[发明专利]基于多摄像机的车辆检测跟踪识别系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于交通监控的系统装置，具体的说，涉及一种基于多摄像机的车辆检测跟踪识别系统。

背景技术

当前由于经济高速发展，城市交通也随着发展迅速，道路上行驶的机动车辆是越来越多，这给传统的交通管理带来各种问题，如某地方区域交通堵塞严重、事故频繁等，为了解决地面交通迅速发展所引起的各种问题，提出了智能交通系统来替代传统的交通管理，智能交通系统是解决上述困境的有效途径，能够从根本上解决日益膨胀的地面交通的诸多问题，它将先进的信息技术、数据传输技术、控制技术及计算机处理技术等有机的结合进行综合管理处理，使得人、车、路与环境和谐的结合在一起。

在智能交通系统中视频提取作为一项重要技术手段受到越来越多的重视，利用各种成像系统代替视觉感官作为视觉信息输入手段，由计算机来代替大脑完成处理。视频提取里包含很多的环境信息，包括位置、车辆形状大小以及车辆运动状况等交通中的大量信息。

基于视频的智能交通系统可以检测出很多交通参数，包括车流量、车型、道路饱和度等有关信息。通过获取道路上的信息，根据道路上的信息来调控道路的车流量，避免出现交通严重堵塞等问题。

中国专利局于2008年3月26日公开了公开号为CN101149794A的专利申请文献，名称为：基于视频的车辆检测跟踪及系统，该系统包括图像采集、车辆投影建模、运动车辆的判别和运动车辆的跟踪。依据车辆的二值投影模型参数，可从人流中、阴影中、各种非车辆物体中有效得判别出车辆，并采用MAD算法快速实现对车辆的跟踪。该系统主要是对车辆进行辨别和跟踪，但缺乏对每个路段的监控以及综合比较统计。

发明内容

本发明主要解决了：由于交通迅速发展，传统的交通管理难以解决新出现的交通问题如交通严重堵塞、事故频出，进而提供了一种有助于交通管理的基于多摄像机的车辆检测跟踪识别系统。

一种基于多摄像机的车辆检测跟踪识别系统，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。

优选地，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。

优选地，所述检测模块包括预检测器和精细检测器两级检测器，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。为了构造上述粗细两级检测器，每一级检测器都通过RealBoost方法从特征池中优选图像描述子并构造层级式分类器。其中RealBoost方法是机器学习领域中比较常用的算法，更具体的技术细节可参见下述两个参考文献“R.E.Schapire and Y.Singer.Improved boosting algorithms using confidence-rated predictions.Machine Learning，1999.”和“Q.Zhu，S.Avidan，M.C.Yeh，and K.T.Cheng.Fast human detection using a cascade of-histograms of oriented gradients.In CVPR，2006.”。

在检测车辆时，检测器采用一个固定大小的扫描窗口对图像中所有可能的扫描窗口进行搜索，但是为了加快速度预检测器采用8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。为了保证预检测器在扫描的过程中不因加大扫描步长而遗漏车辆，训练过程中对正例训练样本加入随机平移噪声。优选的，将随机平移噪声的最大幅度设为8个像素。按此方式训练的预检测器能够能对大的扫描步长不敏感；而为了保证精确检测器的定位精度，精确检测器采用的正例训练样本是严格对齐的。

优选的，所述检测器按照下述具体步骤构造分类器：