CN113111884A - 危化品运输专用车辆的视频检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种危化品运输专用车辆的视频检测方法,首先,利用安装于隧道入口的摄像头采集途径车辆视频,并利用所述视频获取移动物体区域及移动方向信息;之后,针对驶入隧道的车辆,通过车牌车辆双重检测快速排除干扰目标,并利用两者的坐标位置关系确定车辆是否为疑似危化品运输专用车辆;接着,对疑似危化品运输专用车辆的车头及车身进行图像分割,以缩小危化品车辆标志检测区域,之后,在车身区域进行危化品车辆标志识别,可提高危化品运输专用车辆的检测准确率,并大大加快了检测速度。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域,特别提供了一种危化品运输专用车辆的视频检测方法。
背景技术
危化品运输给道路交通安全带来了极大威胁,特别是在隧道内,若发生事故,需要根据隧道内是否有危化品车辆采取不同的救援措施,因此,在隧道入口,需对进入隧道的危化品车辆进行识别,以便于后期采取相应的救援措施。
因而,提出一种危化品运输专用车辆的检测方法,以通过视频图像快速、准确地检测出危化品运输专用车辆,成为亟待解决的问题善。
发明内容
鉴于此,本发明的目的在于提供一种危化品运输专用车辆的视频检测方法。
本发明提供的技术方案是:危化品运输专用车辆的视频检测方法,包括如下步骤:
S1:将摄像头固定安装于隧道入口的侧上方,用于拍摄途经车辆,其中,所述摄像头的安装高度及角度需确保能拍摄到完整的侧面车身及车头部车牌;
S2:利用所述摄像头采集的视频,获得当前时刻图片中的移动物体的目标感兴趣区域信息及移动方向信息;
S3:对移动方向为驶入隧道方向的移动物体的目标感兴趣区域进行车辆检测,若存在车辆,则执行S4,否则,返回S2;
S4:获得所述车辆所在区域的外接矩形框,并在所述车辆所在区域的外接矩形框内进行车牌检测,若存在车牌,则执行S5,否则,返回S2;
S5:确定所述车牌在图片中的坐标信息,之后,利用车辆所在区域的外接矩形框信息及车牌在图片中的坐标信息查找疑似危化品运输专用车辆,并得到疑似危化品运输专用车辆的车身区域信息;
S6:对所述车身区域进行危化品车辆标志检测,若检测到,则认定所述车辆为危化品运输专用车辆,否则,返回S2。
优选,S2中,获得当前时刻图片中的移动物体的目标感兴趣区域信息及移动方向信息通过采用背景差法获得。
进一步优选,S5具体包括如下步骤:
S51:利用第一度量值D1与第一阈值iT1的大小关系及第二度量值D2与第二阈值iT2的大小关系,判定所述车辆是否为疑似危化品运输专用车辆,其中,所述第一度量值为车牌上边缘到车辆上边缘的距离与车牌下边缘到车辆下边缘的距离的比值,所述第二度量值为车辆的长高比,若D1> iT1且D2> iT2,则认为该车辆疑似危化品运输专用车辆,并执行S52,否则,返回S2;
S52:将所述疑似危化品运输专用车辆分割为车头和车身两部分,之后,对车身对应的图像区域做Sobel边缘检测及霍夫直线检测,得到车身区域信息。
进一步优选,S6中,对所述车身区域进行危化品车辆标志检测具体包括如下步骤:
S61:对所述车身区域内图像进行圆形或菱形检测;
S62:若检测到菱形,则对菱形区域内进行样本库内火焰模板匹配,若匹配度达到预设值,则认定所述车辆是危化品运输专用车辆,否则,返回S2;若检测到圆形,则对圆形区域进行文字识别,若识别到“爆”或“毒”字样,则认定所述车辆是危化品运输专用车辆,否则,返回S2。
本发明提供的危化品运输专用车辆的视频检测方法,依据车辆行进方向及车牌与车辆坐标进行车辆侧面图像分割,利用了先验知识缩小了目标区域,对车身侧面进行危化品车辆标志识别,可有效区分同种类型车辆是否为危化品运输车辆,提高了检测准确率。
具体实施方式
下面将结合具体的实施方案对本发明进行进一步的解释,但并不局限本发明。
本发明提供了一种危化品运输专用车辆的视频检测方法,包括如下步骤:
S1:将摄像头固定安装于隧道入口的侧上方,用于拍摄途经车辆,其中,所述摄像头的安装高度及角度需确保能拍摄到完整的侧面车身及车头部车牌;
S2:利用所述摄像头采集的视频,获得当前时刻图片中的移动物体的目标感兴趣区域信息及移动方向信息;
其中,获得当前时刻图片中的移动物体的目标感兴趣区域信息及移动方向信息通过采用背景差法获得;
S3:对移动方向为驶入隧道方向的移动物体的目标感兴趣区域进行车辆检测,若存在车辆,则执行S4,否则,返回S2;
S4:获得所述车辆所在区域的外接矩形框,并在所述车辆所在区域的外接矩形框内进行车牌检测,若存在车牌,则执行S5,否则,返回S2;
S5:确定所述车牌在图片中的坐标信息,之后,利用车辆所在区域的外接矩形框信息及车牌在图片中的坐标信息查找疑似危化品运输专用车辆,并得到疑似危化品运输专用车辆的车身区域信息;
S51:利用第一度量值D1与第一阈值iT1的大小关系及第二度量值D2与第二阈值iT2的大小关系,判定所述车辆是否为疑似危化品运输专用车辆,其中,所述第一度量值为车牌上边缘到车辆上边缘的距离与车牌下边缘到车辆下边缘的距离的比值,所述第二度量值为车辆的长高比,若D1> iT1且D2> iT2,则认为该车辆疑似危化品运输专用车辆,并执行S52,否则,返回S2;
其中,所述iT1和iT2的取值通过前期的样本统计及数据分析获得,因危化品运输专用车辆的第一度量值D1与第二度量值D2会明显大于普通小轿车等车辆的对应值,因此,通过上述判定可筛除普通小轿车,仅留下大型运输车辆。
另外,所述iT1和iT2还与摄像头的安装角度有关,随摄像头的安装角度变化进行调整;
S52:将所述疑似危化品运输专用车辆分割为车头和车身两部分,之后,对车身对应的图像区域做Sobel边缘检测及霍夫直线检测,得到车身区域信息;
S6:对所述车身区域进行危化品车辆标志检测,若检测到,则认定所述车辆为危化品运输专用车辆,否则,返回S2;
其中,对所述车身区域进行危化品车辆标志检测具体包括如下步骤:
S61:对所述车身区域内图像进行圆形或菱形检测;
S62:若检测到菱形,则对菱形区域内进行样本库内火焰模板匹配,若匹配度达到预设值,则认定所述车辆是危化品运输专用车辆,否则,返回S2;若检测到圆形,则对圆形区域进行文字识别,若识别到“爆”或“毒”字样,则认定所述车辆是危化品运输专用车辆,否则,返回S2。
本发明提供的危化品运输专用车辆的视频检测方法,首先,获取移动物体区域及移动方向信息,可大大减少待检测目标区域,提升检测速度;之后,针对驶入隧道的车辆,通过车牌车辆双重检测能快速排除干扰目标,并利用两者的坐标位置关系确定是否为疑似危化品运输专用车辆;接着,对车头及车身进行图像分割,以快速缩小危化品车辆标志检测区域,并在车身区域进行危化品车辆标志识别,可提高危化品运输专用车辆的检测准确率,并大大加快了检测速度。
该危化品运输专用车辆的视频检测方法,依据车辆行进方向及车牌与车辆坐标进行车辆侧面图像分割,利用了先验知识缩小了目标区域,对车身侧面进行危化品车辆标志识别,可有效区分同种类型车辆是否为危化品运输车辆,提高了检测准确率。
Claims (4)
1.危化品运输专用车辆的视频检测方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1:将摄像头固定安装于隧道入口的侧上方,用于拍摄途经车辆,其中,所述摄像头的安装高度及角度需确保能拍摄到完整的侧面车身及车头部车牌;
S2:利用所述摄像头采集的视频,获得当前时刻图片中的移动物体的目标感兴趣区域信息及移动方向信息;
S3:对移动方向为驶入隧道方向的移动物体的目标感兴趣区域进行车辆检测,若存在车辆,则执行S4,否则,返回S2;
S4:获得所述车辆所在区域的外接矩形框,并在所述车辆所在区域的外接矩形框内进行车牌检测,若存在车牌,则执行S5,否则,返回S2;
S5:确定所述车牌在图片中的坐标信息,之后,利用车辆所在区域的外接矩形框信息及车牌在图片中的坐标信息查找疑似危化品运输专用车辆,并得到疑似危化品运输专用车辆的车身区域信息;
S6:对所述车身区域进行危化品车辆标志检测,若检测到,则认定所述车辆为危化品运输专用车辆,否则,返回S2。
2.按照权利要求1所述的危化品运输专用车辆的视频检测方法,其特征在于:S2中,获得当前时刻图片中的移动物体的目标感兴趣区域信息及移动方向信息通过采用背景差法获得。
3.按照权利要求1所述的危化品运输专用车辆的视频检测方法,其特征在于:
S5具体包括如下步骤:
S51:利用第一度量值D1与第一阈值iT1的大小关系及第二度量值D2与第二阈值iT2的大小关系,判定所述车辆是否为疑似危化品运输专用车辆,其中,所述第一度量值为车牌上边缘到车辆上边缘的距离与车牌下边缘到车辆下边缘的距离的比值,所述第二度量值为车辆的长高比,若D1> iT1且D2> iT2,则认为该车辆疑似危化品运输专用车辆,并执行S52,否则,返回S2;
S52:将所述疑似危化品运输专用车辆分割为车头和车身两部分,之后,对车身对应的图像区域做Sobel边缘检测及霍夫直线检测,得到车身区域信息。
4.按照权利要求1所述的危化品运输专用车辆的视频检测方法,其特征在于:
S6中,对所述车身区域进行危化品车辆标志检测具体包括如下步骤:
S61:对所述车身区域内图像进行圆形或菱形检测;
S62:若检测到菱形,则对菱形区域内进行样本库内火焰模板匹配,若匹配度达到预设值,则认定所述车辆是危化品运输专用车辆,否则,返回S2;若检测到圆形,则对圆形区域进行文字识别,若识别到“爆”或“毒”字样,则认定所述车辆是危化品运输专用车辆,否则,返回S2。
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Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008146154A (ja) * | 2006-12-06 | 2008-06-26 | Mitsubishi Electric Corp | 車種判別装置 |
CN103268471A (zh) * | 2013-04-17 | 2013-08-28 | 深圳市锐明视讯技术有限公司 | 一种车辆非法占道检测方法及装置 |
CN103794056A (zh) * | 2014-03-06 | 2014-05-14 | 北京卓视智通科技有限责任公司 | 基于实时双路视频流的车型精确分类系统及方法 |
CN103870832A (zh) * | 2014-03-21 | 2014-06-18 | 浙江宇视科技有限公司 | 车辆整体特征提取方法及车辆型号识别方法 |
CN105373782A (zh) * | 2015-11-16 | 2016-03-02 | 深圳市哈工大交通电子技术有限公司 | 一种从图片或者视频中自动识别危化品车辆的方法 |
CN106127107A (zh) * | 2016-06-14 | 2016-11-16 | 宁波熵联信息技术有限公司 | 基于车牌信息和车辆轮廓的多路视频信息融合的车型识别方法 |
CN107273792A (zh) * | 2017-04-27 | 2017-10-20 | 北京果毅科技有限公司 | 车型识别方法及装置 |
CN107688764A (zh) * | 2016-08-03 | 2018-02-13 | 浙江宇视科技有限公司 | 检测车辆违章的方法及装置 |
CN108021879A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-05-11 | 天津天地基业科技有限公司 | 一种基于视频图像的交通车辆类型识别方法 |
CN109584573A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-04-05 | 武汉万集信息技术有限公司 | 隧道内危险车辆的识别系统及方法 |
CN109740424A (zh) * | 2018-11-23 | 2019-05-10 | 深圳市华尊科技股份有限公司 | 交通违规识别方法及相关产品 |
CN109816971A (zh) * | 2019-03-11 | 2019-05-28 | 长安大学 | 基于多源数据融合的危险品运输车辆预防跟踪系统及方法 |
CN112101230A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-18 | 招商局重庆公路工程检测中心有限公司 | 公路隧道通行车辆前照灯开启检测方法及系统 |
CN112419723A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-02-26 | 重庆同枥信息技术有限公司 | 基于交通预测的危化品运输车辆的安全监管方法和设备 |
-
2021
- 2021-03-26 CN CN202110323936.8A patent/CN113111884B/zh active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008146154A (ja) * | 2006-12-06 | 2008-06-26 | Mitsubishi Electric Corp | 車種判別装置 |
CN103268471A (zh) * | 2013-04-17 | 2013-08-28 | 深圳市锐明视讯技术有限公司 | 一种车辆非法占道检测方法及装置 |
CN103794056A (zh) * | 2014-03-06 | 2014-05-14 | 北京卓视智通科技有限责任公司 | 基于实时双路视频流的车型精确分类系统及方法 |
CN103870832A (zh) * | 2014-03-21 | 2014-06-18 | 浙江宇视科技有限公司 | 车辆整体特征提取方法及车辆型号识别方法 |
CN105373782A (zh) * | 2015-11-16 | 2016-03-02 | 深圳市哈工大交通电子技术有限公司 | 一种从图片或者视频中自动识别危化品车辆的方法 |
CN106127107A (zh) * | 2016-06-14 | 2016-11-16 | 宁波熵联信息技术有限公司 | 基于车牌信息和车辆轮廓的多路视频信息融合的车型识别方法 |
CN107688764A (zh) * | 2016-08-03 | 2018-02-13 | 浙江宇视科技有限公司 | 检测车辆违章的方法及装置 |
CN107273792A (zh) * | 2017-04-27 | 2017-10-20 | 北京果毅科技有限公司 | 车型识别方法及装置 |
CN108021879A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-05-11 | 天津天地基业科技有限公司 | 一种基于视频图像的交通车辆类型识别方法 |
CN109740424A (zh) * | 2018-11-23 | 2019-05-10 | 深圳市华尊科技股份有限公司 | 交通违规识别方法及相关产品 |
CN109584573A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-04-05 | 武汉万集信息技术有限公司 | 隧道内危险车辆的识别系统及方法 |
CN109816971A (zh) * | 2019-03-11 | 2019-05-28 | 长安大学 | 基于多源数据融合的危险品运输车辆预防跟踪系统及方法 |
CN112101230A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-18 | 招商局重庆公路工程检测中心有限公司 | 公路隧道通行车辆前照灯开启检测方法及系统 |
CN112419723A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-02-26 | 重庆同枥信息技术有限公司 | 基于交通预测的危化品运输车辆的安全监管方法和设备 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
"浅谈超限超载对高速公路安全的影响", 《科技与创新》, no. 01, 5 January 2020 (2020-01-05), pages 100 - 101 * |
A. ACCETTURA等: "IMPROVING SECURITY IN ROAD TRANSPORTATION OF HAZARDOUS MATERIALS", 《INTERNATIONAL JOURNAL OF SAFETY AND SECURITY ENGINEERING》, vol. 04, no. 04, 31 December 2014 (2014-12-31), pages 289 * |
A. BEN HAMIDA等: "Logos Detection from Moving Vehicles", 《IN PROCEEDINGS OFTHE9THINTERNATIONALCONFERENCEONCOMPUTERVISIONTHEORYANDAPPLICATIONS (VISAPP 2014)》, 12 October 2015 (2015-10-12), pages 613 - 618 * |
王文章: "基于边缘点检测的车牌定位技术的研究", 《中国硕士学位论文全文数据库(信息科技辑)》, no. 2017, 15 February 2017 (2017-02-15), pages 138 - 2740 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113111884B (zh) | 2024-05-24 |
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Legal Events
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