[发明专利]基于多摄像机的车辆检测跟踪识别系统

权利要求书

1.一种基于多摄像机的车辆检测跟踪识别系统，其特征在于：所述车辆检测跟踪识别系统包括：

多个处于不同位置的摄像机，用于对行驶中的车辆进行摄像；

检测模块，用于对每个摄像机的输入视频帧中的车辆进行检测和定位，得到车辆位置和尺度信息；

跟踪模块，用于匹配同一摄像机的不同视频帧的检测结果，判断是否属于同一车辆；

特征提取模块，用于从不同帧中提取同一车辆的视觉特征；

以及识别模块，用于对车辆的视觉特征进行匹配，确定车辆在多个摄像机中是否同时出现；

所述摄像机的输出端与检测模块的输入端连接，检测模块的输出端与跟踪模块的输入端连接，跟踪模块的输出端与特征提取模块的输入端连接，特征提取模块的输出端与识别模块的输入端连接。

2.根据权利要求1所述基于多摄像机的车辆检测跟踪识别系统，其特征在于：所述的检测模块、跟踪模块、特征提取模块和识别模块集成在一个单片机上。

3.根据权利要求1所述基于多摄像机的车辆检测跟踪识别系统，其特征在于：所述检测模块包括预检测器和精细检测器两个检测器，将视频图像划分为若干统一大小的扫描窗口，然后对扫描窗口进行检测；预检测器和精细检测器都通过RealBoost学习方法构造层级分类器；预检测器采用8个像素为步长进行快速扫描，初步区分出车辆窗口和非车辆窗口；精细检测器针对预检测器检测后的仍然被判断为车辆的窗口进行检测，采用1个像素为步长对这些窗口进行精细扫描，最终得到准确的车辆窗口，由车辆窗口得到车辆位置和尺度信息。

4.根据权利要求1所述的基于多摄像机的车辆检测跟踪识别系统，其特征在于：所述检测器按照下述具体步骤构造分类器：

(1)采用局部梯度直方图特征表示物体的形状信息，每一个局部梯度直方图对应一个图像的局部矩形区域，将该矩形区域分为四个子区域，计算图像的梯度，并将梯度量化为9个方向，这样每个子区域便统计得到9维直方图，4个9维直方图拼接成一个36维的直方图作为该局部梯度直方图的特征向量；

(2)在一个检测窗口中均匀采样出局部矩形区域，每一矩形区域对应一个梯度直方图特征，该些梯度直方图特征构成特征集合；

(3)采用RealBoost的学习方法从特征集合中选择出对“车辆”和“非车辆”判别能力最强的特征，构成分类器；

所述检测器按以下具体步骤进行检测：

(1)依照构造好的分类器，对检测窗口提取特征局部梯度直方图特征，并计算检测器中的分类器输出值；

(2)该扫描窗口由各个分类器依次判别，若其中一个分类器判定输入为“非车辆”，则这个图像块将直接被判定为“非车辆”，并且不经过后面的分类器；只有当所有的分类器均将该图像块判定为“车辆”时，该扫描窗口才最终被认为是“车辆”。