一种快速准确的车辆跟踪系统技术方案

本发明专利技术提供了一种快速准确的车辆跟踪系统，包括：多点视频拍摄输入单元、数据集留单元、车辆智能跟踪单元和数据接收存储单元；所述多点视频拍摄输入单元用于采集车辆监控视频，并将多点采集到的视频信息发送至所述数据集留单元进行中转处理；所述数据集留单元用于对接收到的所述视频信息进行矫正并轮循输出；所述车辆智能跟踪单元用于对所述图像中的目标车辆进行自动跟踪并对车型及颜色进行判断；所述数据接收存储单元用于接收所述跟踪判断结果和存储所述数据集留单元接收到的所述视频信息以及对跟踪车辆的轨迹进行绘制分析，本发明专利技术跟踪更加精确可靠，有较好的跟踪效果且提高了实时运算速度。

【技术实现步骤摘要】
一种快速准确的车辆跟踪系统
本专利技术涉及车辆跟踪
，尤其涉及到一种快速准确的车辆跟踪系统。
技术介绍
随着社会的发展,车辆的增多给交通带来了便利,同时也给交通部门带来了新的挑战，对车辆进行有效的检测跟踪对案件侦破和交通事故分析有很大的帮助，目前的车辆跟踪系统多采用视频辅助分析的方式，但由于环境和路面光照等因素变化时会影响视频分析算法的准确性，常用的跟踪算法有：变换域法、特征提取法、卡尔曼滤波法和图像匹配法等，由于需要对视频进行实时处理，所以计算量较大，如何保证跟踪效果的同时提高计算效率十分值得研究。综上所述，提供一种跟踪更加精确可靠，有较好的跟踪效果且提高了实时运算速度的快速准确的车辆跟踪系统，是本领域技术人员急需解决的问题。
技术实现思路
本方案针对上文提到的问题和需求，提出一种快速准确的车辆跟踪系统，其由于采取了如下技术方案而能够解决上述技术问题。为了达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种快速准确的车辆跟踪系统包括：多点视频拍摄输入单元、数据集留单元、车辆智能跟踪单元和数据接收存储单元；所述多点视频拍摄输入单元用于采集车辆监控视频，并将多点采集到的视频信息发送至所述数据集留单元进行中转处理，所述多点视频拍摄输入单元包括多个摄像头采集模块和摄像头自适应光补偿模块；所述数据集留单元用于对接收到的所述视频信息进行矫正并轮循输出，所述数据集留单元包括数据接收模块、图像处理模块和数据输出模块；所述车辆智能跟踪单元用于对所述图像中的目标车辆进行自动跟踪并对车型及颜色进行判断，所述车辆智能跟踪单元包括目标检测分割模块、目标跟踪模块和车辆类型判断模块，所述车辆类型判断模块将跟踪判断结果发送至所述数据接收存储单元为车辆识别及车牌识别做准备；所述数据接收存储单元用于接收所述跟踪判断结果和存储所述数据集留单元接收到的所述视频信息以及对跟踪车辆的轨迹进行绘制分析，所述数据接收存储单元包括图形绘制模块、云端服务器和存储数据库，所述存储数据库与所述云服务器相连接，所述图形绘制模块与所述存储数据相连接。进一步地，所述多个摄像头采集模块包括多个拍摄摄像头，所述摄像头自适应光补偿模块对所述多个拍摄摄像头进行自动光线补偿和焦距调整。更进一步地，所述多个摄像头采集模块将监控区域拍到的不同角度的视频图像发送至所述数据接收模块，所述数据接收模块对接收到视频进行标号区分再按照一定周期轮循输出至所述图像处理模块，所述图像处理模块对接收到对应标号的视频流信息进行处理得到连续的视频序列图像，将所述视频序列图像发送至所述数据输出模块，所述数据输出模块对所述视频序列图像进行畸变矫正，并将矫正后的图像发送至所述目标检测分割模块。更进一步地，所述图像处理模块对接收到对应标号的视频流信息进行解压转换处理得到连续的视频序列图像。更进一步地，所述数据输出模块采用基于双线性差值的镜头矫正算法对所述视频序列图像进行畸变矫正。更进一步地，所述目标检测分割模块接收到矫正后的视频序列图像后采用差分法得到背景图像模型和前景图像，然后把图像从RGB空间变换到HSV空间，获得背景图像和当前图像帧的H、S、V三个分量，并采用基于HSV空间的阴影检测算法测出目标阴影区域,根据公式:N(x，y，k)＝q*F(x，y，k-1)+(1-q)*N(x，y，k-1)采用动态背景更新算法更新背景，其中，q为更新的权值,第k帧的背景与当前帧图像和前一帧的背景相关；所述目标跟踪模块利用卡尔曼滤波估计出目标质心位置及其区域大小后，结合局部运动估计的方法，将目标匹配限定在局部有效的区域的块区域内进行搜索，对第k帧中的运动车辆i和第k+1帧中的运动车辆j，定义如下函数进行匹配：u(i,j)＝l*D(i,j)+c*Z(i,j),其中，D(i,j)和Z(i,j),分别表示目标的质心距离函数和目标区域的长宽差异函数，其中，l，c为权重，满足l+c＝1,u(i,j)越小则两个目标的相似性越大，设相似函数的阀值为t，若在搜索范围内匹配出的结果的最小值u(i,j)＜t，则第k+l帧中的目标是第k帧中目标i的后续,用第k+1帧的第j个目标的特征值作为运动模型估计下一帧的输入递推得到运动目标的轨迹。更进一步地，所述基于HSV空间的阴影检测算法是将阴影的像素值同背景的该点像素值相比较,如果其包含的相应色彩值和灰度值都在设定的阈值之下,那么就认为该点是阴影。进一步地，所述车辆类型判断模块对跟踪车辆的轮廓进行边缘检测进而车型判断，根据目标车辆图像提取车辆颜色特征，首先将RGB颜色通道进行分量映射，然后做颜色直方图计算，通过该方法将多摄像头下的相同车辆进行颜色特征提取。进一步地，所述目标跟踪模块通过所述车辆类型判断模块将跟踪判断结果发送至所述图形绘制模块，所述图形绘制模块根据目标车辆的运动轨迹数据进行轨迹绘制分析，所述图形绘制模块将轨迹绘制分析结果存储至所述存储数据库，所述云端服务器接收所述多个摄像头采集模块采集的视频信息并存储至云端。本专利技术的有益效果是，该专利技术对视频图像的车辆跟踪更加精确可靠，有较好的跟踪效果且提高了实时运算速度，适应性高。下文中将结合附图对实施本专利技术的最优实施例进行更详尽的描述，以便能容易地理解本专利技术的特征和优点。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下文中将对本专利技术实施例的附图进行简单介绍。其中，附图仅仅用于展示本专利技术的一些实施例，而非将本专利技术的全部实施例限制于此。图1为本专利技术一种快速准确的车辆跟踪系统的组成结构示意图。图2为本实施例中目标检测分割流程图示意图。图3为本实施例中车辆跟踪流程具体步骤示意图。图4为本实施例中视频数据传输过程的具体步骤示意图。具体实施方式为了使得本专利技术的技术方案的目的、技术方案和优点更加清楚，下文中将结合本专利技术具体实施例的附图，对本专利技术实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。附图中相同的附图标记代表相同的部件。需要说明的是，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本专利技术的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的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。本专利技术提供了一种对视频图像的车辆跟踪更加精确可靠，有较好的跟踪效果且提高了实时运算速度，适应性高的车辆跟踪系统。如附图1至附图4所示，该快速准确的车辆跟踪系统包括：多点视频拍摄输入单元、数据集留单元、车辆智能跟踪单元和数据接收存储单元。所述多点视频拍摄输入单元用于采集车辆监控视频，并将多点采集到的视频信息发送至所述数据集留单元进行中转处理，所述多点视频拍摄输入单元包括多个摄像头采集模块和摄像头自适应光补偿模块，其中，所述多个摄像头采集模块包括多个拍摄摄像头，所述摄像头自适应光补偿模块对所述多个拍摄摄像头进行自动光线补偿和焦距调整。所述数据集留单元用于对接收到的所述视频信息进行矫正并轮循输出，所述数据集留单元包括数据接收模块、图像处理模块和数据输出模块。所述车辆智能跟踪单元用于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种快速准确的车辆跟踪系统，其特征在于，包括：多点视频拍摄输入单元、数据集留单元、车辆智能跟踪单元和数据接收存储单元；/n所述多点视频拍摄输入单元用于采集车辆监控视频，并将多点采集到的视频信息发送至所述数据集留单元进行中转处理，所述多点视频拍摄输入单元包括多个摄像头采集模块和摄像头自适应光补偿模块；/n所述数据集留单元用于对接收到的所述视频信息进行矫正并轮循输出，所述数据集留单元包括数据接收模块、图像处理模块和数据输出模块；/n所述车辆智能跟踪单元用于对所述图像中的目标车辆进行自动跟踪并对车型及颜色进行判断，所述车辆智能跟踪单元包括目标检测分割模块、目标跟踪模块和车辆类型判断模块，所述车辆类型判断模块将跟踪判断结果发送至所述数据接收存储单元为车辆识别及车牌识别做准备；/n所述数据接收存储单元用于接收所述跟踪判断结果和存储所述数据集留单元接收到的所述视频信息以及对跟踪车辆的轨迹进行绘制分析，所述数据接收存储单元包括图形绘制模块、云端服务器和存储数据库，所述存储数据库与所述云服务器相连接，所述图形绘制模块与所述存储数据相连接。/n

【技术特征摘要】
1.一种快速准确的车辆跟踪系统，其特征在于，包括：多点视频拍摄输入单元、数据集留单元、车辆智能跟踪单元和数据接收存储单元；
所述多点视频拍摄输入单元用于采集车辆监控视频，并将多点采集到的视频信息发送至所述数据集留单元进行中转处理，所述多点视频拍摄输入单元包括多个摄像头采集模块和摄像头自适应光补偿模块；
所述数据集留单元用于对接收到的所述视频信息进行矫正并轮循输出，所述数据集留单元包括数据接收模块、图像处理模块和数据输出模块；
所述车辆智能跟踪单元用于对所述图像中的目标车辆进行自动跟踪并对车型及颜色进行判断，所述车辆智能跟踪单元包括目标检测分割模块、目标跟踪模块和车辆类型判断模块，所述车辆类型判断模块将跟踪判断结果发送至所述数据接收存储单元为车辆识别及车牌识别做准备；
所述数据接收存储单元用于接收所述跟踪判断结果和存储所述数据集留单元接收到的所述视频信息以及对跟踪车辆的轨迹进行绘制分析，所述数据接收存储单元包括图形绘制模块、云端服务器和存储数据库，所述存储数据库与所述云服务器相连接，所述图形绘制模块与所述存储数据相连接。


2.据权利要求1所述的快速准确的车辆跟踪系统，其特征在于，所述多个摄像头采集模块包括多个拍摄摄像头，所述摄像头自适应光补偿模块对所述多个拍摄摄像头进行自动光线补偿和焦距调整。


3.根据权利要求2所述的快速准确的车辆跟踪系统，其特征在于，所述多个摄像头采集模块将监控区域拍到的不同角度的视频图像发送至所述数据接收模块，所述数据接收模块对接收到视频进行标号区分再按照一定周期轮循输出至所述图像处理模块，所述图像处理模块对接收到对应标号的视频流信息进行处理得到连续的视频序列图像，将所述视频序列图像发送至所述数据输出模块，所述数据输出模块对所述视频序列图像进行畸变矫正，并将矫正后的图像发送至所述目标检测分割模块。


4.根据权利要求3所述的快速准确的车辆跟踪系统，其特征在于，所述图像处理模块对接收到对应标号的视频流信息进行解压转换处理得到连续的视频序列图像。


5.根据权利要求3所述的快速准确的车辆跟踪系统，其特征在于，所述数据输出模块采用基于双线性差值的镜头矫正算法对所述视频序列图像进行畸变矫正。

【专利技术属性】
技术研发人员：杨鹏，潘雷，胡兆方，
申请(专利权)人：浙江工贸职业技术学院，
类型：发明
国别省市：浙江;33