[發明專利]機動車變道實時檢測與抓拍方法

有效

• 申請號: 202011353164.4
• 申請日: 2020-11-26
• 公開（公告）號: CN112329724B
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 周欣;蔣欣榮;王若君
• 申請（專利權）人: 四川大學
• 主分類號: G06V20/54
• 分類號: G06V20/54;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 成都方圓聿聯專利代理事務所(普通合伙) 51241
• 代理人: 李鵬

本發明公開了機動車變道實時檢測與抓拍方法，包括以下步驟：S1：手動標定道路場景，獲取需要的參數；S2：使用HAAR水平邊緣檢測器對邊緣幀差圖像按步長遍歷，獲取分布有大量水平邊緣的區域，以區域中心的直線段代表該區域；S3：根據標定的車道寬度，在設置的區域內合并S2中獲取的直線段，得到一條表示運動目標底部位置的直線；解決了識別和跟蹤算法設計復雜并且相互關聯，檢測率不高，檢測距離短，對處理設備要求較高而實時性和魯棒性不足的問題。

技術領域

本發明涉及領域，特別是涉及機動車變道實時檢測與抓拍方法。

背景技術

車輛應當按照交通信號通行。機動車在具有禁止變換車道的道路交通標線道路上變換車道是一種違法行為，是引起交通事故的重要因素。根據GA/T832—2014即道路交通安全違法行為圖像取證技術規范要求，對機動車違反警告標線指示的，需要記錄違法行為特征。要成為機動車變道違法行為的證據，該證據至少包括三張圖片，如圖1圖2圖3所示，一張是機動車變道前的圖片，一張是該機動車壓上禁止變換車道標志線的圖片，一張是該機動車變道后的圖片。并且圖片中包含清晰辨認的機動車全景特征。如果能夠利用公路監控攝像機，實現自動、實時、準確、長距離的機動車變道檢測與抓拍，那么對規范機動車駕駛員行為，減少事故發生和提高交通管理具有重要意義。

目前在機動車變道檢測與抓拍方面具有代表性的公開文獻包括：一種基于計算機視覺的車輛違章壓線檢測CN201910309083.5，一種位于交通路口的跨實線并道車輛識別方法CN201510575636.3，基于視頻技術的車輛檢測與跟蹤方法CN 200810024699，一種基于視頻檢測技術的車輛違法變道檢測方法CN201210226419.X，越、壓黃線的車輛檢測跟蹤和車輛信息抓拍裝置及其方法CN201010106469.5，一種基于車道線標定車輛違章變道的實時檢測方法及系統CN201711026761.4。

這些資料所論述的主要技術路線基本相同，首先是在圖像中檢測并識別車輛目標；其次跟蹤車輛目標獲取運動軌跡；最后通過軌跡分析來判別是否具有變道行為。不同的專利在各個環節的具體技術實現上有所區別。在檢測與識別方面，采用背景分割、運動分析、特征識別、神經網絡等技術。在目標跟蹤方面，采用特征點匹配、光流法、卡爾曼濾波等技術。在軌跡分析方面，采用坐標位置分析或者方向角度分析等技術。

這些技術的綜合使用都可以在一定程度上對機動車變道行為進行檢測，但是仍然存在一些問題和缺陷。這里，先分析機動車變道檢測技術的實際使用環境，再來討論現有技術所存在的不足。第一，在禁止變道的路段，違法變道的機動車數量遠遠小于通過該路段車輛總數，即大量車輛是按規定行駛的。第二，檢測路段車輛具有由遠及近和由近及遠兩個運動方向。第三，變道的行為可能發生在攝像機能檢測的200米范圍內的任意一個位置。第四，交通監控攝像機向高分辨率發展，監控區域越來越大。處理器向小型化嵌入式發展，所要完成的功能越來越多如車牌識別、駕駛員行為分析、車輛細節特征識別等。第五，需要三張圖片記錄機動車變道的完整行為，具有清晰的機動車全景特征，才能作為違法證據。

綜合考慮實際應用環境，可以發現現有技術的不足主要體現在以下幾個方面。第一，沒有考慮機動車變道違法僅僅是極少數車輛的行為，而對所有車輛都進行了檢測與識別，占用了計算機資源，不利于現有設備的使用，也不利于車流量較大時的實時檢測。第二，如果車輛由遠及近行駛，遠處車輛較小不易識別，沒有識別出的車輛就無法進行跟蹤和軌跡計算。那么車輛在較遠處的變道行為就會漏檢。這樣會縮短變道行為的有效檢測距離。第三，基本都沒有給出能反映變道行為的三張圖片的準確抓拍時間。第四，采用的深度學習識別方法或者特征匹配、光流法等跟蹤方法都較為復雜，算法設計難度高，對處理設備的要求也較高，但是實時性和魯棒性卻不高。

發明內容

為解決現有技術中存在的問題，本發明提供了機動車變道實時檢測與抓拍方法，解決了識別和跟蹤算法設計復雜并且相互關聯，檢測率不高，檢測距離短，對處理設備要求較高而實時性和魯棒性不足的問題。

本發明采用的技術方案是，機動車變道實時檢測與抓拍方法，包括以下步驟：