CN103390145B - 一种目标区域车辆检测方法以及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种目标区域车辆检测方法以及系统，该方法包括在所述目标区域设置虚拟线；对所述目标区域进行监控，判断是否有车辆触发所述虚拟线，如果有车辆触发所述虚拟线，则启动RFID阅读器；所述RFID阅读器获取触发所述虚拟线的车辆的RFID标签，如果没有获取到触发所述虚拟线的车辆的RFID标签，则检测出触发所述虚拟线的车辆为社会车辆，如果获取到触发所述虚拟线的车辆的RFID标签，则检测出触发所述虚拟线的车辆为公交车辆。本发明采用摄像头装置与RFID系统结合的方式，在成本较低的情况下也能有效地检测出进入目标区域的非法车辆。

Description

一种目标区域车辆检测方法以及系统

技术领域

本发明涉及一种交通管理领域的视频图像处理技术，尤其涉及一种目标区域车辆检测方法以及系统。

背景技术

公共交通是城市交通未来发展的方向，是政府部门积极倡导并大力扶持的项目。为了保障公共交通快速、安全、高效，在有条件的道路上设置公交专用车道是一个最佳管理手段和措施。在道路划设的公交专用车道内，在规定的时间内只准公交车通行，其他车辆不得进入该车道行驶。但是有些社会车辆驾驶员为了自己方便，经常违规占用公交专用车道，严重影响了公交车的运行效率。公交车专用车道的通畅是公交优先战略的体现，加大对非法占用公交车专用车道违法行为的惩处力度是非常必要的。

目前基于视频的公交车道非法车辆检测技术一般是在公交车上安装摄像头，专门拍摄占用公交车道违法行使行为，一旦有其它机动车辆在公交车道上行使，安装在公交车上的监控摄像头将会把违法车辆的车牌照和违法行为记录下来，通过GPRS设备传给交通管理部门。

现有技术中基于视频的公交车道非法车辆检测主要采用车载检测设备，通过车牌识别或车牌颜色来判别是否属于公交车辆，这些技术存在以下几点不足：

系统稳定性不足。车载公交车道非法车辆检测由于其硬件设备较多，安装调试不方便，出现问题的可能性极大，使得整个系统稳定性不足。

成本极高。车载公交车道非法车辆检测通过车牌和颜色来进行识别时，对车牌大小有严格限制，必须使用标清甚至高清摄像头才能满足要求，如果一个城市几万辆公交车都安装摄像头的话将是一笔巨大的投资。同时，传统交通监测设备采用光纤传输数据，光纤网路的建设和运营成本相对较高，也是一笔极大的投资。

误报和漏报严重。大部分车载监控系统未能融合GPS和GIS设备，不能准确定位安装监控设备的公交车是否行驶在规划的公交车道上，以及该处公交车道是否为开口的公交车道，致临时借用公交车驶出道路、临时占用公交车专用道右转向、出租车临时停车下客、短时间行驶在开口的公交车道的车辆被误抓系统就会存在误报和漏报问题。

技术应用有局限性。通过黄色车牌来判别非法车辆不可靠，属于8座以上载客汽车、区间营运性的载客汽车、长短途旅客客车、营业性大货汽车、教练车等使用，并不是公交车专用黄色车牌。

发明内容

有鉴于此，提出一种目标区域车辆检测方法以及系统，能在成本较低的情况下有效地检测出非法车辆。

本发明提供一种目标区域车辆检测方法，其特征在于，包括：

在所述目标区域设置虚拟线；

对所述目标区域进行监控，判断是否有车辆触发所述虚拟线，如果有车辆触发所述虚拟线，则启动RFID阅读器；

所述RFID阅读器获取触发所述虚拟线的车辆的RFID标签，如果没有获取到触发所述虚拟线的车辆的RFID标签，则检测出触发所述虚拟线的车辆为社会车辆，如果获取到触发所述虚拟线的车辆的RFID标签，则检测出触发所述虚拟线的车辆为公交车辆。

较优地，当检测出触发所述虚拟线的车辆为社会车辆时，获取所述社会车辆的车辆特征，并将所述社会车辆的车辆特征与预先保存的特征进行比较，以判断所述社会车辆是否为大车。

较优地，所述车辆特征包括车辆面积、矩形框大小以及长宽比。

较优地，当判断所述社会车辆不是大车时，则判断进入所述目标区域的所述社会车辆为非法小车。

较优地，当判断所述社会车辆是大车时，利用分类器对所述大车进行判断，以确定所述大车是否为货车。

较优地，当判断所述大车为货车时，则判断进入所述目标区域的所述车辆为非法货车。

较优地，当判断所述大车为客车时，则判断进入所述目标区域的所述车辆为合法客车。

本发明还提供一种目标区域车辆检测系统，其特征在于，包括：

摄像头装置，用于对所述目标区域进行监控，获取进入所述目标区域的车辆的视频帧；

目标区域检测装置，与所述摄像头装置连接，用于依据所述视频帧，判断是否有车辆触发虚拟线，如果有车辆触发所述虚拟线，则发送启动信号；

RFID阅读器，与所述目标区域检测装置连接，用于接收所述启动信号，获取触发所述虚拟线的车辆的RFID标签，如果所述RFID阅读器没有获得触发所述虚拟线的车辆的RFID标签，则发送处理信号到处理器；

所述处理器，与所述RFID阅读器连接，用于接收所述处理信号，对进入所述目标区域的车辆进行检测；以及

所述RFID标签，安装于公交车辆，记录所述公交车辆的信息。

较优地，所述目标区域检测装置包括：

建模装置，用于采用混合高斯背景模型进行建模；

运动目标检测装置，与所述建模装置连接，用所述视频帧与所述背景模型相减，得到运动区域；

目标跟踪装置，与所述运动目标检测装置连接，用于跟踪所述车辆；以及

判断装置，与所述目标跟踪装置连接，用于根据所跟踪车辆的轨迹以判断所述车辆是否触发所述虚拟线。

较优地，所述处理器获取所述车辆的特征以判断所述车辆是否为大车。

较优地，如果所述车辆为大车，所述处理器进一步利用分类器判断所述大车是否为客车。

本发明采用摄像头装置与RFID系统结合的方式，在成本较低的情况下也能有效地检测出进入目标区域的非法车辆。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种目标区域车辆检测方法的流程图；

图2为本发明又一实施例提供的对目标区域的车辆检测的方法的流程图；

图3为RFID系统示意图。

图4为本发明实施例的一种目标区域车辆检测系统的示意图。

图5为本发明实施例的目标区域检测装置的示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参见图1，图1为本发明实施例提供的一种目标区域车辆检测方法的流程图，包括以下步骤：

S101，在目标区域设置虚拟线。

在具体实施例中，用户可以自定义目标区域，并在目标区域中由用户自行设置虚拟线。

S102，对目标区域进行监控。

当选定目标区域以及设置了虚拟线之后，则开始对目标区域进行监控。具体可以在目标区域安装摄像头装置进行监控。在一实施例中，当有运动目标进入目标区域中时便开始标记物体和物体运动的轨迹，当运动物体按照警戒方向穿越虚拟线时，系统自动产生告警提示。

S103，判断是否有车辆触发虚拟线。

在具体实施例中，摄像头首先获取视频图像，解码视频流，获取每一帧视频图像，在本实施例中获取得到24位RGB数据。然后采用混合高斯背景模型进行建模，通过背景差的方法获取运动目标的二值图像，然后对图像进行形态学处理使目标完整，接着寻找一个个独立的运动目标并做标记，将目标放入kalman滤波器，通过kalman滤波器对目标进行跟踪，如果发现目标触发虚拟线则提示。

关于上述背景建模，可采用摄像机固定安装的方式(摄像机安装的高度一般在6米左右较合适)，用混合高斯背景模型进行建模。为了后续抓拍违法车辆能够清晰可辩，具体可采用200万高清相机。

关于运动目标检测，当前帧和背景模型相减，得到运动区域，并对运动区域做二值化和形态学处理，使得分割得到的目标完整、独立。本发明主要是针对车辆，目标相对比较大，所以首先使用腐蚀操作去掉噪声和其它干扰点，再利用膨胀操作获取完整目标。

接着通过寻找目标的联通区域，将目标一个一个进行标识，去除宽度和高度都小于20个像素的目标，以过滤干扰的小目标。

对标记的目标，提取前景目标的静态特征，包括外接矩形的大小、面积、长宽比等。

关于对运动目标进行跟踪，对当前帧检测得到的目标结合kalman滤波器进行判断，如果是新目标则分配新的ID，如果是已存在的目标则延用原来的ID，并用滤波器进行跟踪和预测。

本实施例采用单向拌线检测来触发报警。

根据上述的具体判断，如果有车辆触发虚拟线，则进入步骤S104，否则回到步骤S102，继续对目标区域进行监控。

S104，RFID读取器获取进入目标区域车辆的RFID标签。

本发明在公交车辆上安装RFID标签，每个标签都唯一对应一个公交车辆，RFID标签中存储公交车辆的身份信息，包括车辆型号、车牌号码、车主姓名等。当安装有RFID电子标签的公交车辆经过RFID阅读器的辐射场时，RFID标签会被激活产生感应电流，然后和RFID阅读器进行无线通信，RFID电子标签将信息通过卡内置天线发送出去，系统通过天线接收到从RFID电子标签发送来的载波信号，经天线调节器传送到RFID阅读器，然后RFID阅读器把读取的数据进行处理。

当公交车经过虚拟线时，RFID阅读器会接收到RFID信号，非公交车经过时无法接收到RFID信号；依据是否获取到RFID信号来判断，进入目标区域的车辆类型。如果获取到RFID信号，则进入步骤S107，进入目标区域的车辆为公交车辆；否则，进入步骤S106，进入目标区域的车辆为社会车辆。

通过以上的描述可知，本发明使用摄像头与RFID标签以及阅读器的结合，通过对目标区域的监控，判断是否有车辆触发虚拟线，以及当有车辆触发虚拟线时，通过RFID标签来识别公交车辆与社会车辆。

除此之外，在另一实施例中，可能存在需要在进一步筛选社会车辆的情况，例如11座以上的大型客运车辆，还可以进一步对社会车辆进行筛选。

请参见图2，为本发明又一实施例提供的对目标区域的车辆检测的方法的流程图，包括以下步骤：

S201，解析车辆的特征。

在具体实施例中，对于进入目标区域的车辆可以根据车辆的特征来进行判断车辆的类型。当车辆经过时，提取车辆的面积、矩形框大小、长宽比特征保存，作为后续大车、小车判断的依据。

S202，判断车辆是否为大车。

根据预先保存的目标面积、矩形框大小、长宽比特征，将当前获取的车辆的特征与预先保存的特征进行比较，例如，当前获取的面积与预先保存的面积比小于0.8，则认为是小车，否则认为是大车。

当判断车辆不是大车时，进入步骤S203，确定进入目标区域的车辆为非法小车。当判断车辆为大车时，进入步骤S204。

S204，判断车辆是否为货车。

将大型客运车的图片作为正样本，货车图片作为负样本，采用adaboost算法对样本进行训练，本发明采用100个大型客运车辆正样本，400个货车图片作为负样本，训练得到一个15级的分类器，对大车进行判断。当判断出车辆为货车时，进入步骤S205，确定进入目标区域的车辆为非法货车。否则，进入步骤S206，进入目标区域的车辆为合法大客车。

本发明实施例采用对进入目标区域的车辆进行进一步检测，可以有效地判断出进入目标区域的车辆是否为合法车辆，若检测出进入目标区域的车辆为非法车辆，则报警。

请参考图3，图3为RFID系统示意图。

系统通过天线接收到从电子标签发送来的载波信号，经天线调节器传送到阅读器，然后阅读器把读取的数据进行处理；在安装应用时，每个阅读器安装完成后会形成一个固定长度L的RF场，阅读器距离地面的垂直高度为H。阅读器的阅读周期设定为T，即每隔T时间扫描一次，系统设定统计时间周期为t，即每隔时间t进行一次数据采样(t＞T)，以便保证每辆车经过阅读器RF场时标签被扫描到至少一次。

假设公交车经过RF场时被检测到的次数为Ni，标签被扫描时刻记为Tk(k＝1，2，...，Ni)，对应的场强值记为Rk(k＝1，2....，Ni)。根据阅读器接收到的场强值与距离关系的经验，本发明这里n取2，则相邻扫描时刻内的速度为：

$V_k=\frac{\sqrt{R_k^2-H^2}-\sqrt{R_{(k+1)}^2-H^2}}{T_{(k+1)}-T_k}(k=\mathrm{1,2},...N_i-1)$

根据此公式，我们可以知道并预先设定公交车能被RFID阅读器读取数据的最大速度。

当公交车经过虚拟线时，RFID阅读器会接收到RFID信号，非公交车经过时无法接收到RFID信号；

根据是否接收到RFID信号判断是否为公交车，如果是公交车则放行，不进行下一步操作，如果为非公交车则抓拍图像，做进一步判断。

请参考图4，图4为本发明实施例的一种目标区域车辆检测系统的示意图。如图所示，目标区域车辆检测系统400包括摄像头装置401、目标区域检测装置402、RFID阅读器403、RFID标签404以及处理器405。

摄像头装置401，用于对目标区域进行监控，获取进入目标区域的车辆的视频帧；

目标区域检测装置402，与摄像头装置401连接，用于依据视频帧，判断是否有车辆触发虚拟线，如果有车辆触发虚拟线，则发送启动信号；

RFID阅读器403，与目标区域检测装置402连接，用于接收启动信号，获取触发所述虚拟线的车辆的RFID标签404，如果所述RFID阅读器没有获得触发虚拟线的车辆的RFID标签，则发送处理信号到处理器405；

处理器405，与RFID阅读器403连接，用于接收处理信号，对进入目标区域的车辆进行检测；当确认进入目标区域的车辆没有RFID标签时，处理器405还通过获取车辆的特征如目标车辆面积、矩形框大小、长宽比等特征，并将所获得的车辆特征与预先保存的特征进行比较，以判断车辆是否为大车，如果判断出车辆为大车后，处理器405再用分类器判断大车是否为货车。

RFID标签404，安装于公交车辆上，记录公交车辆的信息，本实施例中可将RFID标签贴在公交车挡风玻璃上，每个标签都唯一对应一辆公交车，标签中存储有公交车的身份信息，包括车辆型号、车牌号码、车主姓名等。

请参考图5，图5为本发明实施例的目标区域检测装置的示意图。目标区域检测装置包括建模装置501、运动目标检测装置502、目标跟踪装置503以及判断装置504。

建模装置501，用于采用混合高斯背景模型进行建模；

运动目标检测装置502，与建模装置501连接，用视频帧与背景模型相减，得到运动区域；

目标跟踪装置503，与运动目标检测装置502连接，用于跟踪所述车辆；

判断装置504，与目标跟踪装置503连接，用于根据所跟踪车辆的轨迹以判断车辆是否触发虚拟线。

本发明采用摄像头装置与RFID系统结合的方式，在成本较低的情况下也能有效地检测出进入目标区域的非法车辆。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (9)

1.一种目标区域车辆检测方法，其特征在于，包括：

在所述目标区域设置虚拟线；

在所述目标区域安装摄像头装置进行监控，当有车辆进入所述目标区域中时，所述摄像头首先获取视频图像，解码视频流，进入所述目标区域的车辆的视频帧，然后采用混合高斯背景模型进行建模，通过背景差的方法获取所述车辆的二值图像，然后对所述图像进行形态学处理，接着寻找独立的运动车辆并做标记，将所述车辆放入kalman滤波器，通过所述kalman滤波器对所述车辆进行跟踪，如果发现所述车辆触发所述虚拟线，则启动RFID阅读器；

所述RFID阅读器获取触发所述虚拟线的车辆的RFID标签，如果没有获取到触发所述虚拟线的车辆的RFID标签，则检测出触发所述虚拟线的车辆为社会车辆，如果获取到触发所述虚拟线的车辆的RFID标签，则检测出触发所述虚拟线的车辆为公交车辆。

2.如权利要求1所述的目标区域车辆检测方法，其特征在于，还包括：

当检测出触发所述虚拟线的车辆为社会车辆时，获取所述社会车辆的车辆特征，并将所述社会车辆的车辆特征与预先保存的特征进行比较，以判断所述社会车辆是否为大车。

3.如权利要求2所述的目标区域车辆检测方法，其特征在于，所述车辆特征包括车辆面积、矩形框大小以及长宽比。

4.如权利要求2所述的目标区域车辆检测方法，其特征在于，还包括：

当判断所述社会车辆不是大车时，则判断进入所述目标区域的所述社会车辆为非法小车。

5.如权利要求2所述的目标区域车辆检测方法，其特征在于，还包括：

当判断所述社会车辆是大车时，利用分类器对所述大车进行判断，以确定所述大车是否为货车。

6.如权利要求5所述的目标区域车辆检测方法，其特征在于，还包括：

当判断所述大车为货车时，则判断进入所述目标区域的所述车辆为非法货车。

7.如权利要求5所述的目标区域车辆检测方法，其特征在于，还包括：

当判断所述大车为客车时，则判断进入所述目标区域的所述车辆为合法客车。

8.一种目标区域车辆检测系统，其特征在于，包括：

摄像头装置，用于对所述目标区域进行监控，获取进入所述目标区域的车辆的视频帧；

目标区域检测装置，与所述摄像头装置连接，用于依据所述视频帧，判断是否有车辆触发虚拟线，如果有车辆触发所述虚拟线，则发送启动信号；

RFID阅读器，与所述目标区域检测装置连接，用于接收所述启动信号，获取触发所述虚拟线的车辆的RFID标签，如果所述RFID阅读器没有获得触发所述虚拟线的车辆的RFID标签，则发送处理信号到处理器；

所述处理器，与所述RFID阅读器连接，用于接收所述处理信号，对进入所述目标区域的车辆进行检测；以及

所述RFID标签，安装于公交车辆，记录所述公交车辆的信息；

其中，所述目标区域检测装置包括：

建模装置，用于采用混合高斯背景模型进行建模；

运动目标检测装置，与所述建模装置连接，用所述视频帧与所述背景模型相减，得到运动区域；

目标跟踪装置，与所述运动目标检测装置连接，用于通过kalman滤波器跟踪所述车辆；以及

判断装置，与所述目标跟踪装置连接，用于根据所跟踪车辆的轨迹以判断所述车辆是否触发所述虚拟线。

9.如权利要求8所述的目标区域车辆检测系统，其特征在于，所述处理器获取所述车辆的特征以判断所述车辆是否为大车，如果所述车辆为大车，所述处理器进一步利用分类器判断所述大车是否为客车。