【技术实现步骤摘要】
一种车辆违章检测方法
本专利技术具体涉及一种车辆违章检测方法。
技术介绍
在智能交通系统中，视频监控技术得到了广泛应用。目前，人们研究的焦点集中于车辆的检测、识别、跟踪、流量统计、交通疏导和违章检测等方面。交通违章是发生交通事故的根源，常见的违章形式有闯红灯、实线变道、逆向行驶等。检测车辆违章的前提是准确地检测到车辆并跟踪其行驶轨迹。人们利用了许多方案实现交通数据采集、事件检测、违章抓拍以及违章车辆号牌识别。在车辆违章检测方面，人们主要利用车辆行驶轨迹与车道线的关系判断车辆是否违章，这方面的研究有：有文献针对复杂的城市路口监控环境提出了车辆检测与跟踪算法，在判断闯红灯违章方面，主要是通过抓拍停止线前、上、后3张过程图片，然后进行人工分拣图片来判定违章；有文献只对车辆的实线违章变道进行了检测研究，其主要方法是通过跟踪车辆轨迹和当前位置，结合其与初始所属车道是否一致来判断是否有违章行为发生，分析了6种违章变道情况，但是未对违章变道进行细分；有文献通过建立十字路口的隐马尔科夫模型对违章事件进行分类，判断交通事故的严重程度；有文献提出了一种车辆闯红灯检测与识别算法，即在停止线附近的检测窗口内，利用车辆与停止线之间的位置关系，再结合信号灯的实际状态，来判定车辆是否有闯红灯违章行为，如果违章，则进行抓拍，显然该文方法有较大的局限性，例如无法提供车辆与不同道路区域之间的位置关系，尚未考虑各种信号灯状态下违章检测的统一方案。上述研究都没有对不同的道路区域进行分析，尤其是没有将不同区域之间的位置关系、车辆轨迹以及具体的信号灯相结合，无法提供车辆违章时所在的道路区域和违反的具...
【技术保护点】
一种车辆违章检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取各路视频流，点击一路视频放大显示窗口；S2：在放大的视频窗口内根据实际道路标线手工绘制直线段并指定不同的道路区域，系统自动确定各个线段的表达式，获得各个道路区域内的正负号序列；S3：利用高斯混合模型进行背景建模和更新；S4：将当前帧与背景模型进行比较，获得前景图像；S5：对前景图像进行预处理，包括中值滤波、膨胀和腐蚀等操作，消除其中噪声进而获得比较干净的前景，然后对前景进行二值化；S6：计算前景中各个目标的重心和面积，若面积大于规定的阈值，则目标判定为车辆；S7：获得目标车辆的行驶轨迹；S8：根据车辆的行驶轨迹和不同道路区域的正负号序列变化，并结合当前交通信号灯的实际情况利用判断规则判定当前车辆是否违章；S9：重复步骤S3至步骤S8，直到视频结束。
【技术特征摘要】
1.一种车辆违章检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取各路视频流，点击一路视频放大显示窗口；S2：在放大的视频窗口内根据实际道路标线手工绘制直线段并指定不同的道路区域，系统自动确定各个线段的表达式，获得各个道路区域内的正负号序列；S3：利用高斯混合模型进行背景建模和更新；S4：将当前帧与背景模型进行比较，获得前景图像；S5：对前景图像进行预处理，包...
【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：南宁市正祥科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广西,45
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