CN105513371A - 一种基于核密度估计的高速公路违章停车检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于核密度估计的高速公路违章停车检测方法，属于图像处理领域。本发明首先采用非参数核密度模型进行背景抽取，得到背景图像；接着对背景图像采用渐变更新方式更新，得到更新后的背景图像；将当前采集的图像减去背景图像，得到运动前景；接着标定运动目标车辆质心位置；再跟踪目标车辆，并且测量质心间的距离；当质心间的距离不断减小，表示进入减速过程；在目标车辆进入减速过程之后，判断其运行状态；当运行状态为静止状态时，计算违章停车时间；最后根据违章停车时间确定是否为违停。本发明能够对监控场景进行实时监控，发现违停车辆及时报警；处理速度快，提高了报警的准确性，且具有实时性好，鲁棒性强，准确率高等特点。

Description

一种基于核密度估计的高速公路违章停车检测方法

技术领域

本发明涉及一种基于核密度估计的高速公路违章停车检测方法，属于图像处理领域。

背景技术

随着现代高速公路建设技术的飞速发展，城市的汽车保有量日益增多，与此同时也带来了很多问题。违章停车作为亟待解决的问题之一，已经引起了交通管理部门的重视。传统的违章停车检测主要是通过交警定点实施人工监管，效率低，无法实现实时监控，极大地浪费了相关部门的人力和物力。近年来，基于监控视频进行违章停车检测和识别的方法受到了越来越多的关注，这种方法具有准确率高、实时性好、成本低、容易收集证据等优点。

随着视频图像处理技术的进步，视频监控系统在交通领域的应用日益广泛，视频检测技术也有了长足的发展。但近年来研究主要集中于运动物体检测、交通车辆监控的系统技术架构设计，以及交通流量检测、运动目标识别、道路行人监控等城市环境下的低速物体检测，目前在高速公路环境下的高速运动目标停车检测技术相对薄弱。停车事件是指运动车辆在道路上由运动到静止，且静止时间超过设定值。目前国内外有关这方面的研究成果还很少。因此，发明一种有效的违章停车事件检测方法意义重大。

发明内容

针对目前的基于视频监控的违章停车检测方法存在的上述问题，本发明提供了一种基于核密度估计的高速公路违章停车检测方法。

本发明的技术方案是：一种基于核密度估计的高速公路违章停车检测方法，首先采用非参数核密度模型进行背景抽取，得到背景图像；接着对背景图像采用渐变更新方式更新，得到更新后的背景图像；将当前采集的图像减去背景图像，得到运动前景；接着标定运动目标车辆质心位置；再跟踪目标车辆，并且测量质心间的距离；当质心间的距离不断减小，表示进入减速过程；在目标车辆进入减速过程之后，判断其运行状态；当运行状态为静止状态时，计算违章停车时间；最后根据违章停车时间确定是否为违停。

所述方法的具体步骤如下：

Step1、采用非参数核密度模型进行背景抽取，得到背景图像I1；

Step2、对背景图像I1采用渐变更新方式更新，得到更新后的背景图像I2；

Step3、将当前采集的图像I减去背景图像I2，得到运动前景；

Step4、利用目标边界邻接矩形标定运动前景中的运动目标，得到运动目标车辆，接着利用灰度图像质心快速算法计算运动目标车辆的初始质心位置M₁(x,y)；

Step5、隔帧测量对应运动目标车辆的质心位置并记录每次的结果，则运动目标车辆的质心距离可表示为：

ΔM_i,i-2(x,y)＝M_i(x,y)-M_i-2(x,y),i＝3,5,7,...n

其中，M_i(x,y)和M_i-2(x,y)分别表示第i帧和第i-2帧的质心位置，ΔM_i,i-2(x,y)表示第i帧和第i-2帧的质心位置之间的距离；n表示第n帧；

若有ΔM_i,i-2(x,y)＞ΔM_i+2,i(x,y),i＝3,5,7,...n，表示相邻两隔帧质心位置之间的距离之差逐渐减小，则判定运动目标车辆存在减速趋势，进入减速过程；

Step6、在目标车辆进入减速过程之后，判断其运行状态：当存在ΔM_i,i-2(x,y)|＜λ,i＝3,5,7,...n，则认为目标车辆进入静止状态；其中，λ表示判定目标车辆进入静止状态的阈值；

Step7、计算判定为进入静止的目标车辆的违章停车时间t：

$t=\mathrm{\Δ}f\×\frac{1}{f}$

其中，Δf是当前帧值与目标车辆进入静止状态的帧值的差值；f是视频的帧率；

Step8、判断违章停车时间t与停车检测时间阈值T的关系：若t≥T，则判定车辆违章停车。

本发明的有益效果是：有效克服了传统人工检测违章停车的缺点，能够对监控场景进行实时监控，发现违停车辆及时报警。该方法相对于现有的基于视频监控的违章停车检测方法而言，处理速度快，提高了报警的准确性，且该方法具有实时性好，鲁棒性强，准确率高等特点，为城市交通的智能化管理提供了有效的技术手段。

附图说明

图1为本发明的流程图。

具体实施方式

实施例1：如图1所示，一种基于核密度估计的高速公路违章停车检测方法，首先采用非参数核密度模型进行背景抽取，得到背景图像；接着对背景图像采用渐变更新方式更新，得到更新后的背景图像；将当前采集的图像减去背景图像，得到运动前景；接着标定运动目标车辆质心位置；再跟踪目标车辆，并且测量质心间的距离；当质心间的距离不断减小，表示进入减速过程；在目标车辆进入减速过程之后，判断其运行状态；当运行状态为静止状态时，计算违章停车时间；最后根据违章停车时间确定是否为违停。

所述方法的具体步骤如下：

Step1、采用非参数核密度模型进行背景抽取，得到背景图像I1；

Step2、对背景图像I1采用渐变更新方式更新，得到更新后的背景图像I2；

Step3、将当前采集的图像I减去背景图像I2，得到运动目标前景；

Step4、利用目标边界邻接矩形标定运动前景中的运动目标，得到运动目标车辆，接着利用灰度图像质心快速算法计算运动目标车辆的初始质心位置M₁(x,y)；(针对矩形标定的目标若符合设计要求，则作为运动目标车辆，针对人、非机动车辆不作为运动目标车辆；其中符合设计要求可以理解为，被标定的目标处在要求的大小矩形区域内)；

Step5、隔帧测量对应运动目标车辆的质心位置并记录每次的结果，则运动目标车辆的质心距离可表示为：

ΔM_i,i-2(x,y)＝M_i(x,y)-M_i-2(x,y),i＝3,5,7,...n

其中，M_i(x,y)和M_i-2(x,y)分别表示第i帧和第i-2帧的质心位置，ΔM_i,i-2(x,y)表示第i帧和第i-2帧的质心位置之间的距离；

若有ΔM_i,i-2(x,y)＞ΔM_i+2,i(x,y),i＝3,5,7,...n，表示相邻两隔帧质心位置之间的距离之差逐渐减小，则判定运动目标车辆存在减速趋势，进入减速过程；

Step6、在目标车辆进入减速过程之后，判断其运行状态：当存在ΔM_i,i-2(x,y)|＜λ,i＝3,5,7,...n，则认为目标车辆进入静止状态；其中，λ＝20cm-100cm表示判定目标车辆进入静止状态的阈值；

Step7、计算判定为进入静止的目标车辆的违章停车时间t：

$t=\mathrm{\Δ}f\×\frac{1}{f}$

其中，Δf是当前帧值与目标车辆进入静止状态的帧值的差值(如存在|ΔM_111,109(x,y)|＜λ，则可知目标车辆进入静止状态的帧值为109，当前帧值表示判定为进入静止的目标车辆实时监测时的帧值)；f＝24帧/s是视频的帧率；

Step8、判断违章停车时间t与停车检测时间阈值T＝15min-20min的关系：若t≥T，则判定车辆违章停车且可报警，并对后续的运动目标车辆进行判定。

实施例2：如图1所示，一种基于核密度估计的高速公路违章停车检测方法，首先采用非参数核密度模型进行背景抽取，得到背景图像；接着对背景图像采用渐变更新方式更新，得到更新后的背景图像；将当前采集的图像减去背景图像，得到运动前景；接着标定运动目标车辆质心位置；再跟踪目标车辆，并且测量质心间的距离；当质心间的距离不断减小，表示进入减速过程；在目标车辆进入减速过程之后，判断其运行状态；当运行状态为静止状态时，计算违章停车时间；最后根据违章停车时间确定是否为违停。

上面结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (2)

1.一种基于核密度估计的高速公路违章停车检测方法，其特征在于：首先采用非参数核密度模型进行背景抽取，得到背景图像；接着对背景图像采用渐变更新方式更新，得到更新后的背景图像；将当前采集的图像减去背景图像，得到运动前景；接着标定运动目标车辆质心位置；再跟踪目标车辆，并且测量质心间的距离；当质心间的距离不断减小，表示进入减速过程；在目标车辆进入减速过程之后，判断其运行状态；当运行状态为静止状态时，计算违章停车时间；最后根据违章停车时间确定是否为违停。

2.根据权利要求1所述的基于核密度估计的高速公路违章停车检测方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下：

Step1、采用非参数核密度模型进行背景抽取，得到背景图像I1；

Step2、对背景图像I1采用渐变更新方式更新，得到更新后的背景图像I2；

Step3、将当前采集的图像I减去背景图像I2，得到运动前景；

Step4、利用目标边界邻接矩形标定运动前景中的运动目标，得到运动目标车辆，接着利用灰度图像质心快速算法计算运动目标车辆的初始质心位置M₁(x,y)；

Step5、隔帧测量对应运动目标车辆的质心位置并记录每次的结果，则运动目标车辆的质心距离可表示为：

ΔM_i,i-2(x,y)＝M_i(x,y)-M_i-2(x,y),i＝3,5,7,...n

其中，M_i(x,y)和M_i-2(x,y)分别表示第i帧和第i-2帧的质心位置，ΔM_i,i-2(x,y)表示第i帧和第i-2帧的质心位置之间的距离；

若有ΔM_i,i-2(x,y)＞ΔM_i+2,i(x,y),i＝3,5,7,...n，表示相邻两隔帧质心位置之间的距离之差逐渐减小，则判定运动目标车辆存在减速趋势，进入减速过程；

Step6、在目标车辆进入减速过程之后，判断其运行状态：当存在|ΔM_i,i-2(x,y)|＜λ,i＝3,5,7,...n，则认为目标车辆进入静止状态；其中，λ表示判定目标车辆进入静止状态的阈值；

Step7、计算判定为进入静止的目标车辆的违章停车时间t：

$t=\mathrm{\Δ}f\×\frac{1}{f}$

其中，Δf是当前帧值与目标车辆进入静止状态的帧值的差值；f是视频的帧率；

Step8、判断违章停车时间t与停车检测时间阈值T的关系：若t≥T，则判定车辆违章停车。