CN101231786A - 一种基于视频图像特征的车辆检测方法 - Google Patents

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一种基于视频图像特征的车辆检测方法，利用一个全景数字摄像机进行多车道视频监控图像采集，全景数字摄像机的视场对准同一方向全部车道，实时地采集多车道的视频监控图像，通过基于视频图像特征的车辆检测算法对全景数字摄像机所获取的每一帧数字视频图像进行分析，定位车辆在图像中的位置和出现时间，同时产生视频抓拍信号，该视频抓拍信号驱动高速CCD工业相机快速抓拍全景照片，根据视频车辆检测所定位的目标车辆的位置信息即可从全景图像中精确切割出目标车辆图像，以用于车牌识别、违章处罚和治安辅助。本发明综合利用车辆图形的边缘特征及其对称特性，提高了视频车辆检测算法的可靠性和准确性，检测速度快，且对室外环境变化有较强的适应性。

Description

一种基于视频图像特征的车辆检测方法
技术领域
本发明涉及智能交通监控领域，尤其涉及一种基于视频图像特征的车辆检测方法。
背景技术
随着经济的发展和人民生活水平的提高，汽车在人们的日常生活中扮演了一个不可或缺的角色，但同时也给城市交通管理带来沉重的压力。如今，智能交通已经成为民众关注的焦点，而车辆检测作为智能交通中车辆监控、车流量统计的关键技术和基础，其检测效率直接影响到车辆捕获和牌照检测率的性能。
目前，车辆探测的传统手段在路面下埋设地感线圈，车辆经过地感线圈时，地感线圈的电感量发生变化，致使该线圈与其它电路的探测电路输出的电信号也随着发生变化，形成车辆探测信号，一般为频率信号，送处理机处理，得到车流量等交通信息。在实际应用中，这种方法施工维护费用高、对路面破坏性大、走线复杂不利于防干扰和防雷，同时存在车辆探测方式单一、探测信息不全面、易受外界环境影响等缺点。
因此，不采用单独的车辆检测设备，只利用已经架设的数字摄像机的视频图像提供触发信号是用户的巨大需求。近年来市场上推出了一些利用视频触发代替线圈触发的卡口系统，大多采用基于车牌的视频检测方法来定位车辆。但是目前的车牌识别算法对角度、背景、光照有严格的限制，且算法复杂度高，处理一帧的时间在百毫秒的量级，如不配合其它定位车辆的方法(如地感线圈)，往往会将纹理复杂的背景误识为车牌，而且对于不符合车牌规范的车牌如个性车牌、客车车牌、小型机动车车牌等识别率很低，导致误拍率和漏拍率极高，影响系统的整体性能。
上述系统大多只能监控单个车道，要实现多路口的实时监控必须增设监控设备(数字摄像机)，导致设备冗余，这大大增加了工程费用，同时由于前端数据量增大，对数据上传储存及后端的数据处理带来很大压力。
发明内容
本发明的目在于；克服现有车辆检测方法实现复杂，每条车道需要对应一个数字摄像机，设备冗余，分辨率低，误拍率和漏拍率较高的缺点，提供的一种基于视频图像特征的车辆检测方法，该方法实现简单，可靠性高，环境适应性强，通过数码摄像机和高速CCD工业相机配合可同时监控多个车道，快速高效地获得高清晰全景图像以及车辆区域的特写图像。
为实现上述发明目的，本发明采用如下的技术解决方案：一种基于视频图像特征的车辆检测方法，其特点在于步骤如下：利用一个全景数字摄像机进行多车道视频监控图像采集，全景数字摄像机的视场对准同一方向全部车道，实时地采集多车道的视频监控图像，通过基于视频图像特征的车辆检测算法对全景数字摄像机所获取的每一帧数字视频图像进行分析，定位车辆在图像中的位置和出现时间，同时产生视频抓拍信号，该视频抓拍信号驱动高速CCD工业相机快速抓拍全景照片，根据视频车辆检测所定位的目标车辆的位置信息即可从全景图像中精确切割出目标车辆图像，以用于车牌识别、违章处罚和治安辅助。
本发明与现有技术相比的优点在于：
(1)本发明使用一个全景数字摄像机和一个高速CCD工业相机配合使用的工作模式，全景数字摄像机以25帧/秒的速度采集分辨率为720×576的数字监控视频用于车辆检测以产生视频抓拍信号，同时精确定位目标车辆的位置信息；视频抓拍信号触发高速CCD工业相机以10帧/秒的速度抓拍分辨率为1024×768的高清晰全景图像。高速CCD工业相机的视场与全景数字摄像机一致，经过坐标换算，就可以得到监控视频中目标车辆对应在全景图像中的位置信息，而且由于相机抓拍的速度是10帧/秒，因车辆移动造成的位置误差可以忽略不计，根据该位置信息就可以从全景图像中精确切割出目标车辆图像用于车牌识别、违章处罚和治安辅助。
(2)本发明使用独创的一种基于视频图像特征的车辆检测算法来实时处理从全景数字摄像机采集到的数字视频。根据现场车道数和实际情况在数字视频中设置一到多个兴趣区域，通过对所设置的兴趣区域内的图像进行图像预处理和垂直边缘检测，将垂直梯度投影均值超过所设定阈值的区域标识为候选区域，并对其进行对称性分析和车辆图像宽度验证来确认候选区域是否为目标车辆。该算法综合利用了车辆图像的边缘特征及对称特性，提高了视频检测算法的可靠性和准确性，检测速度快，且对室外环境变化有较强的适应性。
(3)本发明所述的方法实现简单，既无需埋设地感线圈等复杂手段，也无需为每个车道设置一个摄像机，而只需要一个全景数字摄像机和一个高速CCD工业相机即可实现对车辆的实时检测，极大地减少设备冗余，在较少的设备投入下即可实现对道路的不间断监控，并可在不影响实时监控的前提下得到包含高清晰全景图像以及目标车辆的特写图像，为车牌识别、违章处罚和治安辅助提供极大的便利。
附图说明
图1为本发明的车辆检测方法实现的硬件结构示意图；
图2为本发明方法的流程图；
图3为本发明的基于视频图像特征的车辆检测算法的流程图。
具体实施方式
在图1本发明的车辆检测方法实现硬件示意图中，全景数字摄像机以25帧/秒的速度采集分辨率为720×576的数字监控视频，将模拟信号传给工业控制机进行车辆检测；当检测到目标车辆时，工业控制机产生视频抓拍信号，通过1394接口控制高速CCD工业相机抓拍分辨率为1024×768的高清晰全景图像。
如图2所示，本发明利用一个全景数字摄像机进行多车道视频监控图像采集，全景数字摄像机的视场对准同一方向全部车道，实时地采集多车道的视频监控图像，通过基于视频图像特征的车辆检测算法对全景数字摄像机所获取的每一帧数字视频图像进行检测，当判断没有新的目标车辆出现时，继续采集视频图像，如果有新的目标车辆出现时定位车辆在图像中的位置和出现时间，产生视频抓拍信号，控制高速CCD工业相机进行快速抓拍，并根据视频检测采集到的目标车辆的位置信息，从抓拍到的全景图像中切割出对应的目标车辆图像之后返回开始状态。
如图3所示，本发明的基于视频图像特征的车辆检测算法为：为了同时检测多条车道，并降低复杂度，根据所要监控的车道数在视频中每个车道中车辆驶入的位置分别设置一个兴趣区域，其中兴趣区域的面积大小由车辆在视频中所占像素的比例所决定；从数字摄像机采集到的视频图像获取一帧视频图像，对兴趣区域进行图像预处理，把彩色图像转化为灰度图并进行高斯平滑滤去噪声；通过sobel算子垂直方向掩模来统计计算数字图像的垂直边缘梯度，如果垂直边缘梯度值超过设定阈值，则将该区域标识为候选区域，并通过对数字图像进行对称性分析和车辆宽度验证来进一步确认候选区域是否为目标车辆，具体步骤是利用对称性度量函数从左到右遍历候选区域垂直梯度投影曲线，找到对称性最强的坐标作为区域的对称中心，如果该对称中心的对称强度满足预设要求则认为目标车辆存在，此外，通过在对称点两侧分别找到投影最大值出现的位置，可以确定车辆大概的左右边界，由于车辆图像的宽度满足一定的约束，可以由此进一步验证是否为目标车辆；如果候选区域是目标车辆，则进入预警状态，同时判断目标车辆是否第一次进入兴趣区域，如果是则发出视频触发信号，并记录下目标车辆位置信息，否则获取下一帧视频图像，继续进行视频检测。
总之，本发明基于视频图像特征的车辆检测方法，综合利用车辆图形的边缘特征及其对称特性，提高了视频车辆检测算法的可靠性和准确性，检测速度快，且对室外环境变化有较强的适应性。

Claims (3)

1.一种基于视频图像特征的车辆检测方法，其特征在于：利用一个全景数字摄像机进行多车道视频监控图像采集，全景数字摄像机的视场对准同一方向全部车道，实时地采集多车道的视频监控图像，通过基于视频图像特征的车辆检测算法对全景数字摄像机所获取的每一帧数字视频图像进行分析，定位车辆在图像中的位置和出现时间，同时产生视频抓拍信号，该视频抓拍信号驱动高速CCD工业相机快速抓拍全景照片，根据视频车辆检测所定位的目标车辆的位置信息即可从全景图像中精确切割出目标车辆图像，以用于车牌识别、违章处罚和治安辅助。
2.根据权利要求1所述的一种基于视频图像特征的车辆检测方法，其特征在于：所述的基于视频图像特征的车辆检测算法为：首先根据车道数以及车辆在视频中所占像素的多少设置一到多个兴趣区域，从数字摄像机采集到的视频图像获取一帧视频图像，对兴趣区域进行图像预处理变为符合要求的数字图像，然后计算数字图像中垂直边缘梯度，如果垂直边缘梯度值超过设定阈值，则将该区域标识为候选区域，并通过对数字图像进行对称性分析和车辆宽度验证来进一步确认候选区域是否为目标车辆，如果候选区域是目标车辆，则进入预警状态，同时判断目标车辆是否第一次进入兴趣区域，如果是第一次进入则发出视频触发信号，驱动高速CCD工业相机快速抓拍全景照片，并记录下目标车辆位置信息，否则获取下一帧视频图像，继续进行视频检测。
3.根据权利要求1所述的基于视频图像特征的车辆检测方法，其特征在于：所述的全景数字摄像机和高速CCD工业相机配合使用，全景数字摄像机的采集速率为25帧/秒，采集分辨率为720×576；高速CCD工业相机的抓拍速率为10帧/秒，抓拍分辨率为1024×768。
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