RU2262661C2 - Способ обнаружения движущихся транспортных средств - Google Patents

Способ обнаружения движущихся транспортных средств Download PDF

Info

Publication number
RU2262661C2
RU2262661C2 RU2000116958/28A RU2000116958A RU2262661C2 RU 2262661 C2 RU2262661 C2 RU 2262661C2 RU 2000116958/28 A RU2000116958/28 A RU 2000116958/28A RU 2000116958 A RU2000116958 A RU 2000116958A RU 2262661 C2 RU2262661 C2 RU 2262661C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
background
brightness
coordinates
frame
difference
Prior art date
Application number
RU2000116958/28A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2000116958A (ru
Inventor
С.Н. Еремин (RU)
С.Н. Еремин
Л.Л. Малыгин (RU)
Л.Л. Малыгин
В.А. Царев (RU)
В.А. Царев
Original Assignee
Череповецкий научный координационный центр Российской Академии Наук (ЧНКЦ РАН)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Череповецкий научный координационный центр Российской Академии Наук (ЧНКЦ РАН) filed Critical Череповецкий научный координационный центр Российской Академии Наук (ЧНКЦ РАН)
Priority to RU2000116958/28A priority Critical patent/RU2262661C2/ru
Publication of RU2000116958A publication Critical patent/RU2000116958A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2262661C2 publication Critical patent/RU2262661C2/ru

Links

Images

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

Способ обнаружения движущихся транспортных средств включает получение кадров, вычисление разности между кадрами, бинаризацию по порогу, морфологические операции, вычисление оператора Собеля для определения границ объекта. В качестве фона фиксируют первый кадр, при каждом последующем кадре корректируют фон по формуле, определяют разность между текущим кадром и фоном, получают гистограмму яркостей по всему изображению. В первой половине гистограммы яркостей после сглаживания находят максимум и принимают в качестве порога бинаризации яркость, соответствующую среднему нескольких последовательных неубывающих, не равных нулю значений, в направлении уменьшения яркости, проверяют разность на предмет наличия объектов, разъединяют сливающиеся объекты, формируют прямоугольники, описывающие положение транспортных средств, координаты полученных прямоугольников принимают за координаты находящихся в кадре транспортных средств. Технический результат - повышение точности обнаружения транспортных средств при изменениях в области рабочей сцены. 2 ил.

Description

Изобретение относится к области оптико-электронных систем обработки информации и предназначено для сбора информации о параметрах автотранспортных потоков.
Известны способы обнаружения движущихся транспортных средств, использующие вычисление межкадровой разности или разности фона и текущего кадра [1, 2].
Недостатками является то, что при больших скоростях движущихся объектов возможно перекрытие областей разных объектов на двух последовательных кадрах, а при малых скоростях объект может вычитаться сам из себя. Нахождение фона затруднено движением объектов в зоне контроля и изменением внешних условий. В случае плотного потока автотранспортных средств и при быстро меняющихся внешних условиях (дождь, снег) данные способы не работают или работают недостаточно эффективно.
Известен способ обнаружения движущихся транспортных средств [3], включающий получение кадров, вычисление разности между кадрами, бинаризацию по порогу, морфологические операции, вычисление оператора Собеля для определения границ объекта (прототип).
Недостатками данного способа являются низкая помехоустойчивость, а следовательно, низкая точность обнаружения вследствие заметного влияния изменений в области рабочей сцены, обусловленных временем суток, погодными условиями, появлением новых стационарных объектов в зоне контроля.
Задача изобретения - повысить точность обнаружения транспортных средств при существенных изменениях в области рабочей сцены, обусловленных временем суток, погодными условиями, появлением новых стационарных объектов в зоне контроля, повысить точность определения границ движущихся объектов.
Поставленная задача достигается тем, что в способе обнаружения движущихся транспортных средств, включающем получение кадров, вычисление разности между кадрами, бинаризацию по порогу, морфологические операции, вычисление оператора Собеля для определения границ объекта, согласно изобретению в качестве фона фиксируют первый кадр, при каждом последующем кадре корректируют фон по формуле
Figure 00000001
где GF(i, j) - яркость точки фона с координатами i, j после корректировки;
GF-1(i, j) - яркость точки фона с координатами i, j до корректировки;
δа - коэффициент коррекции фона;
GТ(i, j) - яркость точки текущего кадра с координатами i, j,
определяют разность между текущим кадром и фоном, получают гистограмму яркостей по всему изображению, в первой половине гистограммы яркостей после сглаживания находят максимум и принимают в качестве порога бинаризации яркость, соответствующую среднему нескольких, например 3-5, последовательных неубывающих не равных нулю значений в направлении уменьшения яркости, проверяют разность на предмет наличия объектов, разъединяют сливающиеся объекты, формируют прямоугольники, описывающие положение транспортных средств, координаты полученных прямоугольников принимают за координаты находящихся в кадре транспортных средств.
Осуществление способа обнаружения и отслеживания транспортных средств с использованием предлагаемой последовательности операций и формул обнаружения и коррекции фона позволяет повысить точность обнаружения транспортных средств при существенных изменениях в области рабочей сцены, обусловленных временем суток, погодными условиями, появлением новых стационарных объектов в зоне контроля, повысить точность определения границ движущихся объектов.
Фиг.1 - морфологическая маска M(k, r) размером 7×7.
Фиг.2 - схема определения границ объекта.
Для работы предлагаемого способа используется последовательность кадров, получаемых стационарной монохромной телекамерой. В памяти ЭВМ для каждого кадра формируется двумерный массив целочисленных элементов GТ(i, j) размерностью Nx×Ny. Для каждой точки изображения в массиве хранится значение яркости от 0 до kmax (0 - белый, kmax - черный). Nx, Ny зависят от разрешения телекамеры и платы видеоввода, a kmax - определяется разрядностью аналого-цифрового преобразователя. Для рассматриваемого способа kmax=255.
При включении система в первую очередь находит фон, относительно которого перемещаются объекты. Изначально в качестве фона GF(i, j) фиксируется первый кадр. Обработке подвергается последовательность кадров за небольшой промежуток времени (20-50 кадров). При каждом следующем кадре фон изменяется на величину коэффициента коррекции фона по формуле (1).
Процесс первоначальной настройки фона может быть остановлен после обработки определенного количества кадров. Достаточно kmaxa кадров. Второй способ прекращения первоначальной настройки заключается в анализе изменений фона при корректировке. Если в процессе настройки, в течение некоторого периода времени, яркость 80% точек меняется не более чем на 3δ2, то можно считать, что фон найден.
Следующая последовательность действий выполняется для каждого кадра:
a) Коррекция фона по формуле (1).
Таким образом, в процессе работы системы будет осуществляться постоянная корректировка фона для того, чтобы плавное изменение освещенности рабочей сцены, возникающее достаточно часто вследствие смены погодных условий и времени суток, не оказывало влияния на качество обнаружения.
b) Вычисление разности текущего кадра и фона:
Figure 00000002
где DTF(i, j) - яркость точки разности с координатами i, j;
GF(i, j) - яркость точки фона с координатами i, j;
GT(i, j) - яркость точки текущего кадра с координатами i, j,
c) Бинаризация разности.
Figure 00000003
где Dbin(i, j) - яркость точки с координатами i, j после бинаризации;
DTF(i, j) - яркость точки разности с координатами i,j;
β - порог бинаризации.
Бинаризация разности текущего кадра и фона осуществляется по порогу бинаризации β. Предлагается адаптивное изменение порога, основанное на анализе гистограммы яркостей, построенной по всему изображению.
Полученная гистограмма яркостей сглаживается, в первой (светлой) ее половине находится максимум и далее в направлении уменьшения яркости осуществляется поиск нескольких последовательных (3-5) неубывающих значений не равных нулю. Яркость, соответствующая среднему этих значений, и принимается в качестве порога бинаризации.
d) Проверка полученной разности на предмет наличия объектов.
Если количество темных точек бинарной разности превосходит площадь минимального объекта, то кадр подвергается дальнейшей обработке, иначе кадр отбрасывается и принимается решение об отсутствии движущихся объектов в кадре. Размеры минимального фиксируемого объекта определяются в зависимости от характеристик камеры и ее расположения.
e) Разъединение сливающихся объектов с использованием математической морфологии.
Для разъединения сливающихся объектов применяется операция, включающая две стадии:
Эрозия:
Figure 00000004
где Ders(i, j) - яркость точки с координатами i, j после выполнения операции;
M(k, r) - морфологическая маска,
Dbin(i, j) - яркость точки с координатами i, j после бинаризации.
Расширение:
Figure 00000005
где Ddil(i, j) - яркость точки с координатами i, j после выполнения операции;
M(k, r) - морфологическая маска,
Dbin (i, j) - яркость точки с координатами i, j после бинаризации.
Формулы (4) и (5) приведены для маски M(k, r) размерностью 7×7, то есть k, r меняются от 1 до 7 (фиг.1).
f) Представление темных областей в виде прямоугольников на бинарном изображении и математическое описание положения движущихся объектов.
После бинаризации на изображении получаются криволинейные области, определяющие положение движущихся объектов. Предлагается описывать эти области прямоугольниками, которые формируются следующим способом:
Бинарное изображение обрабатывается рекурсивным методом по формуле
Figure 00000006
где Dloc(i, j) - яркость точки с координатами i, j после обработки;
Ddil(i, j) - яркость точки с координатами i, j после выполнения операции расширения.
Обработка производится в четырех направлениях:
- от нижнего левого угла до верхнего правого (i меняется от 1 до Nx, j меняется от 1 до Ny);
- от нижнего правого угла до верхнего левого (i меняется от Nx до 1, j меняется от 1 до Ny);
- от верхнего левого угла до нижнего правого (i меняется от 1 до Nx, j меняется от Ny до 1);
- от верхнего правого угла до нижнего левого (i меняется от Nx до 1, j меняется от Ny до 1).
После этой операции все криволинейные объекты будут расширены до описывающих их прямоугольников, местоположение и размеры которых принимаются как положение и размеры транспортных средств.
g) Коррекция границ объектов.
Выделенные области рассматриваются на предмет соблюдения пропорций и размеров. Если пропорции или размеры не соответствуют установленным, проводится дополнительная обработка выделенной области. Суммируется яркость по столбцам, результаты сглаживаются, определяются минимумы между ними, по полученным минимумам область разделяется на несколько частей.
Коррекция границ основана на анализе градиентов (суммарный градиент на границе и внутри автотранспортного средства значительно выше, чем суммарный градиент, полученный по изображению автодороги).
Например, для левой границы (фиг.2):
Определяют градиенты по области объекта на изображении при помощи оператора Собеля. Перемещают три окна а, b, с шириной 3 пиксела и высотой h от - w/6 до w/3, где w и h - ширина и высота области, занимаемой транспортным средством, суммируют значения перепадов яркости в каждом окне Sa, Sb, Sc. Определяют Sb+Sc-Sa для каждого перемещения и максимальное из них. Середина окна b при максимальном Sb+Sc-Sa и будет новой левой границей объекта. Подобный метод применяют для правой, нижней и верхней границы.
В результате выполнения описанных выше операций повышается точность обнаружения транспортных средств до 95,1-96,1% летом и 82,2-89,8% зимой при различных погодных условиях.
Таким образом, цель изобретения достигнута полностью.
Источники информации
1. Semmiler F., Semmiler R. "Calibration device for a contactless optical device for measuring speed and/or distance travelled". Пат. 4344295 ФРГ.
2. "Image processing on the road to IVHS", Laser and Option, 1994, №7, с.36.
3. Dailey D.J., Li L., "Video image processing to create a speed sensor". University of Washington, 1999.

Claims (1)

  1. Способ обнаружения движущихся транспортных средств, включающий получение кадров, вычисление разности между кадрами, бинаризацию по порогу, морфологические операции, вычисление оператора Собеля для определения границ объекта, отличающийся тем, что в качестве фона фиксируют первый кадр, при каждом последующем кадре корректируют фон по формуле
    Figure 00000007
    где GF(i, j) - яркость точки фона с координатами i,j после корректировки;
    GF-1(i, j) - яркость точки фона с координатами i, j до корректировки;
    δа - коэффициент коррекции фона;
    GT(i, j) - яркость точки текущего кадра с координатами i, j,
    определяют разность между текущим кадром и фоном, получают гистограмму яркостей по всему изображению, в первой половине гистограммы яркостей после сглаживания находят максимум и принимают в качестве порога бинаризации яркость, соответствующую среднему нескольких, например 3-5 последовательных неубывающих, не равных нулю значений, в направлении уменьшения яркости, проверяют разность на предмет наличия объектов, разъединяют сливающиеся объекты, формируют прямоугольники, описывающие положение транспортных средств, координаты полученных прямоугольников принимают за координаты находящихся в кадре транспортных средств.
RU2000116958/28A 2000-06-26 2000-06-26 Способ обнаружения движущихся транспортных средств RU2262661C2 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2000116958/28A RU2262661C2 (ru) 2000-06-26 2000-06-26 Способ обнаружения движущихся транспортных средств

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2000116958/28A RU2262661C2 (ru) 2000-06-26 2000-06-26 Способ обнаружения движущихся транспортных средств

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2000116958A RU2000116958A (ru) 2002-04-27
RU2262661C2 true RU2262661C2 (ru) 2005-10-20

Family

ID=35863262

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2000116958/28A RU2262661C2 (ru) 2000-06-26 2000-06-26 Способ обнаружения движущихся транспортных средств

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2262661C2 (ru)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2124194A1 (en) 2008-05-19 2009-11-25 Hitachi Kokusai Electric Inc. Method of detecting objects
US8189049B2 (en) 2009-01-22 2012-05-29 Hitachi Kokusai Electric Inc. Intrusion alarm video-processing device
RU2523167C2 (ru) * 2007-08-24 2014-07-20 Стратек Системс Лимитед Способ наблюдения за взлетно-посадочной полосой и система для реализации способа
RU2533876C2 (ru) * 2013-01-23 2014-11-20 Олег Владимирович Чикало Способ бинаризации медицинских изображений
RU2623890C2 (ru) * 2012-04-03 2017-06-29 ЭЙДЗО Корпорейшн Устройство для определения области движущегося изображения и способ

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2523167C2 (ru) * 2007-08-24 2014-07-20 Стратек Системс Лимитед Способ наблюдения за взлетно-посадочной полосой и система для реализации способа
EP2124194A1 (en) 2008-05-19 2009-11-25 Hitachi Kokusai Electric Inc. Method of detecting objects
US8462211B2 (en) 2008-05-19 2013-06-11 Hitachi Kokusai Electric Inc. Method of detecting objects
US8189049B2 (en) 2009-01-22 2012-05-29 Hitachi Kokusai Electric Inc. Intrusion alarm video-processing device
RU2623890C2 (ru) * 2012-04-03 2017-06-29 ЭЙДЗО Корпорейшн Устройство для определения области движущегося изображения и способ
RU2533876C2 (ru) * 2013-01-23 2014-11-20 Олег Владимирович Чикало Способ бинаризации медицинских изображений

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10970566B2 (en) Lane line detection method and apparatus
JP3083918B2 (ja) 画像処理装置
KR100377067B1 (ko) 이미지 시퀀스내의 객체의 움직임을 검출하기 위한 방법 및장치
US7209832B2 (en) Lane recognition image processing apparatus
JP4157620B2 (ja) 移動物体検出装置及びその方法
US5606376A (en) Differential motion detection method using background image
US20060215882A1 (en) Image processing apparatus and method, recording medium, and program
CN112036254B (zh) 基于视频图像的运动车辆前景检测方法
Kaur et al. An efficient approach for number plate extraction from vehicles image under image processing
CN101872546A (zh) 一种基于视频的过境车辆快速检测方法
JP2003168104A (ja) 道路白線認識装置
JP4185545B2 (ja) 道路景観解析装置及び方法
JP6531542B2 (ja) 画像処理システム、画像処理装置、撮像装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体
TWI394096B (zh) 影像追蹤處理的方法
JP3550874B2 (ja) 監視装置
KR101026778B1 (ko) 차량 영상 검지 장치
KR100965800B1 (ko) 차량 영상 검지 및 속도 산출방법
RU2262661C2 (ru) Способ обнаружения движущихся транспортных средств
JP2829934B2 (ja) 移動車の環境認識装置
JP2004086417A (ja) 横断歩道等における歩行者検出方法及び同装置
Tang et al. Robust vehicle surveillance in night traffic videos using an azimuthally blur technique
Ahmed et al. Robust lane departure warning system for adas on highways
Al Okaishi et al. Real-time traffic light control system based on background updating and edge detection
JP2010271969A (ja) 車線検出装置
JP2962799B2 (ja) 移動車の走行路端検出装置

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees