CN108009513A - 一种车辆动态行为分析的图像处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种车辆动态行为分析的图像处理方法，涉及图像处理技术领域。包括以下步骤，获取前景视频资料；图像处理：对所得的视频资料图像进行增强和复原；对视频资料进行分析：利用背景差分法对相邻两帧的视频图像进行分析，进而对运动车辆的背景进行提取，并结合haar矩形特征对运动车辆的信息进行解读；确定车辆信息；交通判别；数据发送及存储：将违反交通规则的车辆的违反详情通过中央控制器发送到车主的终端设备上，并将数据进行存储。本发明通过将监控录像里面的违法车辆进行信息提取，并与车辆数据库进行对比，从而确定违法车辆，并进行相应的处罚，其减轻了交警的劳动压力，避免了车主不必要的经济损失。

Description

一种车辆动态行为分析的图像处理方法
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，特别是涉及一种车辆动态行为分析的图像处理方法。
背景技术
随着我国经济的快速发展，社会上流通的车辆也越来越多，但这却给交通增加了压力，一些车主带着侥幸的心理驾驶车辆违反交通规则，给他人和社会带来了一定的安全隐患；对于此种违反交通规则的车辆，如果单纯的依靠交警进行查处，将降低交警的工作效率，增加交通警察的劳动压力，因此需借用图像处理技术对车辆动态行为进行分析。
目前，一些车辆行为分析领域的一部分技术是对静态车辆行为进行分析，无法对动态的车辆行为进行识别和分析；在有监控视频的交通路段，出现动态的违反交通规则的车辆，经常需要交警在后台参与对车辆进行记录电子罚单，其增加了交警的劳动压力；而且当出现无牌照车违法时，不能够对无牌照车进行目标范围的锁定，常需要人为锁定车辆信息范围对车辆进行查处，此方式耗时耗力；且当出现套牌车时，无法对原车辆信息进行核实，造成了误罚，其处理信息有时不能够及时通知车主，给车主带来了不必要的麻烦。
发明内容
本发明的目的在于提供一种车辆动态行为分析的图像处理方法，通过将监控录像里面的违法车辆进行信息提取，并与车辆数据库进行对比，从而确定违法车辆，并进行相应的处罚，解决了现有违法车辆的信息不能有效的提取，对违法车辆不能够有效的确定，而造成的误罚问题。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明为一种车辆动态行为分析的图像处理方法，包括以下步骤，
(1)获取前景视频资料：对易发生违反交通规则的路段的视频监控资料进行调取；
(2)图像处理：对所得的视频资料图像进行增强和复原；
(3)对视频资料进行分析：
(3.1)利用背景差分法对相邻两帧的视频图像进行分析，进而对运动车辆的背景进行提取；
(3.2)并结合haar矩形特征对运动车辆的信息进行解读；
(4)确定车辆信息：根据所分析的视频资料中的车辆信息与数据库进行比对，并最后确定一辆或几辆目标车辆；
(5)交通判别：根据监控记录时间，以及当时交通状况判别车辆的交通规则违反情况；
(6)数据发送及存储：将违反交通规则的车辆的违反详情通过中央控制器发送到车主的终端设备上，并将数据进行存储。
进一步地，所述步骤(3)中的所述背景差分法的背景提取算法是基于时间轴的滤波方法。
进一步地，所述基于时间轴的滤波方法采用均值法或中值法提取初始背景。
进一步地，所述步骤(3)中的所述车辆信息包括车辆颜色、车辆型号、车标和车长。
进一步地，所述步骤(4)中的所述数据库包括市场上流通车辆的车辆颜色、车辆型号、车标、制造年月、年审信息、保险信息和车主个人信息。
本发明具有以下有益效果：
1、本发明通过对监控图像的调取，并利用背景差分法和haar矩形特征对动态的车辆信息进行有效的提取，提高了工作效率，减轻了交警的劳动压力。
2、本发明通过将车辆信息与数据库进行对比，从而进一步锁定一辆或几辆类似的车辆，有效的对违法车辆的范围进行锁定，避免误判的情况，减轻人的劳动压力。
3、本发明通过数据发送以及存储，及时有效的将处罚信息发送到车主手上，以便车主核实，避免误罚，减少了车主的经济损失。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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为本发明一种车辆动态行为分析的图像处理方法。
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它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明为一种车辆动态行为分析的图像处理方法，包括以下步骤，
(1)获取前景视频资料
对易发生违反交通规则的路段的视频监控资料进行调取；
(2)图像处理
对所得的视频资料图像进行增强和复原，增强视频图像的画面质量，便于对图像内容进行分析；
(3)对视频资料进行分析
(3.1)利用背景差分法对相邻两帧的视频图像进行分析，进而对运动车辆的背景进行提取，此方法可消除外界噪音等干扰，提高图像背景的提取效率；
(3.2)并结合haar矩形特征对运动车辆的信息进行解读，对运动中的车辆进行提取，并通过提取的前景画面解读车辆的相关信息；
(4)确定车辆信息
根据所分析的视频资料中的车辆信息与数据库进行比对，并最后确定一辆或几辆目标车辆，能够有效的核实监控中动态车辆的信息，对无牌照车辆确定出类似车辆的范围，便于交警进行查找，减轻了交警的劳动压力；
(5)交通判别
根据监控记录时间，以及当时交通状况判别车辆的交通规则违反情况；
(6)数据发送及存储
将违反交通规则的车辆的违反详情通过中央控制器发送到车主的终端设备上，并将数据进行存储，以便及时通知车主，便于对处理结果进行核实，减轻车主的经济损失。
其中，步骤(3)中的背景差分法的背景提取算法是基于基于时间轴的滤波方法。
其中，基于时间轴的滤波方法采用均值法或中值法提取初始背景，此方法能有有效的提取初始背景，消除外界干扰。
其中，步骤(3)中的车辆信息包括车辆颜色、车辆型号、车标和车长。
其中，步骤(4)中的数据库包括市场上流通车辆的车辆颜色、车辆型号、车标、制造年月、年审信息、保险信息和车主个人信息。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (5)

1.一种车辆动态行为分析的图像处理方法，其特征在于：包括以下步骤，
(1)获取前景视频资料：对易发生违反交通规则的路段的视频监控资料进行调取；
(2)图像处理：对所得的视频资料图像进行增强和复原；
(3)对视频资料进行分析：
(3.1)利用背景差分法对相邻两帧的视频图像进行分析，进而对运动车辆的背景进行提取；
(3.2)并结合haar矩形特征对运动车辆的信息进行解读；
(4)确定车辆信息：根据所分析的视频资料中的车辆信息与数据库进行比对，并最后确定一辆或几辆目标车辆；
(5)交通判别：根据监控记录时间，以及当时交通状况判别车辆的交通规则违反情况；
(6)数据发送及存储：将违反交通规则的车辆的违反详情通过中央控制器发送到车主的终端设备上，并将数据进行存储。
2.根据权利要求1所述的一种车辆动态行为分析的图像处理方法，其特征在于，所述步骤(3)中的所述背景差分法的背景提取算法是基于时间轴的滤波方法。
3.根据权利要求2所述的一种车辆动态行为分析的图像处理方法，其特征在于，所述基于时间轴的滤波方法采用均值法或中值法提取初始背景。
4.根据权利要求1所述的一种车辆动态行为分析的图像处理方法，其特征在于，所述步骤(3)中的所述车辆的信息包括车辆颜色、车辆型号、车标和车长。
5.根据权利要求1所述的一种车辆动态行为分析的图像处理方法，其特征在于，所述步骤(4)中的所述数据库包括市场上流通车辆的车辆颜色、车辆型号、车标、制造年月、年审信息、保险信息和车主个人信息。
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