一种智慧社区车辆轨迹跟踪方法技术

本发明专利技术公开了一种智慧社区车辆轨迹跟踪方法，通过Vibe+算法对对进入小区内的车辆进行位置跟踪，并获取车辆移动物体在Vibe+算法处理后的二值图中的白色区域的最小外接矩阵的中心点作为车辆的中心，当车辆停在某地不动时，则该车辆在摄像头下的Vibe+处理后的二值图中白色区域逐渐消失，当白色区域面积小于初始车辆进入小区移动过程的最大面积的80％，则将该车重心点标记为该车此刻停留的坐标位置，从而对车辆进行跟踪。本发明专利技术的一种智慧社区车辆轨迹跟踪方法可以将小区内的车辆移动情况和车位占用情况，数字化处理，及时跟踪和处理。本发明专利技术的一种智慧社区车辆轨迹跟踪方法具有实时效果好，准确度高的优点。

A vehicle tracking method in Intelligent Community

The invention discloses an intelligent community vehicle track tracking method, which tracks the position of the vehicle entering the community through the vibe + algorithm, and obtains the center point of the minimum external matrix of the vehicle moving object in the white area of the binary image processed by the vibe + algorithm as the center of the vehicle. When the vehicle stops at a certain place, the vehicle is processed by the vibe + under the camera The white area in the binary image disappears gradually. When the area of the white area is less than 80% of the maximum area of the initial vehicle moving into the cell, the center of gravity of the vehicle is marked as the coordinate position of the vehicle staying at the moment, so as to track the vehicle. The vehicle track tracking method of the intelligent community can digitize, track and process the vehicle movement and occupancy in the community in a timely manner. The intelligent community vehicle track tracking method has the advantages of good real-time effect and high accuracy.

【技术实现步骤摘要】
一种智慧社区车辆轨迹跟踪方法
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种实时效果好，准确度高的智慧社区车辆轨迹跟踪方法。
技术介绍
随着智慧社区的发展，各种人工智能技术逐渐应用到了智慧社区的场景中，例如车牌识别结合支付系统实现了无感支付，人脸识别实现了人脸门禁和人脸打卡，语音识别和语音唤醒实现了智能音响和智慧家居控制系统等等。而在现在的大城市社区生活中，车辆越来越多，小区内随地停车的现象屡禁不止，严重影响了小区内的道路畅通性和日常管理。目前针对小区内的车辆管理大多通过小区车辆闸道出入车辆的车牌识别来进行整体车辆进出统计和计费，还有一些车位锁机制进行车位专用管理。但是对于小区内的车辆移动情况和停车分布情况的统计，并没有多少实际应用和研究，但是在上下班高峰期，在一些大的小区内的车辆移动情况和小区车位占用情况进行数据化，进而对进入小区内的车辆进行路线规划和指导，具有重要的作用和意义。因此，有必要提出一种新的技术方案，以解决现有问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是解决现有技术中的问题，提供一种实时效果好，准确度高的智慧社区车辆轨迹跟踪方法。本专利技术的技术方案是：一种智慧社区车辆轨迹跟踪方法，包括以下步骤：S1、在社区车闸处无车辆通行时，启动Vibe+算法程序；S2、根据Vibe+背景模板获取背景样本；S3、有车辆进入社区时，车闸处进行车牌识别，获取车牌car_id，并通过社区内的摄像头对车辆图像帧进行获取；S4、根据获取的车牌car_id，利用Vibe+算法程序和物体重心计算，获取获取和车辆的移动信息car_road；车辆移动信息的获取通过获取Vibe+算法处理后的二值图车辆车体白色区域的重心car_center、车体框体最小外接矩阵坐标rectanle_car以及最小外接矩阵的在通过车闸过程的最大值Smax来获取；S5、采用Vibe+算法计算摄像头获取的车辆帧的二值图；若车辆车体白色区域最小外接矩阵的面积S>0.8*Smax则判断车辆移动，进行car_road更新；S6、若摄像头获取的车辆图像帧的Vibe+算法的二值图中车辆车体白色区域最小外接矩阵的面积S<0.8*Smax，则判断车辆停止。作为一种优选的技术方案，所述步骤S2中获取的背景样本在Vibe+算法程序运行过程中按照Vibe+算法动态更新。作为一种进一步优选的技术方案，所述Vibe+算法动态更新背景样本的方法为，通过Vibe+算法对图像内背景像素点及前景像素点进行检测，若一个像素点连续N次被检测为前景像素点，则将其更新为背景像素点。作为一种更进一步优选的技术方案，N为5至20之间的整数。作为一种优选的技术方案，所述步骤S5中，车辆移动过程中，当车辆从社区内一个摄像头移动到另一个摄像头时，根据摄像头监控区域的布局和车辆移动的方向计算，触发移动方向的摄像头进行车辆移动信息的对接。作为一种优选的技术方案，步骤S6之后还包括步骤S7、根据车辆动态移动情况car_road的统计处理获取小区内部各个道路拥塞情况和车位占用情况，从而对进入小区内的车辆进行路线选择和车位选择提供指导。本专利技术的一种智慧社区车辆轨迹跟踪方法，通过Vibe+算法对对进入小区内的车辆进行位置跟踪，并获取车辆移动物体在Vibe+算法处理后的二值图中的白色区域的最小外接矩阵的中心点作为车辆的中心，当车辆停在某地不动时，则该车辆在摄像头下的Vibe+处理后的二值图中白色区域逐渐消失，当白色区域面积小于初始车辆进入小区移动过程的最大面积的80％，则将该车重心点标记为该车此刻停留的坐标位置，从而对车辆进行跟踪。本专利技术的一种智慧社区车辆轨迹跟踪方法可以将小区内的车辆移动情况和车位占用情况，数字化处理，及时跟踪和处理，以指导小区内部车位管理和选择，同时能够为进入社区的车辆进行最佳路线选择。本专利技术的一种智慧社区车辆轨迹跟踪方法具有实时效果好，准确度高的优点。附图说明图1为本专利技术一种智慧社区车辆轨迹跟踪方法具体实施方式流程框图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。在本专利技术实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本专利技术。在本专利技术实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种，但是不排除包含至少一种的情况。应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者系统中还存在另外的相同要素。如图1所示为本专利技术的一种智慧社区车辆轨迹跟踪方法具体实施方式流程框图。本实施例的一种智慧社区车辆轨迹跟踪方法，包括以下步骤：S1、在社区车闸处无车辆通行时，启动Vibe+算法程序。S2、根据Vibe+背景模板获取背景样本。S3、有车辆进入社区时，车闸处进行车牌识别，获取车牌car_id，并通过社区内的摄像头对车辆图像帧进行获取。S4、根据获取的车牌car_id，利用Vibe+算法程序和物体重心计算，获取获取和车辆的移动信息car_road；车辆移动信息的获取通过获取Vibe+算法处理后的二值图车辆车体白色区域的重心car_center、车体框体最小外接矩阵坐标rectanle_car以及最小外接矩阵的在通过车闸过程的最大值Smax来获取。其中，根据获取的车牌car_id，利用Vibe+算法程序和物体重心计算，获取Vibe+算法处理后的二值图车辆车体白色区域的重心car_center为car_center＝[x0,y0]；车体框体最小外接矩阵坐标rectanle_car为rectanle_car＝[[xmin,ymin],xmax,ymax]；此时，车辆的移动信息car_road为car_road＝{car_id:[{car_center:[x0,y0],rectanle_car:[[xmin,ymin],xmax,ymax],T:t1},...]}。S5、采用Vibe+算法计算摄像头获取的车辆帧的二值图；若车辆车体白色区域最小外接矩阵的面积S>本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智慧社区车辆轨迹跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、在社区车闸处无车辆通行时，启动Vibe+算法程序；S2、根据Vibe+背景模板获取背景样本；S3、有车辆进入社区时，车闸处进行车牌识别，获取车牌car_id，并通过社区内的摄像头对车辆图像帧进行获取；S4、根据获取的车牌car_id，利用Vibe+算法程序和物体重心计算，获取获取和车辆的移动信息car_road；车辆移动信息的获取通过获取Vibe+算法处理后的二值图车辆车体白色区域的重心car_center、车体框体最小外接矩阵坐标rectanle_car以及最小外接矩阵的在通过车闸过程的最大值Smax来获取；S5、采用Vibe+算法计算摄像头获取的车辆帧的二值图；若车辆车体白色区域最小外接矩阵的面积S>0.8*Smax则判断车辆移动，进行car_road更新；S6、若摄像头获取的车辆图像帧的Vibe+算法的二值图中车辆车体白色区域最小外接矩阵的面积S<0.8*Smax，则判断车辆停止。

【技术特征摘要】
1.一种智慧社区车辆轨迹跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、在社区车闸处无车辆通行时，启动Vibe+算法程序；S2、根据Vibe+背景模板获取背景样本；S3、有车辆进入社区时，车闸处进行车牌识别，获取车牌car_id，并通过社区内的摄像头对车辆图像帧进行获取；S4、根据获取的车牌car_id，利用Vibe+算法程序和物体重心计算，获取获取和车辆的移动信息car_road；车辆移动信息的获取通过获取Vibe+算法处理后的二值图车辆车体白色区域的重心car_center、车体框体最小外接矩阵坐标rectanle_car以及最小外接矩阵的在通过车闸过程的最大值Smax来获取；S5、采用Vibe+算法计算摄像头获取的车辆帧的二值图；若车辆车体白色区域最小外接矩阵的面积S>0.8*Smax则判断车辆移动，进行car_road更新；S6、若摄像头获取的车辆图像帧的Vibe+算法的二值图中车辆车体白色区域最小外接矩阵的面积S<0.8*Smax，则判断车辆停止。2.根据权利要求1所述的一种智慧社...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏晓林，陈宏亮，黄平，花红艳，
申请(专利权)人：上海天诚比集科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31