛的位置以及前一幀圖像中目標(biāo)車輛的位置得到目標(biāo)車輛的運動軌跡；

根據(jù)目標(biāo)車輛的運動軌跡和與本車的距離判斷出異常車輛。

所述對本車拍攝的車輛圖像通過模版匹配識別含有目標(biāo)車輛的目標(biāo)區(qū)域包括以下步驟：

分別將從本車前后左右拍攝的各種車輛圖像形成預(yù)設(shè)模版；

將本車實時采集的四個方向的原始車輛圖像分別與對應(yīng)方向的模板進(jìn)行差值運算：

D(x,y)=Σx′Σy′[T(x′,y′)-F(x′+x,y′+y)]2]]>

D(x,y)為差值測度，(x,y)為車輛圖像的坐標(biāo)，T()是模版，F(xiàn)()是目標(biāo)車輛，(x’,y’)是預(yù)設(shè)模版圖像的坐標(biāo)系上的點；

在圖像中選取差值小于閾值的區(qū)域為含有目標(biāo)車輛的目標(biāo)區(qū)域。

所述對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行粒子濾波得到目標(biāo)車輛在當(dāng)前圖像中的位置包括以下步驟：

1)將車輛圖像中目標(biāo)區(qū)域的RGB轉(zhuǎn)換為HSV中的h空間，將h空間轉(zhuǎn)換為直方圖作為目標(biāo)特征向量V；

2)采用高斯分布設(shè)置與目標(biāo)區(qū)域相同尺寸的搜索粒子，對當(dāng)前圖像進(jìn)行搜索得到所有搜索粒子的直方圖向量Vi與目標(biāo)特征向量V的相似度；

3)對各搜索粒子獲取的相似度加權(quán)得到目標(biāo)區(qū)域的位置。