CN113030506A - 基于多车牌标定库的微区间测速方法及系统 - Google Patents

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CN113030506A CN202110317790.6A CN202110317790A CN113030506A CN 113030506 A CN113030506 A CN 113030506A CN 202110317790 A CN202110317790 A CN 202110317790A CN 113030506 A CN113030506 A CN 113030506A
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Abstract

一种基于多车牌标定库的微区间测速方法及系统，通过图像神经网络检测道路车牌，根据车牌类别和其对应尺寸关系得到车牌棋盘格并构建车牌标定库；利用棋盘格的转换关系模型残差来更新车牌标定库；通过车牌标定库中的车牌棋盘格和车牌对应的质量评价，使用加权最小二乘法进行相机内参数标定；利用视频序列中的车牌号标示定位车辆并利用检测到的车牌和相机内参数计算车牌在相机坐标系中的行驶距离，再通过线性平滑计算得到该车辆的实际行驶速度。本发明通过检测的车牌作为车牌棋盘格不断构建和更新车牌标定库，加权最小二乘标定相机内参，通过车牌号来跟踪同一辆车测速，方法简便且实用性高，精度实测可靠。

Description

基于多车牌标定库的微区间测速方法及系统
技术领域
本发明涉及的是一种智能交通控制领域的技术，具体是一种基于多车牌标定库的微区间测速方法及系统。
背景技术
在交通监测场景很多时候需要对车辆进行测速，在有些场景中，需要对车辆进行微区间测速，如鸣笛抓拍、改装车或闯红绿灯抓拍中。目前主流的测速方法有雷达测速、区间测速和线圈测速，需要安装额外的硬件，这些方法虽然精度高，但是成本高昂，方法也很复杂。
利用现有的监控设备也可以完成测速，目前单相机测速方法有很多，大部分都需要事先现场标定，测速之前需要安装人员去现场设置标定物。当相机安装角度或焦距发生变化时，此类方法都需要重新标定，且测速阶段还需要使用跟踪算法跟踪车辆，实用性不高。
现有的车速测量方法通过摄像机采集图像后计算车牌运行轨迹并计算待分析图像组中车牌成像距离，依据真实世界坐标系与成像坐标系的对应关系，计算成像距离对应的实际距离，除以按预设频率计算得到的对应图像间时间差，得到当前跟踪车速，求平均值得到待测车辆的车速。但这些测量方法均需要现场参与标定测量，耗时人力过大，无法远程标定获取相机内参数，部分测量信息误差会对参数影响很大，且无法适应现场环境的改变，实用性较差。
发明内容
本发明针对现有雷达测速或者多相机区间测速导致的成本高昂，单相机现场标定步骤复杂等缺陷，提出一种基于多车牌标定库的微区间测速方法及系统，通过检测的车牌作为车牌棋盘格不断构建和更新车牌标定库，加权最小二乘标定相机内参，通过车牌号来跟踪同一辆车测速，方法简便且实用性高，精度实测可靠。
本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明涉及一种基于多车牌标定库的微区间测速方法，通过图像神经网络检测道路车牌，根据车牌类别和其对应尺寸关系得到车牌棋盘格并构建车牌标定库；利用棋盘格的转换关系模型残差来更新车牌标定库；通过车牌标定库中的车牌棋盘格和车牌对应的质量评价，使用加权最小二乘法进行相机内参数标定；利用视频序列中的车牌号标示定位车辆并利用检测到的车牌和相机内参数计算车牌在相机坐标系中的行驶距离，再通过线性平滑计算得到该车辆的实际行驶速度。
所述的车牌标定库包括：图像中车牌的类别，例如双行车牌、新能源车牌、单行普通车牌、图像中车牌的四个角点的坐标、图像中车牌棋盘格的质量评价分数及其对应的单应矩阵模型投影误差。
本发明涉及一种实现上述方法的系统，包括：建库单元、标定单元、定位单元以及测速单元，其中：建库单元根据道路监控相机采集到的包含车牌的图像构建车牌标定库，标定单元根据车牌标定库中的车牌类别对应的实际尺寸和图像坐标得到车牌棋盘格，并以车牌标定库中的质量评价分数作为权重，加权最小二乘计算相机内参数；在实测阶段，定位单元获取监控视频逐帧分解识别得到车牌号并生成车牌棋盘格，结合来自标定单元的相机内参数计算出车牌在相机坐标系下的三维坐标，实现车牌在相机坐标系下的定位，测速单元根据视频帧中的同一车牌在相机坐标系下的三维坐标，计算车辆行驶的三维距离，得到车牌行驶速度作为车辆行驶速度。
技术效果
本发明整体解决了现有技术的需要大量人工和设备来参与现场标定和测量，且测量误差受很多因素影响，无法根据现场环境改变来更新参数的问题；
与现有技术相比，本发明利用图像和车牌已知尺寸构建车牌棋盘格来标定相机内参数，无需现场标定，无需测量尺寸，耗时低；综合考虑车牌清晰度、分辨率等因素，加权计算相机内参，减少误差因素影响；本发明可以根据检测到的车牌不断更新车牌标定库，无需考虑现场环境变化；本发明通过车牌已知尺寸，实现车牌在相机坐标系下的定位功能；通过和雷达测速结果对比，漏抓率低，精度在±5％以内。
附图说明
图1为本发明方法流程图；
图2为实施例中车牌相对于相机坐标系的三维坐标示意图；
图3为实施例中位移随时间图；
图4为实施例中速度随时间图；
图5为车牌棋盘格坐标系示意图，图中车牌号已经模糊处理；
图6为本发明方法和雷达测速实验现场图。
具体实施方式
如图1所示，为本实施例涉及一种基于多车牌标定库的微区间测速方法，以民府路鸣笛部署点为例，在监控点部署测速系统，具体实施方式如下。
建库阶段，选择高清相机图像并对图像进行神经网络检测道路车牌，将车牌类别、车牌角点坐标、车牌质量评价和模型误差存入车牌标定库中。
所述的检测道路车牌，使用包括但不限于yolo、SSD，通过对道路车牌检测，得到车牌类别和检测结果置信度，其中车牌类别主要有双行车牌、新能源车牌、单行普通车牌。
所述的根据车牌类别及对应尺寸关系是指：车牌分为双行车牌、单行新能源车牌、单行非新能源车牌，根据《GA36-2018中华人民共和国机动车号牌》中规定的双行车牌为480mm×220mm、单行新能源车牌为480mm×140mm和单行非新能源车牌为440mm×140mm。
所述的车牌质量评价，是指通过检测到车牌的图像清晰度、检测置信度和车牌中心点到相机视野近端的图像距离加权得到的结果，具体为：质量评价分数
Figure BDA0002991904880000031
其中：i为车牌标定库中不同的车牌信息对应的索引，
Figure BDA0002991904880000032
为车牌模型检测置信度，图像清晰度评价
Figure BDA0002991904880000033
gradx和grady为车牌X和Y方向Sobel梯度；车牌到相机距离评价
Figure BDA0002991904880000034
Himg为图像宽度，Ycenter为车牌图像中点纵坐标。
本实施例中，质量评价分数Pi＝0.189+0.973+0.810＝1.972。
所述的模型投影误差是指：根据车牌类别得到车牌实际尺寸，通过实际尺寸构建相对世界坐标系，计算图像坐标系到相对世界坐标系的转换误差为
Figure BDA0002991904880000035
其中：Ai和Li为第i个车牌的坐标信息构建的矩阵，
Figure BDA0002991904880000036
为图像坐标系到相对世界坐标系的转换矩阵，
Figure BDA0002991904880000037
Figure BDA0002991904880000038
Figure BDA0002991904880000039
Figure BDA00029919048800000310
和
Figure BDA00029919048800000311
为标定库第i个车牌的四个角点的图像坐标，
Figure BDA00029919048800000312
Figure BDA00029919048800000313
和
Figure BDA00029919048800000314
为标定库第i个车牌相对世界坐标系下的三维坐标。
如图2所示，所述的相对世界坐标系是指：构建以车牌左上角点为圆心，以水平方向为X轴，以竖直向下方向为Y轴，根据右手螺旋原则，以垂直车牌向上为Z轴，得到车牌四个角点的三维坐标，4个角点平面到三维坐标的对应关系已知，分别为(Xlt,Ylt,0)、(Xrt,Yrt,0)、(Xlb,Ylb,0)和(Xrb,Yrb,0)。
本实施例中，模型误差为σ＝2.401e-08。
所述的更新车牌标定库是指：设置车牌标定库车牌中车牌信息数量(≥4)，当数据小于指定数量时，根据高清图像的车牌信息加入车牌标定库；当数据大于指定数量时更新车牌标定库，通过模型转换误差排序，删除多余的车牌信息。
本实施例中，车牌标定库如下表所示，其中车牌类型type、图像的左上(Xlt,Ylt)、右上(Xrt,Yrt)、左下(Xlb,Ylb)、右下角点坐标(Xrb,Yrb)、质量评价分数P和转换误差σ：
Figure BDA0002991904880000041
Figure BDA0002991904880000051
标定阶段，通过车牌标定库中的车牌棋盘格和车牌对应的质量评价，使用加权最小二乘法进行相机内参数标定；
所述的相机内参数标定是指：利用每组车牌棋盘格标定出单应矩阵，多组棋盘格利用最小二乘法求解内参矩阵
Figure BDA0002991904880000061
其中：
Figure BDA0002991904880000062
Figure BDA0002991904880000063
Figure BDA0002991904880000064
Figure BDA0002991904880000065
Figure BDA0002991904880000066
为第i个车牌对应的模型转换参数矩阵，
Figure BDA0002991904880000067
为包含相机内参数的矩阵。
所述的加权最小二乘法是指：考虑到车牌图像质量不一样，车牌清晰度、车牌离相机距离远近，以及车牌不同类别置信度，都会对车牌棋盘格质量产生影响，根据标定库中的车牌棋盘格质量评价，利用加权最小二乘求解内参数，具体步骤为：
1)权重矩阵为：
Figure BDA0002991904880000068
其中：
Figure BDA0002991904880000069
是一个2×2的对角阵，对角元素是第i个车牌的质量评价分数。
2)找到QTPQ最小特征值对应的特征向量即为齐次方程的最小二乘解，
Figure BDA00029919048800000610
3)计算相机内参数：
Figure BDA00029919048800000611
其中：u0、v0分别为相机的像主点，α、β分别为相机在X和Y方向的像素焦距，λ、γ分别为尺度系数，Bij为
Figure BDA00029919048800000612
对应解。
本实施例中，利用100组车牌棋盘格加权标定相机内参数：
Figure BDA0002991904880000071
标定的投影总误差为：σall＝0.0359。
定位阶段，利用视频中检测识别到的车牌号，确定同一辆车，在每一帧中分别定位出车牌在相机坐标系下的位置，具体步骤为：
1)利用车牌信息构建车牌棋盘格，并计算车牌四个角点的图像坐标到相对世界坐标系的转换矩阵；
2)利用相机内参矩阵，求解车牌到相机转换的旋转和平移矩阵
Figure BDA0002991904880000072
其中：ri＝(R1i R2i R3i)T，hi＝(h1i h2i h3i)T，t＝(t1 t2 t3)T；
3)根据旋转和平移向量得到车牌中心点在相机坐标系中的三维坐标(XC,YC,ZC)：
Figure BDA0002991904880000073
进一步地，将本发明设置于四方路高架桥上分别部署雷达和测速方案，测速方案在NVIDIA开发板NANO上部署上述装置，监控并测速高架桥下的车流两小时，根据已知视频帧率FPS，将视频按帧分解，得到139帧序列帧图像，如图5所示，检测车牌并识别车牌号为沪K__322；判断是否同一车牌号，当相同跟踪车牌并进入测速阶段，检测得到车牌在39～65帧之间图像；得到的车牌在相机坐标系下的三维坐标如图2所示。
测速阶段，通过在视频连续帧中检测到的车牌，在相邻检测到的车牌在相对于相机坐标系的三维坐标之间的欧氏距离之和：
Figure BDA0002991904880000074
其中：(Xc,Yc,Zc)为车牌在相机坐标系下的坐标，i和i+1为相邻两帧。
本实施例中，计算累计相邻帧间距离，绘制如图3所示的随帧时间图：所述的线性平滑是指：Vt＝0.5·Vt-1+0.5·distt/t，其中：Vt-1,Vt分别为t-1时刻和t时刻的速度。
本实施例中，线性平滑计算速度，绘制速度时间如图4所示，经与现有技术如中国专利文献号CN101877174A以及CN107403454A相比，本发明的准确性在±5％以内。
综上，本发明采用车牌类别得到车牌已知尺寸，构建相对世界坐标系，计算车牌图像坐标系和相对世界坐标系的转换关系；综合考虑车牌检测置信度、图像清晰度和车牌离相机距离，多车牌标定加权最小二乘计算相机内参，误差较小；通过车牌在相机坐标系下的坐标变化，实现车辆行驶速度的精确测量。
上述具体实施可由本领域技术人员在不背离本发明原理和宗旨的前提下以不同的方式对其进行局部调整，本发明的保护范围以权利要求书为准且不由上述具体实施所限，在其范围内的各个实现方案均受本发明之约束。

Claims (7)

1.一种基于多车牌标定库的微区间测速方法，其特征在于，通过图像神经网络检测道路车牌，根据车牌类别和其对应尺寸关系得到车牌棋盘格并构建车牌标定库；利用棋盘格的转换关系模型残差来更新车牌标定库；通过车牌标定库中的车牌棋盘格和车牌对应的质量评价，使用加权最小二乘法进行相机内参数标定；利用视频序列中的车牌号标示定位车辆并利用检测到的车牌和相机内参数计算车牌在相机坐标系中的行驶距离，再通过线性平滑计算得到该车辆的实际行驶速度；
所述的车牌标定库包括：图像中车牌的类别，例如双行车牌、新能源车牌、单行普通车牌、图像中车牌的四个角点的坐标、图像中车牌棋盘格的质量评价分数及其对应的单应矩阵模型投影误差；
所述的车牌对应的质量评价是指：通过检测到车牌的图像清晰度、检测置信度和车牌中心点到相机视野近端的图像距离加权得到的结果，具体为：质量评价分数
Figure FDA0002991904870000011
其中：i为车牌标定库中不同的车牌信息对应的索引，
Figure FDA0002991904870000012
为车牌模型检测置信度，图像清晰度评价
Figure FDA0002991904870000013
gradx和grady为车牌X和Y方向Sobel梯度；车牌到相机距离评价
Figure FDA0002991904870000014
Himg为图像宽度，Ycenter为车牌图像中点纵坐标。
2.根据权利要求1所述的基于多车牌标定库的微区间测速方法，其特征是，所述的模型投影误差是指：根据车牌类别得到车牌实际尺寸，通过实际尺寸构建相对世界坐标系，计算图像坐标系到相对世界坐标系的转换误差为
Figure FDA0002991904870000015
其中：Ai和Li为第i个车牌的坐标信息构建的矩阵，
Figure FDA0002991904870000016
为图像坐标系到相对世界坐标系的转换矩阵，
Figure FDA0002991904870000021
Figure FDA0002991904870000022
Figure FDA0002991904870000023
Figure FDA0002991904870000024
和
Figure FDA0002991904870000025
为标定库第i个车牌的四个角点的图像坐标，
Figure FDA0002991904870000026
Figure FDA0002991904870000027
和
Figure FDA0002991904870000028
为标定库第i个车牌相对世界坐标系下的三维坐标；
所述的相对世界坐标系是指：构建以车牌左上角点为圆心，以水平方向为X轴，以竖直向下方向为Y轴，根据右手螺旋原则，以垂直车牌向上为Z轴，得到车牌四个角点的三维坐标，4个角点平面到三维坐标的对应关系已知，分别为(Xlt,Ylt,0)、(Xrt,Yrt,0)、(Xlb,Ylb,0)和(Xrb,Yrb,0)。
3.根据权利要求1所述的基于多车牌标定库的微区间测速方法，其特征是，所述的更新车牌标定库是指：设置车牌标定库车牌中车牌信息数量(≥4)，当数据小于指定数量时，根据高清图像的车牌信息加入车牌标定库；当数据大于指定数量时更新车牌标定库，通过模型转换误差排序，删除多余的车牌信息。
4.根据权利要求1所述的基于多车牌标定库的微区间测速方法，其特征是，所述的相机内参数是指：利用每组车牌棋盘格标定出单应矩阵，多组棋盘格利用最小二乘法求解内参矩阵
Figure FDA0002991904870000029
其中：
Figure FDA00029919048700000210
Figure FDA00029919048700000211
Figure FDA00029919048700000212
Figure FDA00029919048700000213
Figure FDA00029919048700000214
为第i个车牌对应的模型转换参数矩阵，
Figure FDA0002991904870000031
为包含相机内参数的矩阵；
所述的加权最小二乘法是指：考虑到车牌图像质量不一样，车牌清晰度、车牌离相机距离远近，以及车牌不同类别置信度，都会对车牌棋盘格质量产生影响，根据标定库中的车牌棋盘格质量评价，利用加权最小二乘求解内参数，具体步骤为：
1)权重矩阵为：
Figure FDA0002991904870000032
其中：
Figure FDA0002991904870000033
是一个2×2的对角阵，对角元素是第i个车牌的质量评价分数；
2)找到QTPQ最小特征值对应的特征向量即为齐次方程的最小二乘解，
Figure FDA0002991904870000034
3)计算相机内参数：
Figure FDA0002991904870000035
其中：u0、v0分别为相机的像主点，α、β分别为相机在X和Y方向的像素焦距，λ、γ分别为尺度系数，Bij为
Figure FDA0002991904870000036
对应解。
5.根据权利要求1所述的基于多车牌标定库的微区间测速方法，其特征是，所述的定位是指：利用视频中检测识别到的车牌号，确定同一辆车，在每一帧中分别定位出车牌在相机坐标系下的位置，具体包括：
1)利用车牌信息构建车牌棋盘格，并计算车牌四个角点的图像坐标到相对世界坐标系的转换矩阵；
2)利用相机内参矩阵，求解车牌到相机转换的旋转和平移矩阵
Figure FDA0002991904870000037
其中：
ri＝(R1i R2i R3i)T，hi＝(h1i h2i h3i)T，t＝(t1 t2 t3)T；
3)根据旋转和平移向量得到车牌中心点在相机坐标系中的三维坐标(XC,YC,ZC)：
Figure FDA0002991904870000041
6.根据权利要求1所述的基于多车牌标定库的微区间测速方法，其特征是，所述的车辆的实际行驶速度，通过在视频连续帧中检测到的车牌，在相邻检测到的车牌在相对于相机坐标系的三维坐标之间的欧氏距离之和：
Figure FDA0002991904870000042
其中：(Xc,Yc,Zc)为车牌在相机坐标系下的坐标，i和i+1为相邻两帧；
所述的线性平滑是指：Vt＝0.5·Vt-1+0.5·distt/t，其中：Vt-1,Vt分别为t-1时刻和t时刻的速度。
7.一种实现上述任一权利要求所述方法的系统，其特征在于，包括：建库单元、标定单元、定位单元以及测速单元，其中：建库单元根据道路监控相机采集到的包含车牌的图像构建车牌标定库，标定单元根据车牌标定库中的车牌类别对应的实际尺寸和图像坐标得到车牌棋盘格，并以车牌标定库中的质量评价分数作为权重，加权最小二乘计算相机内参数；在实测阶段，定位单元获取监控视频逐帧分解识别得到车牌号并生成车牌棋盘格，结合来自标定单元的相机内参数计算出车牌在相机坐标系下的三维坐标，实现车牌在相机坐标系下的定位，测速单元根据视频帧中的同一车牌在相机坐标系下的三维坐标，计算车辆行驶的三维距离，得到车牌行驶速度作为车辆行驶速度。
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