CN105335723B - 一种基于红外结构光的车型识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于红外结构光的车型识别方法，属于智能交通技术领域。本方法包括以下步骤：1)通过红外光栅投影仪‑摄像机装置获取结构光成像数据；2)根据结构光图像数据计算被检测车辆的三维轮廓信息；3)采用支持向量机多分类法根据被检测车辆的三维轮廓信息进行分类，从而识别出被检测车辆车型。本方法具有准确、快捷、高数据空间分辨率和计算量小等优点，能够提高车型识别的精确度及保证实时性；利用红外光栅获取结构光成像数据，不会对驾驶人员造成视觉污染，有利于驾驶人员行车安全，且不易受光照因素的影响；同时，装置安装比较简便，无需破坏路面，维护费用低；摄像机或者探头安装无需在车道路面上施工，检测器的更换、调整和移动也不会影响交通。

Description

一种基于红外结构光的车型识别方法
技术领域
本发明属于智能交通技术领域，涉及一种基于红外结构光的车型识别方法。
背景技术
随着当今社会经济高速增长，社会对交通运输的需求增高，交通密度也随之增大，人们在工作生活中，交通事故发生频繁，交通容易出现拥堵。急需运用当前已有的信息与通信技术去解决上述问题。同时，全世界各国也逐渐对交通系统的管理加大了投入，更加重视交通问题，慢慢形成了道路交通管理研究领域。当今的道路交通管理研究领域常见的系统有智能交通系统(Intelligent Transportation System，ITS)，车辆自动识别系统(Automatic Vehicle Identification，AVI)、车型识别系统(Vehicle RecognitionSystem，VRS)等。
目前，车型识别技术主要有感应线圈法、压电传感器法和基于视频图像处理的方法等。基于感应线圈的车型识别方法基于感应线圈的车型识别技术是通过在要检测的路段预先埋下环形感应线圈，线圈构成稳定的振荡回路，在这个环形线圈区域内形成相对稳定的磁场。基于感应线圈的车型识别方法具有较大的不确定性，维护复杂。基于压电传感器的车型识别技术是通过在要检测的路段预先埋下压电传感材料，当车辆经过时，压电材料产生同承重压力成正比的电量，根据电量的大小和产生的次数可以得到车辆载重量和轮轴数等，通过模版匹配的方法可以确定车型。基于压电传感器的车型识别技术存在以下问题：传感器响应结果易受周围环境和繁忙交通的影响；压电传感器寿面有限，更换传感器需要破坏交通路面后重新铺设，要花费较高的代价。基于视频图像的车型识别技术是通过探头或者摄像机等视频采集装置采集车辆数据，从道路交通中采集到的车辆图像(正面图像或者其他角度)进行图像处理，然后应用特征提取和选择方法提取已检测出车辆的分类特征，最后将提取的分类特征用于车辆分类识别。基于视频图像的车型识别技术易受道路交通拥挤程度、光线等因素的影响。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于红外结构光的车型识别方法，该方法通过红外光栅投影仪-摄像机装置获取结构光成像数据，再通过计算得到车辆的三维轮廓信息，再运用支持向量机多分类法来识别车辆的车型。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于红外结构光的车型识别方法，包括以下步骤：
步骤一：通过红外光栅投影仪-摄像机装置获取结构光成像数据；
步骤二：根据结构光图像数据计算被检测车辆的三维轮廓信息；
步骤三：采用支持向量机多分类法根据被检测车辆的三维轮廓信息进行分类，从而识别出被检测车辆车型。
进一步，在步骤一中，所述红外投影仪-摄像机装置包括红外投影仪、红外摄像头；利用红外投影仪将红外正弦光栅投影到被检测车辆，红外摄像头通过读取车辆上的条纹信息得到结构光成像数据。
进一步，在步骤一中，所述光栅越密，表面测量精细度越高，但测量的高度范围越小；通过增大光栅的空间周期，使得由高度变化引起的光栅条纹移动在一个周期以内；设定每个条纹的宽度是1.5mm，则光栅的空间周期为72mm，能够测得的最大高度为3.6m。
进一步，步骤二具体包括：
21)：在投影光栅的垂直方向上在相位周期2π内做等距的平移，每次平移π/2，每平移一次拍摄一幅图像，然后得到相应的四帧条纹图，再根据四帧条纹图计算得到检测点的相位值；
22)：求得两套条纹投影后相邻两幅图像同一点的解包相位差；
23)：将所有的解包相位差值累加即可得到最后的解包相位值；
24)：利用解包裹位相值得到高度信息；
25)：判断是否所有条纹测量点测量完毕并得到完整的车辆三维轮廓信息，当存在条纹测量点未测量完毕，则转21)，反之，结束。
进一步，在步骤三中，运用支持向量机法解决多分类问题，通过各车型三维轮廓信息的训练样本构造多个两类分类机，再根据被检测车辆三维轮廓信息判别其车型类别。
本发明的有益效果在于：本方法所提及的装置安装比较简便，无需破坏路面，且维护费用低；摄像机或者探头安装无需在车道路面上施工，同时检测器的更换、调整和移动也不会影响交通；本发明所用到的面结构光投影法具有准确、快捷、高数据空间分辨率和计算量小等优点，能够提高车型识别的精确度及保证实时性；利用红外光栅获取结构光成像数据，不会对驾驶人员造成视觉污染，有利于驾驶人员行车安全，且不易受光照因素的影响。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：
图1为本发明所述方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。
图1为本发明所述方法的流程示意图，如图所示，本发明所述的基于红外结构光的车型识别方法，包括以下步骤：
S1：通过红外光栅投影仪-摄像机装置投射光栅条纹图到被检测车辆表面，摄像机再获取结构光成像数据；
S2：根据结构光成像数据并计算被检测车辆的三维轮廓信息，具体步骤如下：
S21：在投影光栅的垂直方向上在相位周期2π内做等距的平移，每次平移π/2，每平移一次拍摄一幅图像，最后得到相应的四帧条纹图为：
I1(x,y,t)＝R(x,y,t)[B(x,y,t)+T(x,y,t)cosω(x,y,t)]
I2(x,y,t)＝R(x,y,t)[B(x,y,t)+T(x,y,t)sinω(x,y,t)]
(1)
I3(x,y,t)＝R(x,y,t)[B(x,y,t)+T(x,y,t)cosω(x,y,t)]
I4(x,y,t)＝R(x,y,t)[B(x,y,t)+T(x,y,t)sinω(x,y,t)]
其中，R(x,y)是物体表面的不均匀反射率，B(x,y)和T(x,y)是背景和投影光强度，ω(x,y)表示条纹的变形，时刻t＝1,2,Λ,s，s为最大投影条纹数；根据式(1)可以计算出相位函数：
S22：根据式(2)求两套条纹投影后相邻两幅图像同一点的解包相位差：
其中，U表示解包运算符，定义为INT表示向最近整数取整。
S23：将所有的解包相位差值累加即可得到最后的相位测量结果：
S24：利用解包裹位相值得到高度信息h＝dω/2πtgα，α为相机主光轴与投影仪主光轴之间的夹角。
S25：判断是否所有条纹测量点测量完毕并得到完整的车辆三维轮廓信息，当存在条纹测量点未测量完毕，则转21，反之，结束。
S3：根据已经训练好的各车型三维轮廓样本数据，并利用支持向量机多分类法对获得的被检测车辆三维轮廓信息进行分类，从而识别出被检测车辆车型。
最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (1)

1.一种基于红外结构光的车型识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：通过红外光栅投影仪-摄像机装置获取结构光成像数据；
步骤二：根据结构光图像数据计算被检测车辆的三维轮廓信息；
步骤三：采用支持向量机多分类法根据被检测车辆的三维轮廓信息进行分类，从而识别出被检测车辆车型；
在步骤一中，所述红外投影仪-摄像机装置包括红外投影仪、红外摄像头；利用红外投影仪将红外正弦光栅投影到被检测车辆，红外摄像头通过读取车辆上的条纹信息得到结构光成像数据；
在步骤一中，所述光栅越密，表面测量精细度越高，但测量的高度范围越小；通过增大光栅的空间周期，使得由高度变化引起的光栅条纹移动在一个周期以内；设定每个条纹的宽度是1.5mm，则光栅的空间周期为72mm，能够测得的最大高度为3.6m；
步骤二具体包括：
21)：在投影光栅的垂直方向上在相位周期2π内做等距的平移，每次平移π/2，每平移一次拍摄一幅图像，然后得到相应的四帧条纹图，再根据四帧条纹图计算得到检测点的相位值；
四帧条纹图为：
其中，R(x,y)是物体表面的不均匀反射率，B(x,y)和T(x,y)是背景和投影光强度，ω(x,y)表示条纹的变形，时刻t＝1,2,…,s，s为最大投影条纹数；根据式(1)计算出相位函数：
22)：求得两套条纹投影后相邻两幅图像同一点的解包相位差；
其中，U表示解包运算符，定义为INT表示向最近整数取整；
23)：将所有的解包相位差值累加即可得到最后的解包相位值；
24)：利用解包裹位相值得到高度信息h＝dω/2πtgα，α为相机主光轴与投影仪主光轴之间的夹角；
25)：判断是否所有条纹测量点测量完毕并得到完整的车辆三维轮廓信息，当存在条纹测量点未测量完毕，则转21)，反之，结束；
在步骤三中，运用支持向量机法解决多分类问题，通过各车型三维轮廓信息的训练样本构造多个两类分类机，再根据被检测车辆三维轮廓信息判别其车型类别。
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