CN103359020B - 一种机动车驾驶培训或考试监控方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种机动车驾驶培训或考试监控方法和系统，该方法包括如下步骤：多个车外摄像头分别获取各自的子车外视频，然后利用360度全景影像拼接方法将各个子车外视频拼接成一个车外视频；车内摄像头获取车内视频；将车内视频和车外视频拼接成同步监控视频，同步监控视频被播放时，某个时刻的监控视频画面能够同时显示车外视频画面和车内视频画面。本发明生成车内视频和车外全景视频一体化的视频档案，大幅提高了事后追溯查看驾驶员驾驶视频的效率，且大幅降低了系统的硬件安装与维护的成本和复杂度；另外本方案能自动识别检测车身、车轮压线和项目定位能代替实现电子化自动评判系统大部分功能，简化自动评判系统软硬件设计，性价比极高。

Description

一种机动车驾驶培训或考试监控方法和系统

【技术领域】

本发明涉及机动车驾驶培训或考试领域，具体涉及机动车驾驶培训或考试监控方法和系统。

【背景技术】

随着国民生活水平的提高和汽车工业的快速发展，汽车进入家庭的步伐日趋加快，这给我们的驾培市场带来强劲增长，驾培行业呈现广阔的发展前景；同时“培训质量无法保障、大量学员积压、行业黑幕滋生和腐败频发、道路交通拥堵和事故频发、政府部门过程监管难”等一些不容忽视的问题，以期能解决行业和社会矛盾的监管需要,政府部门及考场大量的引进了机动车驾驶人(科目二、科目三等)电子化考试系统,但是电子化考试系统只能解决部分问题，监管漏洞依然存在，原因如下：

1、电子化考试系统本身存在一定的误判。

2、人为修改系统或场地设施作弊，影响考试的公正公平公开。

3、考生的自身感觉或视觉误差而产生对电子化考试系统自动化评判准确性的异议及投诉。

为了解决以上问题，就需要第三方的视频监控图像作为判断依据，目前通用的方法是独立安装大量的场地视频监控设备，但是此方案的视频监控为固定角度和方向，存在大量监控盲点，且同一考车同一场地是多人次循环进行考试以及车内视频和场地视频分别独立，这对于事故或异议的定位和追溯极为不便，甚至毫无帮助，时间间隔越长越是不利解决；系统结构复杂，安装和维护成本高，效率低下。

目前，360度全景影像拼接方法是一个比较成熟的技术，通过安装在车身前、后、左、右四个方向的广角摄像头，利用畸变校正、虚拟鸟瞰变换以及图像拼接等技术，把4个不同方向的摄像头拼接成一幅完整的鸟瞰全景图像，将汽车四周的状况直观地展示给驾驶员，实现车身四周360度无盲区视频监控。

【发明内容】

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种机动车驾驶培训或考试监控方法和系统，以方便对驾驶员的培训或考试过程的监控和追溯。

一种机动车驾驶培训或考试监控方法，包括如下步骤：

车外视频获取步骤：多个车外摄像头分别获取各自的子车外视频，然后将各个子车外视频利用360度全景影像拼接方法拼接成一个车外视频；

车内视频获取步骤：车内摄像头获取车内视频；

车内外视频拼接步骤：将车内视频和车外视频拼接成同步监控视频，其中所述同步监控视频被播放时，某个时刻的同步监控视频画面能够同时显示车外视频画面和车内视频画面。

现有技术中的车内摄像头和场地摄像头分别为独立的硬件平台采集视频，且场地视频监控角度固定，存在大量监控盲点。因此，当需要对于驾驶员驾驶过程的视频进行追溯时，需要人为地去比对车内摄像头和场地摄像头的视频、以及多个场地摄像头之间的视频，费时费力、效率低下并且容易出现人的误判，甚至由于存在大量盲点和作弊，导致驾驶员驾驶过程中的事故或异议的追溯和定位准确率无法保证。本方案车内视频和车外视频一体化形成的同步监控视频的视频数据档案，基于同一时间轴，简洁明了的还原真实历史现场情况，使得事故或异议的追溯和定位准确高效、省时省力。

在更优的方案中，在所述同步监控视频中写入日期时间、车辆信息和驾驶员信息中的至少一者。

在更优的方案中，所述车外摄像头包括固定在机动车前、后、左和右的四个车外摄像头，所述机动车的车身和车轮轮廓完全在所述车外视频的画面内，还包括如下步骤：

标定车身步骤：标定机动车的车身和车轮轮廓在车外视频的画面的坐标；

获取边界步骤：对车外视频进行处理，获取视频画面中的地面边界线；

判定步骤：检测车身和车轮轮廓与所述地面边界线是否具有大于设定数量的重叠区域，若是则判定机动车压线。

在更优的方案中，在所述同步监控视频中还写入扣分信息和培训或考试项目中的至少一者。

在更优的方案中，还包括位置识别步骤：

对车外视频进行处理，获取视频画面中的标记机动车所处场地的地面标识。

在更优的方案中，将所述同步监控视频存入存储器中。

在更优的方案中，

所述车内视频每个时刻均显示机动车内的驾驶员的脸部。

一种机动车驾驶培训或考试监控系统，包括：机动车、主机、车内摄像头、固定在所述机动车前、后、左和右的四个车外摄像头；

四个车外摄像头用于分别获取各自的子车外视频；

车内摄像头用于获取车内视频；

所述主机用于利用360度全景影像拼接方法将各个子车外视频拼接成一个车外视频，以及将车内视频和车外视频拼接成同步监控视频，其中所述同步监控视频被播放时，某个时刻的同步监控视频画面能够同时显示车外视频画面和车内视频画面。

在更优的方案中，所述同步监控视频中写入有时间、驾驶员和驾驶员得分的信息。

在更优的方案中，所述机动车的车身和车轮轮廓完全在所述车外视频的画面内；

所述主机还用于：

记录标定的机动车的车身和车轮轮廓在车外视频的画面的坐标；

对车外视频进行处理，获取视频画面中的地面边界线；

检测车身和车轮轮廓与所述地面边界线是否具有大于设定数量的重叠区域，若是则判定机动车压线。

在更优的方案中，所述主机还用于：对车外视频进行处理，获取视频画面中的标记机动车所处场地的地面标识。

在更优的方案中，还包括存储器，用于存储所述同步监控视频。

在更优的方案中，所述车内视频每个时刻均显示机动车内的驾驶员的脸部。

本发明公开一种机动车驾驶人培训与考试过程视频监控方法和系统，无需场地设备就可实现机动车驾驶人培训与考试的全程视频监控，自动生成车内视频和车外全景视频一体化的视频档案，大幅提高了事后追溯查看驾驶员驾驶视频的效率，且大幅降低了系统的硬件安装与维护的成本和复杂度；另外本方案能自动识别检测车身、车轮压线和项目定位能代替实现电子化自动评判系统大部分功能，如与自动评判系统对接，可进一步提高本方案设备和功能的利用率，简化自动评判系统软硬件设计，性价比极高。

【附图说明】

图1是本发明一种实施例的机动车驾驶培训或考试监控系统示意图；

图2是本发明一种实施例的同步监控视频示意图。

【具体实施方式】

以下将结合附图，对本发明的具体实施例作进一步详细说明。

如图1所示，一种实施例的机动车驾驶培训或考试监控系统，包括机动车1、主机、车内摄像头、存储器、固定在机动车1前、后、左和右的第一车外摄像头11、第二车外摄像头12、第三车外摄像头13和第四车外摄像头14。

四个车外摄像头分别获取各自视角范围内的机动车外部环境的子车外视频，四个车外摄像头的位置，最好固定在机动车的外部，但是也不排除车外摄像头嵌在机动车的外壁上，也可以获取必要的地面视频和车身和车轮轮廓视频；而车内摄像头用于获取机动车内部环境的车内视频，车内视频最好能够每个时刻都显示驾驶员的脸部以及部分车内环境，以能够准确确定该驾驶员一直在该机动车内进行驾驶操作；车内摄像头的位置，最好固定在机动车的内部空间，当然固定在能够拍摄驾驶员的脸部的机动车外部的位置也可以。主机可以安装在机动车1的内部。

一种实施例的机动车驾驶培训或考试监控方法包括如下步骤：

车外视频获取步骤：第一车外摄像头11、第二车外摄像头12、第三车外摄像头13和第四车外摄像头14分别获取各自的子车外视频，主机将各个子车外视频拼接成一个完整的车外视频，并且机动车的车身和车轮轮廓完全在该车外视频的画面内。可以采用比较成熟的360度全景影像拼接方法将各个子车外视频拼接成一个完整的车外视频，从而实现车身四周360度无盲区视频监控。

车内视频获取步骤：车内摄像头获取车内视频。

车内外视频拼接步骤：如图2所示，主机将车内视频和车外视频拼接成同步监控视频3，其中同步监控视频3可以显示机动车1和地面边界线2。所述同步监控视频被播放时，某个时刻的监控视频画面中能够同时显示车外视频画面和车内视频画面。这样，当需要追溯查看某个驾驶员的培训或考试记录时，只需要查看同步监控视频，就可以方便准确地看出某个时刻是否是该驾驶员在驾驶操作、该驾驶员的操作动作是否规范、以及该时刻车身四周360度无盲区视频影像等重要信息。

机动车定位及是否压线判断步骤，包括如下步骤：

标定车身步骤：标定机动车的车身和车轮轮廓在车外视频的画面的坐标，由于每个车外摄像头的位置及拍摄角度是固定的，因此机动车的车身和车轮轮廓在该车外视频的坐标位置也是不变的，通过标定可以确定机动车的车身和车轮轮廓在车外视频画面中的坐标。

获取边界和位置识别步骤：对车外视频进行处理，获取视频画面中的地面边界线以及地面标识，其中，地面标识标记机动车所处场地位置坐标，其可以采用英文字母+阿拉伯数字组及其他简单图形表示，例如倒车入库项目中可以用A1和A2等来表示车库位，B1来表示具体的车道等等；而对于某个具体的车库位或车道，其具有特定的边界线。霍夫变换是图像处理中识别几何形状的一种方法，在图像处理中有着广泛应用，霍夫变换不受图形旋转的影响，易于进行几何图形的快速变换。本方案基于霍夫变换，识别出地面标识轮廓、边界线轮廓。

智能识别算法特征码库自学习功能，整个机动车驾驶培训或考试监控系统运行的同时不断丰富特征码库自学习，使得算法识别准确率不断提高，因此系统使用越频繁、接触的场景越多识别准确率越高、识别内容越丰富，非常适合机动车驾驶培训与考试过程的复杂环境。

在获取地面标识轮廓后，主机可以采用OCR模式识别算法提取目标特征码，与特征码库匹配识别。因为识别内容简单有限且格式统一，所以特征码库识别精确度高和效率高。

压线判定步骤：检测车身和车轮轮廓与所述地面边界线是否具有大于设定数量的重叠区域，若是则判定机动车压线，否则判定机动车没有压线。例如，车身和车轮轮廓设为P，霍夫变换识别出的边界线轮廓为L,通过逐行扫描P与L的特征点(特征点数量自定义)，计算出P与L是否有重叠区域，当重叠区域像素点的个数大于设定的阀值即可以判定机动车压线。

根据机动车是否压线等具体标准，可以实时在同步监控视频中写入驾驶员的扣分信息、得分信息、以及时间、驾驶员、机动车类型和代码和考试项目等等的信息，方便事后进行追溯查看。

将同步监控视频通过自定义的加密算法进行加密后存储在存储器中，并可以通过无线网络实时传输到服务器。

Claims (7)

1.一种机动车驾驶培训或考试监控方法，其特征是，包括如下步骤：

车外视频获取步骤：多个车外摄像头分别获取各自的子车外视频，然后将各个子车外视频利用360度全景影像拼接方法拼接成一个车外视频；

车内视频获取步骤：车内摄像头获取车内视频；

车内外视频拼接步骤：将车内视频和车外视频拼接成同步监控视频，其中所述同步监控视频被播放时，某个时刻的同步监控视频画面能够同时显示车外视频画面和车内视频画面；在所述同步监控视频中实时写入扣分信息；将所述同步监控视频存入存储器中；其中，所述车外摄像头包括固定在机动车前、后、左和右的四个车外摄像头，所述机动车的车身和车轮轮廓完全在所述车外视频的画面内；

标定车身步骤：标定机动车的车身和车轮轮廓在车外视频的画面的坐标；

获取边界步骤：对车外视频进行处理，获取视频画面中的地面边界线；

判定步骤：检测车身和车轮轮廓与所述地面边界线是否具有大于设定数量的重叠区域，若是则判定机动车压到边界线。

2.如权利要求1所述的机动车驾驶培训或考试监控方法，其特征是，在所述同步监控视频中还写入日期时间、车辆信息和驾驶员信息中的至少一者。

3.如权利要求1至2任一所述的机动车驾驶培训或考试监控方法，其特征是，在所述同步监控视频中还写入培训或考试项目。

4.如权利要求2所述的机动车驾驶培训或考试监控方法，其特征是，还包括位置识别步骤：

对车外视频进行处理，获取视频画面中的标记机动车所处场地的地面标识。

5.一种机动车驾驶培训或考试监控系统，其特征是，包括：机动车、主机、车内摄像头、存储器、固定在所述机动车前、后、左和右的四个车外摄像头；

四个车外摄像头用于分别获取各自的子车外视频；

车内摄像头用于获取车内视频；

所述主机用于利用360度全景影像拼接方法将各个子车外视频拼接成一个车外视频，以及将车内视频和车外视频拼接成同步监控视频，其中所述同步监控视频被播放时，某个时刻的同步监控视频画面能够同时显示车外视频画面和车内视频画面；在所述同步监控视频中实时写入扣分信息；所述存储器用于存储所述同步监控视频；

所述机动车的车身和车轮轮廓完全在所述车外视频的画面内；

所述主机还用于：

记录标定的机动车的车身和车轮轮廓在车外视频的画面的坐标；

对车外视频进行处理，获取视频画面中的地面边界线；

检测车身和车轮轮廓与所述地面边界线是否具有大于设定数量的重叠区域，若是则判定机动车压到边界线。

6.如权利要求5所述的机动车驾驶培训或考试监控系统，其特征是，所述同步监控视频中还写入有日期时间、车辆信息、驾驶员信息和培训或考试项目中的至少一者。

7.如权利要求5所述的机动车驾驶培训或考试监控系统，其特征是，

所述主机还用于：对车外视频进行处理，获取视频画面中的标记机动车所处场地的地面标识。