[发明专利]一种基于彩色视频的车辆检测方法

说明书

技术领域

本发明属于视频图像处理和车辆检测领域，涉及一种基于彩色视频的车辆检测方法。

背景技术

视频车辆检测技术是计算机视觉、图像处理与模式识别等技术在智能交通领域应用的一项重要研究课题，是智能交通系统的核心技术之一。视频车辆检测作为车辆跟踪、视频测速、流量统计、车辆识别等技术的前提，其准确率与算法复杂度直接影响着智能交通系统的整体效率和最终结果。基于视频的运动检测方法主要有背景减除法、帧差法和光流法等。这些方法各有优点和不足。背景减除法是固定背景情况下常用的一种方法，一般能够提供最完全的特征数据。但其检测效果取决于背景模型的更新算法的优劣，对于场景的变化，如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感。帧差法对于场景的变化具有较强的自适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部产生空洞现象，容易漏检运动速度较慢的车辆并且常常会将一辆车分成几个部分造成多检。光流法在摄像机运动的前提下也能检测出独立的运动目标，但光流计算方法相当复杂，计算量大，且抗噪性能差。传统的视频运动检测算法在室内环境或相对确定环境下的效果尚可接受，但是大部分车辆检测技术均应用于户外多变环境下，其存在的主要难点有：

1)户外光照条件随时间变化显著，白天、夜晚不同光照条件下车辆视频特征差异很大；

2)车辆的阴影、灯光、雨后路面倒影等干扰因素与车辆具有相似的运动特征，难以区分；

3)雨、雪、雾和闪电等恶劣气象条件下，视频质量下降严重；

4)车辆检测系统的实时性要求较高，算法不能过于复杂。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：为了克服现有技术的不足，本发明提出一种能够适用于多变环境下的车辆检测方法，该方法利用车辆后部基本都具有对称的尾灯，并且尾灯都为红色这一重要特征，采用一定的方式将车辆图像中的红色信息提取出来，进行一定处理后作为车辆的标志信息进行对称性等多方面的分析验证，从而进行视频车辆检测的方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于彩色视频的车辆检测方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)设置感兴趣区域，并对捕获的感兴趣区域的图像进行预处理：

(2)对图像进行色彩投影，针对尾灯的红色特征，按照特定的公式重点提取图像的红色信息，计算偏红值并将彩色图像转化为方便处理的灰度图像；

(3)对得到的图像进行三维空间上的平面投影，提取出偏红值信息，并通过检测初步确定此区域中是否包含车辆，是否作为候选区域进行进一步的检测；

(4)通过对候选区域的偏红值函数分解为奇偶分量的方式，按照特定公式对候选区域对称性强度进行检测，并以车辆宽度进行约束，最终判定是否包含车辆。

所述步骤(1)中感兴趣区域的设置是根据车辆大小、道路行驶速度、视频捕获参数等确定。

所述步骤(1)中预处理是指对捕获的感兴趣区域的图像进行高斯平滑去噪处理，提高检测的准确性。

所述步骤(2)中红色信息的提取是采用公式ri=2RiGi+Bi]]>对像素点进行，其中R_i，G_i，B_i分别为像素点的RGB通道值，像素点的偏红值通过对求得的r_i进行归一化后得到。

所述步骤(3)中通过建立色彩投影后图像信息的三维模型然后进行面投影的方式将偏红值信息转化为一维函数，充分利用车辆尾灯的明显的红色特征，当偏红值投影的平均值超过一定阈值时判定此区域为候选区域，进行进一步的检测。