[發明專利]一種視頻監控中的車輛追蹤方法

在審

• 申請號: 201611229234.9
• 申請日: 2016-12-27
• 公開（公告）號: CN106791277A
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發明（設計）人: 蔣雪峰;蔣順愷
• 申請（專利權）人: 重慶峰創科技有限公司
• 主分類號: H04N5/14
• 分類號: H04N5/14;H04N5/21;H04N5/222;H04N7/18;G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及一種視頻監控中的車輛追蹤方法，屬于信息技術領域，主要涉及物聯網、車聯網、移動互聯網、網絡通訊、數據庫等技術。

背景技術

近年來，隨著交通需求與車輛數目的不斷增加，交通系統日益復雜。國內大中城市普遍存在交通堵塞、運輸效率低下的問題。解決城市交通問題的一個可行途徑就是引入有效與合理的管理技術，建立實用高效的智能交通系統。智能交通系統將獲取到的交通信息進行分析，得出有效的指揮手段，通過對交通系統中硬件設施的調控，完成對交通狀態進行優化的任務。由此可見研究如何快速準確的獲取交通信息具有重大的意義。獲取交通信息的一大重要課題就是解決動態視頻中，對車輛的追蹤問題。

發明內容

本發明目的在于提供一種視頻監控中的車輛追蹤方法。

為實現上述目的，本發明提供了一種視頻監控中的車輛追蹤方法，利用道路視頻監控實現對運行目標的追蹤，獲得道路視頻監控中的每個獨立運動單元的孤立數據，同時揭示圖像序列中各個獨立運動單元的關系和聯系，具體包括如下步驟：

步驟1，讀入道路視頻監控的視頻圖像序列；

步驟2，追蹤區域的設置；

步驟3，數據采集，得到相應的視頻圖像背景數據；

步驟3-1、背景更新，將運動目標從背景中有效分離；

步驟3-2、背景生成，取某一時刻的背景作為短時間內追蹤區域內車輛追蹤車輛的運動檢測的背景；

步驟4，運動檢測，從背景中分割出運動目標；

步驟5，陰影消除，避免陰影區域被錯誤地識別為運動區域；

步驟6，遮擋識別，識別拍攝過程中是否出現不同車輛之間的相互遮擋。若發生遮擋，執行步驟6-1，若沒發生遮擋，執行步驟7；

步驟6-1、遮擋分割；

步驟7，車輛特征提取，根據特征確定視頻圖像中序列不同幀的位置是否為同一車輛；

步驟8，根據特征來進行車輛追蹤；

步驟9，運動檢測，考慮運動車輛檢測到結果發生畸變或者運動車輛丟失，若運動車輛檢測效果良好，執行步驟9-1，若運動檢測效果不佳時，執行步驟9-2；

步驟9-1，特征匹配追蹤，計算兩個圖像中的目標匹配度，尋找最佳匹配；

步驟9-2，車輛軌跡預測追蹤；

步驟10，匹配信息，認為在行駛方向上，前后兩幀間距離最近為同一車，以此為依據完成動態車輛匹配追蹤；

步驟11，檢測追蹤區域是否存在新運動車輛，若存在，執行步驟11-1，若不存在執行步驟12；

步驟11-1，對追蹤區域的新運動車輛進行車輛編號，執行步驟12；

步驟12，根據目標車輛特征提取結果，得到目標車輛信息連續化軌跡分析的追蹤信息；

步驟13，追蹤區域內車輛狀態不斷變化，因此追蹤信息表的記錄內容會隨著目標車輛的變化而動態更新；

步驟14，存儲追蹤信息，定位追蹤視頻圖像車輛，獲得離散的車輛運行狀態信息；

步驟14-1、將動態更新的追蹤信息，實時反饋給車輛追蹤環節，以進行更有效準確地運動檢測；

步驟14-2、將步驟14存儲追蹤信息參數實時輸出進行精確路況感知計算。

有益效果在于：本發明提出的一種視頻監控中的車輛追蹤方法，在無需增加硬件成本的前提下，通過對視頻監控系統采集的實時路況信息進行處理和數據挖掘分析，實現動態車輛追蹤，完成對交通狀態進行優化的任務，為緩解交通堵塞、運輸效率低下等交通問題提供有效支撐。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本發明的進一步理解，構成本申請的一部分，本發明的示意性實施例及其說明用于解釋本發明，并不構成對本發明的不當限定。

圖1是根據本發明可選實施例的一種視頻監控中的車輛追蹤方法的流程圖；

圖2是根據本發明可選實施例的一種視頻監控中的車輛追蹤方法所設置追蹤區域的示意圖。

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，下文中將參考附圖并結合實施例來詳細說明本發明。

本實施例提供一種視頻監控中的車輛追蹤方法，利用道路視頻監控實現對運行目標的追蹤，獲得道路視頻監控中的每個獨立運動單元的孤立數據，同時揭示圖像序列中各個獨立運動單元的關系和聯系。這里舉例道路視頻監控中對運動車輛的追蹤方法，如附圖1所示，包括如下步驟：

步驟1，讀入道路視頻監控的視頻圖像序列；