【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于视频监控的车速检测线生成方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、在基于视频监控的车速检测中，智慧高速公路巡检系统扮演着至关重要的角色。在部署这一系统时，通常需要对监控视频中的某一帧进行提取，并由专业人员手工绘制车速检测线。这些车速检测线将成为后续所有监控视频帧中车速检测的依据。然而，手工绘制车速检测线是一项极其繁琐且耗时的工作。绘制人员需要具备丰富的经验和技能，以确保检测线的准确性。由于是人工操作，即使是最有经验的工作人员也难以避免误差和不确定性，从而导致测速检测精度的下降。
2、随着数字图像处理技术、机器学习、深度学习的发展，计算机已经能在视频监控中提取图像帧并识别其中的特征点、特征线和特征面，通过对这些点、线、面的处理，就能具备自动生成车速检测线的能力。这种自动生成车速检测线的方法，提高了效率，降低了误差，具有较大的实际应用价值。在标准的行车道的中间有一条分道虚线，分道虚线的长度是6m，相邻分道虚线的间隔是9m。通过将视频图像中的分道虚线与实际的长度进行标定，成为利用视频图像进行车速检测的常用手段。然而，在标准的双车道中，仅有一条分道虚线，一旦被车辆遮挡，检车线之间的距离发生变化，就会影响车速检测的准确性。由于车辆可任意越过虚线更换车道，而且车辆的移动和位置变化是不可预测的，在繁忙的双车道中自动生成车速检测线面临严重的挑战。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例的目的是提供一种基于视频监控的车速检测线生成方法、系统及
2、一方面，本专利技术实施例提供了一种基于视频监控的车速检测线生成方法，所述方法包括以下步骤：
3、s100，获取视频图像帧以及所述视频图像帧中测速区的边缘线、测速区内测速标志物的边缘线、以及测速区内每个车辆的边缘线；
4、s200，基于测速标志物的边缘线和车辆边缘线确定遮挡标识符，将测速标志物的质心和对应的遮挡标识符形成第一质心数组；
5、s300，确定是否存在已生成的检测线，若存在已生成的检测线，则执行s400；若不存在已生成的检测线，则基于测速区的中线对第一质心数组中所有元素的质心进行曲线拟合，得到拟合曲线，进而执行s500；
6、s400，获取最近保存的质心数组，基于第一质心数组和最近保存的质心数组生成拟合曲线；
7、s500，基于拟合曲线和测速区的边缘线生成填充矩形；
8、s600，确定没有被车辆遮挡的填充矩形，基于没有被车辆遮挡的填充矩形和拟合曲线生成车速检测线。
9、可选地，s200中，所述基于测速标志物的边缘线和车辆边缘线确定遮挡标识符，将测速标志物的质心和对应的遮挡标识符形成第一质心数组，包括：
10、s210，计算测速标志物边缘线wi与车辆边缘线cj的交点个数；
11、s220，如果第i个测速标志物的边缘线wi与所有车辆的边缘线的交点总数为0，则计算这个测速标志物的质心qi，并标记遮挡标识符为block_qi，设定block_qi＝0；其中，block_qi＝0表示第i个测速标志物不受遮挡车辆的影响，第i个测速标志物能够用于检测车速；bl ock_qi＝1表示第i个测速标志物受遮挡车辆的影响，第i个测速标志物不能用于检测车速；
12、s230，将所有计算得到的质心qi按y坐标从小到大排序，以[qi，block_qi]为元素，构成第一质心数组qnew。
13、可选地，s300中，所述基于测速区的中线对第一质心数组中所有元素的质心进行曲线拟合，得到拟合曲线，包括：
14、以第一质心数组qnew的所有元素的质心qi为控制点，使用最小二乘法对各个控制点进行曲线拟合，对拟合得到的曲线与测速区中线qk0进行定段数等分，将拟合得到的曲线与测速区中线qk0中相同序号的点一一对应的连接成线段，将每两根线段的长度差异最小化，得到拟合曲线f(x)。
15、可选地，s400中，所述获取最近保存的质心数组，基于第一质心数组和最近保存的质心数组生成拟合曲线，包括：
16、s410，读取上次生成检测线时保存的质心数组qsave，作为第二质心数组qsave，将第二质心数组qsave与第一质心数组qnew合并成第三质心数组qk，qk＝qsave∪qnew，
17、s420，计算第二质心数组qsave的每个质心到第一质心数组qnew的每个质心的距离，当距离小于距离阈值，则将参与计算的两个质心设置为同一质心，将第三质心数组qk中block_qi的值设置为两个元素的遮挡标识符的逻辑与运算，去掉第三质心数组qk中的首项和尾项，作为第四质心数组q；
18、s430，当第四质心数组q的元素个数＞1时，对第四质心数组q中所有元素的质心qi进行曲线拟合，得到拟合曲线f(x)。
19、可选地，s430中，所述对第四质心数组q中所有元素的质心qi进行曲线拟合，得到拟合曲线f(x)，包括：
20、以第四质心数组q中所有元素的质心qi为控制点，使用最小二乘法对各个控制点进行曲线拟合，对拟合得到的曲线与测速区中线qk0进行定段数等分，将拟合得到的曲线与测速区中线qk0中相同序号的点一一对应的连接成线段，将每两根线段的长度差异最小化，得到拟合曲线f(x)，其中，所述测速区中线基于沿行车道方向的两条边缘线确定。
21、可选地，s500中，所述基于拟合曲线和测速区的边缘线生成填充矩形，包括：
22、s510，分别计算拟合曲线f(x)与测速区边缘线qk1的交点k1、拟合曲线f(x)与测速区边缘线qk2的交点k2，将第三质心数组qk、k1和k2合并，按y坐标从小到大排序，组成第五质心数组qk，qk＝[[q0，block_q0]，[q1，block_q1]，[q2，block_q2]，……，[qk，bl ock_qk]]，将数组qk中相邻的两个质心连接成线段；
23、s520，设定线段qi-1qi的宽度，得到填充的矩形。
24、可选地，s520中，所述设定线段qi-1qi的宽度，得到填充的矩形，包括：
25、对于第五质心数组qk中的第i个元素，i＝1，2，……，k-1，计算边缘线wi中x坐标最小的点与质心qi的距离wd1、计算边缘线wi中x坐标最大的点与质心qi的距离wd2，将线段qi-1qi的宽度设定为wd1+wd2，得到填充的矩形qi-1qi；
26、对于第五质心数组qk中的第k个元素，计算边缘线wk-1中x坐标最小的点与质心qk-1的距离wd1，计算边缘线wk-1中x坐标最大的点与质心qk-1的距离wd2，将线段qk-1qk的宽度设定为wd1+wd2，得到填充矩形qk-1qk。
27、可选地，s600中，所述确定没有被车辆遮挡的填充矩形，基于没有被车辆遮挡的填充矩形和拟合曲线生成车速检测线，包括本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于视频监控的车速检测线生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S200中，所述基于测速标志物的边缘线和车辆边缘线确定遮挡标识符，将测速标志物的质心和对应的遮挡标识符形成第一质心数组，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，S300中，所述基于测速区的中线对第一质心数组中所有元素的质心进行曲线拟合，得到拟合曲线，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，S400中，所述获取最近保存的质心数组，基于第一质心数组和最近保存的质心数组生成拟合曲线，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，S430中，所述对第四质心数组Q中所有元素的质心Qi进行曲线拟合，得到拟合曲线f(x)，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，S500中，所述基于拟合曲线和测速区的边缘线生成填充矩形，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，S520中，所述设定线段Qi-1Qi的宽度，得到填充的矩形，包括：
8.根据权利要求7所述的方
9.一种基于视频监控的车速检测线生成系统，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如权利要求1至8任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于视频监控的车速检测线生成方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s200中，所述基于测速标志物的边缘线和车辆边缘线确定遮挡标识符，将测速标志物的质心和对应的遮挡标识符形成第一质心数组，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，s300中，所述基于测速区的中线对第一质心数组中所有元素的质心进行曲线拟合，得到拟合曲线，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，s400中，所述获取最近保存的质心数组，基于第一质心数组和最近保存的质心数组生成拟合曲线，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，s430中，所述对第四质心数组q中所有元素的质心qi进行曲线...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈红君，黄华茂，关金发，霍启锋，
申请(专利权)人：广东智视云控科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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