CN110705396A - 一种检测视频中机动车变道的系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种检测视频中机动车变道的系统及方法。该系统包括视频加载模块、车辆检测模块、车牌定位模块、车道线检测模块、车牌位置判断模块、输出结果模块；该方法通过各个模块之间的配合，实现对载入视频中运行车辆的检测，对车牌进行定位，对车道线检测，判断车牌相对于车道线的位置变化，最终输出是否变道。该方法适用于各种格式类型的视频文件，从车牌的精确定位到车道线的检测，最后通过车牌相对于车道线的位置变化来判断机动车的变道行为，识别精确，效率高，可充分满足用户需求。该方法可减少人员观看举报视频的时间，提高处理举报视频的效率，增强公安部门处理交通违法事件的能力，为城市道路交通文明规范秩序的营造起到积极的作用。

Description

一种检测视频中机动车变道的系统及方法
技术领域
本发明属于交通监控技术领域，尤其涉及一种检测视频中机动车变道的系统及方法。
背景技术
随着经济飞速发展，城市交通的快速建设，交通问题日益成为城市如何更加高效有序的管理中的一个焦点问题。据了解，在众多的交通问题中，实线变道不打灯是比较常见的交通违法行为，并且这些行为可以通过车载视频装置完整记录下来，然后可以向公安部门举报。但是一个城市每天的举报量是巨大的，如果仅仅通过人去一个一个去看举报的视频，这不仅费时费力，而且效率较低。
因此，有必要提供一种省时省力，效率高的检测视频中机动车变道的系统及方法。
发明内容
本发明的目的在于：克服现有技术的不足，提供一种省时省力，效率高的检测视频中机动车变道的系统及方法。
本发明提出一种检测视频中机动车变道的方法，包括以下步骤：
1)将需要进行车牌识别的视频导入系统中；
2)对视频中运行的车辆进行检测和提取；
3)对车牌进行定位；
4)对车道线进行检测；
5)判断车牌相对于车道线的位置变化；
6)输出机动车是否变道。
进一步地，所述步骤3)中，先通过二值化对出现车辆的视频图像进行处理，再定位到车牌区域。
进一步地，所述步骤4)中，通过LaneNet模型对车道线进行检测。
进一步地，所述步骤5)中，将定位的车牌区域和检测的车道线进行相对位置的判断。
本发明一种采用上述方法的检测视频中机动车变道的系统，包括顺序连接的视频加载模块、车辆检测模块、车牌定位模块、车道线检测模块、车牌位置判断模块、输出结果模块；
所述视频加载模块，用于将需要进行车牌识别的视频导入系统中；
所述车辆检测模块，用于对视频中运行的车辆进行检测和提取；
所述车牌定位模块，用于对车牌进行定位；
所述车道线检测模块，用于对车道线进行检测；
所述车牌位置判断模块，用于判断车牌相对于车道线的位置变化；
所述输出结果模块，用于输出机动车是否变道的结果。
进一步地，所述车牌定位模块，先通过二值化对出现车辆的视频图像进行处理，再定位到车牌区域。
进一步地，所述车道线检测模块，通过LaneNet模型对车道线进行检测。
进一步地，所述车牌位置判断模块，将定位的车牌区域和检测的车道线进行相对位置的判断。
本发明一种检测视频中机动车变道的系统，包括视频加载模块、车辆检测模块、车牌定位模块、车道线检测模块、车牌位置判断模块、输出结果模块；通过各个模块之间的配合，实现对载入视频中运行车辆的检测，对车牌进行定位，对车道线检测，判断车牌相对于车道线的位置变化，最终输出是否变道。
本发明的有益效果：
本发明的一种检测视频中机动车变道的方法，适用于各种格式类型的视频文件，从车牌的精确定位到车道线的检测，最后通过车牌相对于车道线的位置变化来判断机动车的变道行为，识别精确，效率高，省时省力，可以充分满足用户的需求。
本发明的一种检测视频中机动车变道的方法,可以减少人员看举报视频的时间，通过将举报视频导入进系统，通过对视频中运行的车辆进行检测和提取，通过车牌识别定位举报车辆在视频中出现的位置,通过LaneNet模型对视频中的车道线进行检测，然后再根据车牌和车道线的相对位置的变化来判断机动车是否变道。这可以大大减少人员观看举报视频的时间，提高处理举报视频的效率，增强公安部门处理交通违法事件的能力，为城市道路交通的文明规范秩序的营造起到积极的作用。
附图说明
图1为本发明一种检测视频中机动车变道的系统的整体结构示意图；
图2为本发明一实施例中对根据车牌相对车道线位置变化来判断机动车变道的示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合实施例对本发明的技术方案作进一步地说明。
实施例
本发明一种检测视频中机动车变道的方法，具体步骤如下：
步骤1：将需要进行车牌识别的视频导入系统中。
步骤2：对视频中运行的车辆进行检测和提取。
步骤3：对车牌进行定位；先通过二值化对出现车辆的视频图像进行处理(即对视频图像进行二值化处理)，再定位到车牌区域。
步骤4：对车道线进行检测；通过LaneNet模型(即车道线分割神经网络模型)对车道线进行检测。
步骤5:判断车牌相对于车道线的位置变化；将定位的车牌区域和检测的车道线进行相对位置的判断。(参见图2)
步骤6：输出机动车是否变道。
如图1所示，本发明一种采用上述方法的检测视频中机动车变道的系统，包括顺序连接的视频加载模块、车辆检测模块、车牌定位模块、车道线检测模块、车牌位置判断模块、输出结果模块；
所述视频加载模块，用于将需要进行车牌识别的视频导入系统中。
所述车辆检测模块，用于对视频中运行的车辆进行检测和提取。
所述车牌定位模块，用于对车牌进行定位；先通过二值化对出现车辆的视频图像进行处理，再定位到车牌区域。
所述车道线检测模块，用于对车道线进行检测；通过LaneNet模型对车道线进行检测。
所述车牌位置判断模块，用于判断车牌相对于车道线的位置变化；将定位的车牌区域和检测的车道线进行相对位置的判断。
所述输出结果模块，用于输出机动车是否变道的结果。
本发明一种检测视频中机动车变道的系统，包括视频加载模块、车辆检测模块、车牌定位模块、车道线检测模块、车牌位置判断模块、输出结果模块；通过各个模块之间的配合，实现对载入视频中运行车辆的检测，对车牌进行定位，对车道线检测，判断车牌相对于车道线的位置变化，最终输出是否变道。
本发明的一种检测视频中机动车变道的方法，适用于各种格式类型的视频文件，从车牌的精确定位到车道线的检测，最后通过车牌相对于车道线的位置变化来判断机动车的变道行为，识别精确，效率高，可以充分满足用户的需求。
上述仅为本发明的优选实施例而已，并不对本发明起到任何限制作用。任何所属技术领域的技术人员，在不脱离本发明的技术方案的范围内，对本发明揭露的技术方案和技术内容做任何形式的等同替换或修改等变动，均属未脱离本发明的技术方案的内容，仍属于本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种检测视频中机动车变道的方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)将需要进行车牌识别的视频导入系统中；
2)对视频中运行的车辆进行检测和提取；
3)对车牌进行定位；
4)对车道线进行检测；
5)判断车牌相对于车道线的位置变化；
6)输出机动车是否变道。
2.根据权利要求1所述的一种检测视频中机动车变道的方法，其特征在于，所述步骤3)中，先通过二值化对出现车辆的视频图像进行处理，定位到车牌区域。
3.根据权利要求1所述的一种检测视频中机动车变道的方法，其特征在于，所述步骤4)中，通过LaneNet模型对车道线进行检测。
4.根据权利要求1所述的一种检测视频中机动车变道的方法，其特征在于，所述步骤5)中，将定位的车牌区域和检测的车道线进行相对位置的判断。
5.一种采用如权利要求1所述方法的检测视频中机动车变道的系统，其特征在于，包括顺序连接的视频加载模块、车辆检测模块、车牌定位模块、车道线检测模块、车牌位置判断模块、输出结果模块；
所述视频加载模块，用于将需要进行车牌识别的视频导入系统中；
所述车辆检测模块，用于对视频中运行的车辆进行检测和提取；
所述车牌定位模块，用于对车牌进行定位；
所述车道线检测模块，用于对车道线进行检测；
所述车牌位置判断模块，用于判断车牌相对于车道线的位置变化；
所述输出结果模块，用于输出机动车是否变道的结果。
6.如权利要求5所述的检测视频中机动车变道的系统，其特征在于，所述车牌定位模块，先通过二值化对出现车辆的视频图像进行处理，再定位到车牌区域。
7.如权利要求5所述的检测视频中机动车变道的系统，其特征在于，所述车道线检测模块，通过LaneNet模型对车道线进行检测。
8.如权利要求5所述的检测视频中机动车变道的系统，其特征在于，所述车牌位置判断模块，将定位的车牌区域和检测的车道线进行相对位置的判断。
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