[發明專利]一種檢測車輛違章壓線的方法

有效

• 申請號: 201910565608.1
• 申請日: 2019-06-27
• 公開（公告）號: CN110298300B
• 公開（公告）日: 2022-11-22
• 發明（設計）人: 姜曉燕;于潤潤;黎陽;方志軍;朱凱贏;熊玉潔
• 申請（專利權）人: 上海工程技術大學
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V10/44;G06V20/62;G06V10/75
• 代理公司: 上海海頌知識產權代理事務所(普通合伙) 31258
• 代理人: 何葆芳

本發明公開了一種檢測車輛違章壓線的方法，包括如下步驟：讀入視頻，并抽取所述視頻中的視頻幀；通過基于深度學習的目標檢測技術和圖像語義分割技術對所述視頻幀進行車輛檢測和車道線分割；融合所獲得的車輛檢測圖和車道線分割圖，獲得融合圖像，并進行壓線判斷；確定壓線幀中的感興趣區域，應用水平投影技術對所述感興趣區域中所壓車道線進行實虛線判斷；如果確定所述壓線為實線，則判斷為違章壓線，進行違章取證和車牌識別及信息存儲。與現有技術相比，本發明適用于可移動設備，能覆蓋任意監控范圍，且在各種天氣、光照環境下具有高魯棒性的違章壓線檢測性能。

技術領域

本發明是涉及一種檢測車輛違章壓線的方法，具體說，是涉及一種基于深度學習的目標檢測和圖像語義分割技術檢測車輛違章壓線的方法，屬于計算機視覺檢測技術領域。

背景技術

隨著生活水平的提高，道路上的車輛相應增多，違章壓線也隨之增加。而違章壓線不僅妨礙了廣大車友的正常出行，還增加了事故率。這對檢測車輛違章壓線的相關研究提出了更多的技術需求。

現有技術采用的檢測方法為：先使用一定先驗知識劃定感興趣區，再使用邊緣檢測和霍夫變換擬合出車道線，最后通過判斷車道線區域是否有車輛來判斷是否壓線。但是，在不同天氣、光照的應用場景中，這種方法會出現較大誤差。另外，現有技術為了判斷實虛線，都會使用投影變換，需將圖片轉換成“鳥瞰圖”，這種技術需要攝像機的標定參數，檢測過程相對繁瑣，并且誤差較大，不具備良好的魯棒性。

發明內容

針對現有技術存在的上述問題和需求，本發明的目的是提供一種可適用于各種天氣和光照環境下、且具有良好魯棒性的檢測車輛違章壓線的方法。

為實現上述目的，本發明采用的技術方案如下：

一種檢測車輛違章壓線的方法，包括如下步驟：

S1、讀入電子攝像設備所采集的與車輛行駛相關的視頻，并抽取所述視頻中的視頻幀；

S2、通過基于深度學習的目標檢測技術對所述視頻幀進行車輛檢測，獲得車輛檢測圖；

S3、通過基于深度學習的圖像語義分割技術對所述視頻幀進行車道線分割并進行車道線后處理，獲得車道線分割圖；

S4、融合步驟S2所獲得的車輛檢測圖和步驟S3所獲得的車道線分割圖，獲得融合圖像，并進行壓線判斷；

S5、確定壓線幀中的感興趣區域，應用水平投影技術對所述感興趣區域中所壓車道線進行實虛線判斷；

S6、如果確定所述壓線為實線，則判斷為違章壓線，進行違章取證和車牌識別及信息存儲。

一種優選方案，步驟S2采用YOLO v3算法進行車輛檢測，所述車輛檢測圖包括車輛在視頻幀中回歸出的矩形框，該矩形框對應檢測車輛在圖像中的回歸位置。

進一步優選方案，使用矩形框的左上角和右下角這兩個坐標確定檢測車輛的具體位置。

進一步優選方案，使用矩形框的下底邊中點作為壓線觸發位置。

一種優選方案，步驟S3采用SCNN語義分割網絡進行車道線分割。

一種優選方案，步驟S3中的車道線后處理包括邊緣檢測、圖像形態學膨脹和基于閾值的判斷和輸出，其中，所述圖像形態學膨脹是通過增加膨脹算子將圖像斷點連通，所述基于閾值的判斷和輸出是基于兩幀車道線象素之間的差值與閾值的比較判斷車道線是否丟失。

進一步優選方案，所述邊緣檢測采用Canny算子檢測方法。