【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于视频检测领域,具体涉及一种基于逆投影图的夜间车辆检测与计数方法。
技术介绍
近年来,社会经济的快速发展使得私家汽车数量急剧的增加,智能交通系统作为一种实时的、高效的交通管理系统以其能够有效解决交通拥堵问题得到世界的认可。车辆检测与计数方法在智能交通系统的研究中占有相当重要的地位,车辆检测与计数是获取车流量信息的第一步。目前,夜间车辆检测与计数作为车辆检测的一个部分,针对夜间光照条件较差的环境很难或者说基本不能通过摄像机来获取车辆的清晰图像,这就极大加深了检测的难度。针对这个难题,相关研究人员主要从两个方面进行研究,一方面是通过改善硬件采用特殊的高性能摄像机,该方法很难避免车灯的光晕以及车灯光线的影响,常用的方法还是通过CCD摄像机拍摄夜间视频,通过车灯对夜间车辆进行检测;另一方面就是针对夜间车辆检测与计数算法进行研究,一些学者考虑到在夜间受车灯光晕及其路面反射光线影响严重,因此试图采通过帧差法来消除车灯光晕和路面反射光线;另一些学者根据夜间车灯所具有的明亮、稳定且不受路灯投射光线和天气情况影响这几个特征做了大量的研究工作。在夜间,车灯包括前灯和车尾灯这两种。上述夜间车辆检测与计数方法容易受到非车灯(警示灯)或者车身反射光的影响。
技术实现思路
针对上述现有技术中存在的问题或缺陷,本专利技术的目的在于,提供一种基于逆投影图的夜间车辆检测与计数方法。为了实现上述目的,本专利技 ...
【技术保护点】
一种基于逆投影图的夜间车辆检测与计数方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一,采用路面监控摄像头拍摄路面图像,获取路面的多帧视频图像,设置三维逆投影检测面,将视频图像显示在三维逆投影检测面上,采用数据重构恢复出三维逆投影检测面上的每一帧图像的逆投影图;步骤二,对每一帧图像的逆投影图进行背景提取,得到每一帧图像的背景图像;步骤三,对每一帧图像的逆投影图进行前景提取,得到每一帧图像的前景图像,当前景图像中包含有多个代表车辆可疑车灯目标的目标亮块即连通域时,执行步骤四,否则,不执行任何操作;步骤四,对每一帧图像的前景图像中的各个连通域进行标记;步骤五,对同一帧图像中的连通域进行粗匹配,每一帧图像中均得到多个车灯对;步骤六,对步骤五中得到的所有车灯对进行细匹配,得到多个目标车灯对,确定目标车灯对所在的前景图像为第N帧~N+m帧;步骤七,建立高斯混合模型;步骤八,将第N帧~N+m帧图像中属于同一车辆的目标车灯对组成一个目标车灯对组,并确定各个目标车灯对组的匹配次数;确定每个目标车灯对组中最接近于所设置的三维逆投影检测面的目标车灯对;若目标车灯对组的匹配次数大于阈值M,则该目标车灯对组中最接近于所设 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于逆投影图的夜间车辆检测与计数方法,其特征在于,包括
以下步骤:
步骤一,采用路面监控摄像头拍摄路面图像,获取路面的多帧视频图像,
设置三维逆投影检测面,将视频图像显示在三维逆投影检测面上,采用数据
重构恢复出三维逆投影检测面上的每一帧图像的逆投影图;
步骤二,对每一帧图像的逆投影图进行背景提取,得到每一帧图像的背
景图像;
步骤三,对每一帧图像的逆投影图进行前景提取,得到每一帧图像的前
景图像,当前景图像中包含有多个代表车辆可疑车灯目标的目标亮块即连通
域时,执行步骤四,否则,不执行任何操作;
步骤四,对每一帧图像的前景图像中的各个连通域进行标记;
步骤五,对同一帧图像中的连通域进行粗匹配,每一帧图像中均得到多
个车灯对;
步骤六,对步骤五中得到的所有车灯对进行细匹配,得到多个目标车灯
对,确定目标车灯对所在的前景图像为第N帧~N+m帧;
步骤七,建立高斯混合模型;
步骤八,将第N帧~N+m帧图像中属于同一车辆的目标车灯对组成一个目
标车灯对组,并确定各个目标车灯对组的匹配次数;确定每个目标车灯对组
中最接近于所设置的三维逆投影检测面的目标车灯对;若目标车灯对组的匹
配次数大于阈值M,则该目标车灯对组中最接近于所设置的三维逆投影检测
面的目标车灯对即为检测到的夜间车辆目标;最终检测到S个夜间车辆目标,
则车辆计数增加S;返回步骤一。
2.如权利要求1所述的基于逆投影图的夜间车辆检测与计数方法,其
特征在于,所述的步骤五中的粗匹配的实现方式包括以下步骤:
分别求取每一帧图像的前景图像中的各个连通域的三维周长,面积和圆
\t形度;若连通域的面积小于A,则将该目标剔除,计算同一帧图像中面积大
于A的连通域中任意两个连通域的周长比TC_R,面积比TA_R和圆形度比TS_R,
若0.65<TC_R<1.60、0.3<TA_R<3且0.65<TS_R<1.60,则这两个连通域对应的可
疑车灯粗匹配为同...
【专利技术属性】
技术研发人员:崔华,王菽裕,宋翔宇,孙士杰,肖启恒,王璇,
申请(专利权)人:长安大学,
类型:发明
国别省市:陕西;61
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