交通监控摄像头晃动检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种交通监控摄像头晃动检测方法及装置，方法包括：对于交通监控摄像头拍摄的交通视频中进行摄像头换晃动检测的当前帧，基于NCC匹配算法计算当前帧中后一帧中每个检测区域之间的相关系数，并将车道的匹配总次数加1；其中，经过车道的车辆不覆盖车道的所有检测区域；若当前帧和后一帧中每个检测区域之间的相关系数的绝对值均大于预设阈值，则将车道的匹配失败次数加1；将后一帧作为下一个进行摄像头换晃动检测的当前帧，直到匹配总次数达到第一预设最大匹配总次数；若车道的匹配失败次数大于预设最大匹配失败次数，则确定交通监控摄像头发生了晃动。本发明专利技术实施例实现摄像头晃动的自动检测，提高检测精度。

【技术实现步骤摘要】
交通监控摄像头晃动检测方法及装置
本专利技术属于智能交通
，尤其涉及一种交通监控摄像头晃动检测方法及装置。
技术介绍
目前，交通车辆日益增多，交通情况也变得越来越复杂。设置在交通路口的摄像头作为电子警察时刻监控着复杂多变的交通情况，例如对违章车辆和肇事逃逸车辆进行监控，以及车牌拍摄。摄像头因安装松动、外部强烈震动等原因导致抖动是监控摄像头常见的异常之一。在抓拍违章以及肇事逃逸车辆时，如果摄像头抖动则会造成车辆的车牌拍摄不清晰或者不完全，从而很难识别出摄像头拍摄的视频中的车牌。另一方面，随着交通路口摄像机数量的不断增加，监控的时间不断延长，给视频监控系统特别是摄像头的维护工作带来了新的挑战。若摄像头不能得到及时维护，其监控作用将得不到正常发挥，从而影响其安全保障作用。传统的摄像头晃动检测方法通过人工排查的方式，费时费力，成本高，而且实时性差。因此，亟需提供新的交通监控摄像头晃动检测方法。
技术实现思路
为克服上述现有的摄像头晃动检测方法费时费力，成本高，而且实时性差的问题或者至少部分地解决上述问题，本专利本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种交通监控摄像头晃动检测方法，其特征在于，包括：/n对于交通监控摄像头拍摄的交通视频中进行摄像头换晃动检测的当前帧，基于NCC匹配算法计算所述当前帧中车道的每个检测区域和紧邻所述当前帧的后一帧中车道的相应检测区域之间的相关系数，并将所述车道的匹配总次数加1；其中，经过所述车道的车辆不覆盖所述车道的所有检测区域；/n若所述当前帧中车道的每个检测区域和所述后一帧中车道的相应检测区域之间的相关系数的绝对值均大于预设阈值，则获知所述车道的所有检测区域均匹配失败，将所述车道的匹配失败次数加1；/n将所述后一帧作为下一个进行摄像头换晃动检测的当前帧，直到所述匹配总次数达到第一预设最大匹配总次数；/n...

【技术特征摘要】
1.一种交通监控摄像头晃动检测方法，其特征在于，包括：
对于交通监控摄像头拍摄的交通视频中进行摄像头换晃动检测的当前帧，基于NCC匹配算法计算所述当前帧中车道的每个检测区域和紧邻所述当前帧的后一帧中车道的相应检测区域之间的相关系数，并将所述车道的匹配总次数加1；其中，经过所述车道的车辆不覆盖所述车道的所有检测区域；
若所述当前帧中车道的每个检测区域和所述后一帧中车道的相应检测区域之间的相关系数的绝对值均大于预设阈值，则获知所述车道的所有检测区域均匹配失败，将所述车道的匹配失败次数加1；
将所述后一帧作为下一个进行摄像头换晃动检测的当前帧，直到所述匹配总次数达到第一预设最大匹配总次数；
若所述车道的匹配失败次数大于预设最大匹配失败次数，则确定所述交通监控摄像头发生了晃动。


2.根据权利要求1所述的交通监控摄像头晃动检测方法，其特征在于，基于NCC匹配算法计算所述当前帧中车道的每个检测区域和紧邻所述当前帧的后一帧中车道的相应检测区域之间的相关系数的步骤包括：
计算所述当前帧和所述后一帧中车道的每个检测区域的灰度均值；
根据所述当前帧中车道的每个检测区域的灰度均值，计算所述当前帧中车道的每个检测区域的灰度方差；
根据所述后一帧中车道的每个检测区域的灰度均值，计算所述后一帧中车道的每个检测区域的灰度方差；
根据所述当前帧和所述后一帧中车道的每个检测区域的灰度均值，计算所述当前帧中车道的每个检测区域和所述后一帧中车道的相应检测区域之间的灰度协方差；
根据所述当前帧和所述后一帧中车道的每个检测区域的灰度方差，以及所述灰度协方差，计算所述当前帧中车道的每个检测区域和所述后一帧中车道的相应检测区域之间的相关系数。


3.根据权利要求2所述的交通监控摄像头晃动检测方法，其特征在于，通过以下公式计算所述当前帧中车道的每个检测区域和所述后一帧中车道的相应检测区域之间的相关系数：



其中，ρ(s,g)表示当前帧中车道的任一所述检测区域s和所述后一帧中车道的相应检测区域g之间的相关系数，m和n分别表示当前帧中车道的任一检测区域的宽和高，s(i,j)表示s中坐标(i,j)处像素的灰度值，g(i,j)表示g中坐标(i,j)处像素的灰度值，表示s的灰度均值，表示g的灰度均值。


4.根据权利要求1-3任一所述的交通监控摄像头晃动检测方法，其特征在于，所述车道的检测区域的个数为满足如下条件的最小值：
(N+1)*L1+(N-1)L2>L3；
其中，N为所述车道的检测区域的个数，L1为所述车道的检测区域的宽度最小值，L2为相邻两个所述检测区域之间的间距最小值，L3为经过所述车道的车辆的长度最大值。


5.根据权利要求1-3任一所述的交通监控摄像头晃动检测方法，其特征在于，若所述车道的匹配失败次数大于预设最大匹配失败次数，则确定所述交通监控摄像头发生了晃动的步骤之前还包括：
使用正常的没有晃动的交通监控摄像头采集不同天气环境下的交通视频样本；
基于NCC匹配算法根据每种天气环境下的交通视频样本中车道的检测区域，计...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷帮军，王建云，任强，
申请(专利权)人：湖北九感科技有限公司，三峡大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42