基于高通滤波器和Hough变换的安全带智能检测方法技术

本发明专利技术提供一种基于高通滤波器和Hough变换的安全带智能检测方法，包括下述步骤：步骤(a)提供待检原图，检测并定位车辆的车牌区域；步骤(b)根据已经定位的车牌区域，以及车前窗相对于车牌的位置关系，利用Hough变换检测直线的方法，检测并定位车前窗；步骤(c)车前窗定位完成后，将车前窗右侧部位作为安全带检测的区域；在安全带检测区域中找出相对平行的且长度超过m像素的两条候选边，且该两条候选边之间为均匀的带状区域，将该两条候选边及所夹的区域判定为安全带；所述m为正自然数，取值范围为8～30。本发明专利技术用自动化的检测识别方式替代了人工识别，提高了检测效率，并且检测识别安全带的准确率较高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及交通智能识别领域，尤其是一种安全带的检测方法。
技术介绍
在交通智能识别领域，车牌的检测已经比较成熟，但是安全带检测还是一个比较新的领域，因为车牌大小和颜色有特定的规格，特征比较明显，比较易于识别，而安全带的检测面临几个实际困难:1.首先需要精确的车窗定位。2.定位驾驶员的位置。3.安全带的颜色，宽度，角度都有较大变化。4.因为安全带在车窗内部，受车窗材质和光照影响较大。传统的安全带检测只能通过交警在街道现场进行检察，或者通过人工对于未带安全带的车辆的照片进行判断，利用图片放大的功能使工作人员看得更加清楚。这些传统的工作方式在现实中遇到了很大的瓶颈:1.交警在现场受人眼视觉的局限和车辆的流动性，不能即时的发现目标。2.人工图片检索工作量巨大，几乎不可能完成，因为一个城市一天产生的车辆抓拍的数量一般都在百万以上。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种，能够精确提取车窗区域，进而精确定位驾驶员位置，再在驾驶员区域对带状物进行搜索并判别，识别是否佩戴安全带的准确率高，用自动化的检测识别方式替代了人工识别，提高了检测效率。本专利技术采用的技术方案是: 一种，包本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于高通滤波器和Hough变换的安全带智能检测方法，其特征在于，包括下述步骤：步骤(a).提供待检原图，检测并定位车辆的车牌区域；步骤(b).根据已经定位的车牌区域，以及车前窗相对于车牌的位置关系，利用Hough变换检测直线的方法，检测并定位车前窗；步骤(c).车前窗定位完成后，将车前窗右侧部位作为安全带检测的区域；在安全带检测区域中找出相对平行的且长度超过m像素的两条候选边，且该两条候选边之间为均匀的带状区域，将该两条候选边及所夹的区域判定为安全带；所述m为正自然数，取值范围为8～30。

【技术特征摘要】
1.一种基于高通滤波器和Hough变换的安全带智能检测方法，其特征在于，包括下述步骤: 步骤(a).提供待检原图，检测并定位车辆的车牌区域； 步骤(b).根据已经定位的车牌区域，以及车前窗相对于车牌的位置关系，利用Hough变换检测直线的方法，检测并定位车前窗； 步骤(c).车前窗定位完成后，将车前窗右侧部位作为安全带检测的区域；在安全带检测区域中找出相对平行的且长度超过m像素的两条候选边，且该两条候选边之间为均匀的带状区域，将该两条候选边及所夹的区域判定为安全带；所述m为正自然数，取值范围为8 ~30。2.如权利要求1所述的基于高通滤波器和Hough变换的安全带智能检测方法，其特征在于，所述步骤(a)具体包括下述步骤: a-Ι，首先提供待检原图，由待检原图的彩色图像生成一幅灰度图；a-2，用Canny边缘检测子对原图的灰度图进行边缘检测，产生边缘图；a_3，然后用水平和垂直的单位滤波向量对边缘图去除噪声，最后对去除了噪声的边缘图做形态学的闭操作，从而生成一幅内含车牌待定区域的二值图像； a_4，判断待定区域的长宽比是否在给定范围内，若是，则转往步骤a-5 ;否则判定当前待定区域不是车牌区域；a-5.判断待定区域的颜色，若待定区域内的蓝色占比大于一个蓝色阈值，或待定区域内的黄色占比大于一个黄色阈值，则转往步骤a-6 ;否则判定当前待定区域不是车牌区域；a-6.判断待定区域是否包含文字，对灰度图中的车牌待定区域进行二值化处理，然后作水平方向投影，对投影图像中的峰值的间距、大小、数量进行分析，当出现四个或以上相同间距时则判断该块待定区域包含文字，进而判断出该待定区域为车牌区域。3.如权利要求2所述的基于高通滤波器和Hough变换的安全带智能检测方法，其特征在于: 所述步骤a-4中，判断标准是:若1.8 ...

【专利技术属性】
技术研发人员：封少坤，赵康，梅俊琪，
申请(专利权)人：中科联合自动化科技无锡有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32