一种识别车辆违规运动模式的智能交通监控摄像机制造技术

本发明专利技术提供一种识别车辆违规运动模式的智能交通监控摄像机。包括视频采集模块、图像处理模块、车辆违规运动模式分类处理模块及视频传送系统，其中所述的视频采集模块为网络监控摄像头，所述的图像处理模块内置在摄像头中，并包含有模式识别系统，能够基于轨迹直方图与支持向量机对车辆行为进行模式识别；所述的车辆违规运动模式分类处理模块也内置在摄像头中，车辆违规运动模式分类处理模块处理来自图像处理模块识别的信息。本发明专利技术能自动识别出当前视频监控画面内车辆的违规行为模式，并及时提取车辆的车牌信息，以达到智能监控的目的，而且能够在一定程度上解决交通事故问题，也能为交通事故的责任认定与划分提供有力的证据。

【技术实现步骤摘要】
一种识别车辆违规运动模式的智能交通监控摄像机
本专利技术涉及图像处理和模式识别
，具体是一种识别车辆违规运动模式的智能交通监控摄像机。
技术介绍
我国道路交通事故频发，交通安全问题历来是国家重点关注的重大民生问题。数据表明，仅2013年，我国共接报道路交通事故598.7万起，涉及人员伤亡的道路交通事故198394起，造成58539人死亡，直接财产损失10.4亿元。多数道路交通事故频发的主要原因在于道路交通管理力度不够，且对于事故发生后的责任认定与划分存在较大的争议。近年来，随着电子产业的迅猛发展，各类新型传感器以及超大容量存储设备的不断产生，基于视频的各种理论分析与应用日益完善。利用数字图像处理技术，对道路监控视频进行处理，能有效地对运动车辆的车牌进行识别，能精确的计算运动车辆的运行速度，亦能识别车辆的运动模式。基于视频的车辆运动模式识别技术可从监控视频中提取车辆的运动信息，利用模式识别算法识别车辆的运动模式，灵活方便且识别率高，该方法受到了交通管理者及国内外学者的广泛关注。中国专利文献CN101965600A提出了车辆行驶模式信息获取装置、行驶模式信息获取方法以及行驶模式信息获取程序，该专利技术对于多台车辆获得用于识别道路上车辆的车速识别信息，基于车速识别信息的分布，车速识别信息分别对应于车辆的各组运动，基于该分类可获得车辆的运动的发生概率。中国专利文献CN101593422A提出了一种基于视频追踪和模式识别的交通违规检测方法，该专利技术属于图像识别和模式识别
，首先是定义违规模式：定义红绿灯停车线、定义行驶方向，定义违规变道的区域和方向；其次是监控控制摄像头拍摄路面的视频画面；然后嵌入式系统对视频进行分析，使用模式识别方法检测测量，使用视频追踪获取车辆的运行轨迹，使用模式识别方法根据运动轨迹分析任一车辆的行为，如果有下列违规行为之一：逆行、违规实线变道、闯红灯，则立刻对该车辆进行拍照记录。以上两篇专利文献中，都涉及到了图像识别和模式识别领域，CN101965600A主要识别车辆的车速以预测车辆的运动信息，与本文所提出的智能视频显示终端有较大的不同；CN101593422A则运用视频追踪和模式识别的方法进行交通违规的检测，但该检测具有随机性，较大可能性会出现漏检，且识别的模式只针对交通违规行为，对于交通管理者的数据采集具有一定的局限性，此外，处理方式为简单的抓拍，并不能完全的显示出该车辆的具体违法信息。国内外其他的专利文献中，罕有研究者同时考虑运动车辆的各类运动模式，基本为对某一模式进行较深的研究，且在模式识别的研究用途上也各有侧重。对于识别各类运动模式并进行数字化分类及分离违规运动模式的研究更为少见。除此之外，目前的研究行为模式识别的处理均在后台，少有能在监控摄像头端完成的，在实时性上具有一定的局限。基于视频的运动模式识别及分类，涉及较为复杂的图像处理及模式识别算法。在视频识别技术中，需对运动车辆进行跟踪，并进行特征提取，提取的特征包括Harr特征、积分特征和角度特征，车辆的运动模式识别研究方法，可根据现有各种方法，包括蒙特卡洛仿真方法、动态重复博弈论、行为学理论、线性跟驰理论等进行运动车辆的各类模式识别。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对上述存在的不足，提供一种能自动识别出当前视频监控画面内车辆的违规行为模式，并及时提取车辆的车牌信息，将所有涉及违规行为的车辆以文本信息记录，并将文本信息刻入原始视频，以达到智能监控的目的，而且能够在一定程度上解决交通事故问题，也能为交通事故的责任认定与划分提供有力的证据的识别车辆违规运动模式的智能交通监控摄像机。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种识别车辆违规运动模式的智能交通监控摄像机，包括视频采集模块、图像处理模块、车辆违规运动模式分类处理模块及视频传送系统，其中所述的视频采集模块为网络监控摄像头，安装于路边高点处，且具有一定的高度，能广角度清晰地拍摄及监控路面车辆的运动过程，其特征在于：所述的图像处理模块内置在摄像头中，该模块为DSP芯片，实现了视频处理算法，并包含有模式识别系统，能够基于轨迹直方图与支持向量机对车辆行为进行模式识别，主要识别车辆的违规运动模式，包括：频繁换道、非法换道、逆行、非法占道及非法掉头，此外，图像处理模块还能实时提取车牌信息。在上述方案中，所述的模式识别系统工作过程为：首先，从原始视频中对车辆进行检测和跟踪；第二步，以轨迹直方图描述车辆的运动轨迹；第三步，将车辆的运动行为用支持向量机(SVM)来体现，SVM的参数由粒子群优化(PSO)算法进行优化，车辆的检测模型也经过训练；最后，违规车辆行为模式由经过训练的SVM模型得到检测。所述的车辆违规运动模式分类处理模块也内置在摄像头中，车辆违规运动模式分类处理模块处理来自图像处理模块识别的信息，将频繁换道、非法换道、逆行、非法占道及非法掉头等模式转换成数字信息进行编码，并在所分析的视频段内，将车辆违规运动模式的编码信息和经图像处理模块提取的车牌信息嵌入原始视频信息，得到最终处理后的视频。在上述方案中，车辆违规运动模式分类处理模块将处理后的视频添加了文本信息，文本信息显示视频画面中车辆的违规行为模式及车牌信息。所述的视频传送系统，是利用光纤将实时的原始监控视频与处理后的视频传送至交通管理中心，便于交通管理者实时观察道路情况，并能随时调取视频进行分析。在上述方案中，所述的摄像机配有中央处理器，所有的处理过程均在路侧摄像机中完成。本专利技术的优点及显著效果在于：本专利技术能监控道路上行驶的所有车辆的运动信息，并截取车辆具有违规运动模式的视频片段进行分析，分析处理后的视频将车辆的违规运动模式以数字编码形式输出，最后实时传送原始监控视频及处理后的视频至交通管理中心，使交通管理者能快速判断车辆的运动状态，能提高道路监控视频的智能化水平，亦能为交通事故的责任认定与划分提供有力的证据。为交通管理者提供及时、有效的事故处理手段与依据，在一定程度上能缓解交通事故的频发。附图说明图1为本专利技术实施例总体设计方案框图；图2为本专利技术实施例违法车辆行为识别流程图；图3为本专利技术实施例车辆违规行为模式识别及分类算法示意图；图4为本专利技术实施例摄像机路侧安装示意图；图5为本专利技术实施例处理后视频示意图。具体实施方式下面结合具体实施方式，对本专利技术作进一步的说明：参照图1，本专利技术为一种识别车辆违规运动模式的智能交通监控摄像机，该专利技术的核心处理器内置在路侧智能交通监控摄像机中，所有的工作均在路侧完成。视频采集模块安装在路侧，能广角度拍摄及监控路面车辆的运动过程，为车辆的运动模式识别提供基础；视频采集模块将视频信息传输给图像处理模块，图像处理模块为DSP芯片，实现了视频处理算法，采用轨迹直方图与支持向量机，能够识别车辆运动轨迹和模式，主要识别车辆的违规运动模式，包括：频繁换道、非法换道、逆行、非法占道及非法掉头。此外，图像处理模块还能实时提取车牌信息；车辆违规运动模式分类处理模块处理来自图像处理模块识别的信息，将频繁换道、非法换道、逆行、非法占道及非法掉头等模式转换成数字信息进行编码，对应的数字信息分别为“1”、“2”、“3”、“4”、“5”，并在所分析的视频段内，将车牌信息和车辆违规运动模式的编码信息以文本框的形本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种识别车辆违规运动模式的智能交通监控摄像机，包括视频采集模块、图像处理模块、车辆违规运动模式分类处理模块及视频传送系统，其中所述的视频采集模块为网络监控摄像头，安装于路边高点处，且具有一定的高度，能广角度清晰地拍摄及监控路面车辆的运动过程，其特征在于：所述的图像处理模块内置在摄像头中，该模块为DSP芯片，实现了视频处理算法，并包含有模式识别系统，能够基于轨迹直方图与支持向量机对车辆行为进行模式识别，识别车辆的违规运动模式，包括：频繁换道、非法换道、逆行、非法占道及非法掉头，此外，图像处理模块还能实时提取车牌信息；所述的车辆违规运动模式分类处理模块也内置在摄像头中，车辆违规运动模式分类处理模块处理来自图像处理模块识别的信息，将频繁换道、非法换道、逆行、非法占道及非法掉头等模式转换成数字信息进行编码，并在所分析的视频段内，将车辆违规运动模式的编码信息和经图像处理模块提取的车牌信息嵌入原始视频信息，得到最终处理后的视频；所述的视频传送系统，是利用光纤将实时的原始监控视频与处理后的视频传送至交通管理中心，便于交通管理者实时观察道路情况，并能随时调取视频进行分析。

【技术特征摘要】
1.一种识别车辆违规运动模式的智能交通监控摄像机，包括视频采集模块、图像处理模块、车辆违规运动模式分类处理模块及视频传送系统，其中所述的视频采集模块为网络监控摄像头，安装于路边高点处，且具有一定的高度，能广角度清晰地拍摄及监控路面车辆的运动过程，其特征在于：所述的图像处理模块内置在摄像头中，该模块为DSP芯片，实现了视频处理算法，并包含有模式识别系统，能够基于轨迹直方图与支持向量机对车辆行为进行模式识别，识别车辆的违规运动模式，包括：频繁换道、非法换道、逆行、非法占道及非法掉头，此外，图像处理模块还能实时提取车牌信息；所述的模式识别系统工作过程为：首先，从原始视频中对车辆进行检测和跟踪；第二步，以轨迹直方图描述车辆的运动轨迹；第三步，将车辆的运动行为用支持向量机(SVM)来体现，SVM的参数由粒子群优化(PSO)算法进行优化，车辆的检测模型也经过训练；最后，违规车辆行为模式由经过训练的SVM模型得到检测；所述的车辆违规运动模式分类处理模块也内置在摄像头中，车辆违规运动模式分类处理模块处理来自图像处理模块识别的信息，将频繁换道、非法换道、逆行、非法占道及非法掉头模式转换成数...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴超仲，黄钢，吕能超，吕植勇，李泽，陈志军，孟柯，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42