[发明专利]俯空车辆检测装置和方法

说明书

技术领域

本发明属于智能交通领域，尤其涉及一种俯空车辆检测的装置和方法。

背景技术

城市交通监控系统作为减少交通事故和交通拥挤的有效技术，已经在各大城市广泛应用。利用无人驾驶飞机搭载摄像头的俯空平台由于其造价低、视野广的优势，已经成为一个研究热点。正因如此，在俯空平台下检测道路交通中的运动车辆已成为研究界和产业界极为关注的关键技术。

近年来，国内外研究者在车辆检测方面取得了许多成果，为此设计出的算法必须满足以下要求：1)实时性需求：算法的运行速度必须比视频的拍摄速度快；2)检测率需求：算法必须尽可能多得检测出视频流中的运动车辆；3)误报率需求：算法必须尽可能减少非运动车辆被误报为运动车辆；

现有的车辆检测算法主要可以分为三类并存在以下缺点：1)帧差法：受光照和环境变化影响很大；2)背景差除法：不能应用与运动平台；3)光流法：计算复杂，不能满足实时性需求。为此有必要设计一种有效的车辆检测技术。

发明内容

本发明的目的旨在至少解决现有技术中的上述问题之一。

为此，本发明的实施例提出一种具有高检测率和低误报率的俯空车辆检测方法和装置。

根据本发明的一个方面，本发明实施例的俯空车辆检测方法包括以下步骤：a)平移第一帧车辆图像与其相邻的第二帧车辆图像在世界坐标系上重合；b)利用像素颜色统计分别获得所述第一帧车辆图像与所述第二帧车辆图像中的车辆候选区域；c)对所述车辆候选区域和其对应重合的像素区域进行图像差分计算，以获得所述第二帧车辆图像相对所述第一帧车辆图像的运动车辆候选区域；以及d)在样本训练所得的分类器中对所述运动车辆候选区域进行分类，以检测出所述第二帧车辆图像相对所述第一帧车辆图像的运动车辆区域。

根据本发明进一步的实施例，所述步骤b包括以下步骤：b1)统计所述第一帧车辆图像与所述第二帧车辆图像中各种像素颜色的比例；b2)根据最大比例的像素颜色分别确定所述第一帧车辆图像与所述第二帧车辆图像中的道路区域；以及b3)去除所述道路区域来确定所述车辆候选区域。

根据本发明进一步的实施例，还包括利用车辆尺寸大小过滤掉所述车辆候选区域中的建筑物区域及/或噪点区域的步骤。其中通过比较所述车辆尺寸对应的像素区域面积与所述车辆候选区域，将所述车辆候选区域中远大于所述车辆尺寸区域的建筑物区域和/或远小于所述车辆尺寸区域的噪点区域过滤掉。

根据本发明进一步的实施例，还包括利用车辆尺寸大小确定所述车辆候选区域。其中通过比较所述车辆尺寸对应的像素区域面积与所述车辆候选区域，将所述车辆候选区域中基本上等于所述车辆尺寸区域对应像素区域的区域确定为所述车辆候选区域。

根据本发明进一步的实施例，所述步骤a包括以下步骤：a1)提取所述第二帧车辆图像中预定数量像素区域；a2)获得所述第一帧车辆图像中与所述预定数量像素区域的像素差异对应最小的区域；以及a3)平移所述预定数量像素区域与所述对应区域重合。

根据本发明进一步的实施例，所述步骤d包括以下步骤：d1)调整所述运动车辆候选区域的大小与所述训练样本的大小一致；d2)计算所述调整的运动车辆候选区域的特征值；d3)比较所述运动车辆候选区域的特征值与所述训练样本特征阈值，以判断所述运动车辆候选区域中所述运动车辆区域。

根据本发明进一步的实施例，所述分类器为层叠分类器或树状分类器。

根据本发明的另一方面，本发明实施例的俯空车辆检测装置包括：平移单元，所述平移单元平移第一帧车辆图像与其相邻的第二帧车辆图像在世界坐标系上重合；统计单元，所述统计单元利用像素颜色统计分别获得所述第一帧车辆图像与所述第二帧车辆图像中的车辆候选区域；计算单元，所述计算单元对所述车辆候选区域和其对应重合的像素区域进行图像差分计算，以获得所述第二帧车辆图像相对所述第一帧车辆图像的运动车辆候选区域；以及分类单元，根据样本训练所得的分类器对所述运动车辆候选区域进行分类，以检测出所述第二帧车辆图像相对所述第一帧车辆图像的运动车辆区域。

根据本发明进一步的实施例，所述统计单元根据统计的所述第一帧车辆图像与所述第二帧车辆图像中各种像素颜色的最大比例，确定所述第一帧车辆图像与所述第二帧车辆图像中道路区域和所述车辆候选区域。

根据本发明进一步的实施例，还包括过滤单元，所述过滤单元利用车辆尺寸大小过滤掉所述车辆候选区域中的建筑物区域及/或噪点区域。或者包括确定单元，所述确定单元利用车辆尺寸大小确定所述车辆候选区域。