[发明专利]一种基于视频的隧道车型识别方法

说明书

技术领域

本发明属于视频检测技术领域，具体涉及一种基于交通视频的隧道车型识别方法。

背景技术

在现代化的智能交通系统(ITS)中，许多应用场合中对视频检测提出了严格的要求。它不仅要求能够自动检测交通事故，统计交通流量，计算车辆行驶速度，同时也要求能够自动识别各个车辆车型。目前普遍采用的车辆识别设施有磁感应线圈检测器、微波检测器、超声波检测器和红外检测器等。但上述检测器在检测动态车辆信息时都存在着许多的不足。而视频检测器作为一种新型的动态车辆信息采集设施，可以同时实现交通视频监控和交通流参数获取的双重功能。

利用视频检测技术获取交通参数具有如下优势：1、采用非接触式检测方式，故障率低。2、可为事故管理者提供可视图像。3、交通信息采集丰富而且可靠。4、可以增加违章检测，如检测车辆是否逆行、超速、闯红灯、速度突降、停车、交通阻塞等等。5、可以同时监视多条车道。6、安装和维修时不会阻断交通。

发明内容

伴随着视频检测技术应用的不断扩展，本发明的目的在于，提供一种基于交通视频的隧道车型识别方法。

为了实现上述任务，本发明采取如下的技术解决方案：

一种基于交通视频的隧道车型识别方法，其特征在于，该方法根据帧间差分把感兴趣部分也就是车辆从背景中提取出来，再来计算车辆的高度，具体按下列步骤进行：

步骤一，设置虚拟线圈，对通过虚拟线圈的车辆检测车尾视频图像；

步骤二，根据不同大小的车辆经过同一虚拟线圈时车尾视频图像存在的明显差异，尤其表现在车高方向上，当车尾通过虚拟线圈时，对当前帧与背景进行相减运算，得到车辆所在纵向高度的灰度直方图，再使用帧差法的车高方向的灰度直方图计算车辆高度，计算公式如下：

yi=Σi=-nn|xfi-xbi|---(1)]]>

式中：y_i表示纵向第i行所对应的灰度值，x_fi表示当前像素第f帧的灰度值，x_bi表示当前像素第b帧的灰度值，其中，b＝f+K，k为正整数，n表示左右各综合考虑n个点；

步骤三，利用车高判断车型，即将车辆按其车身大小分成大型车、中型车、小型车，并定义小型车为1，中型车为2，大型车为3；根据车高进行判断，其判断逻辑如下式所示：

y=1,h≤1502,150<h≤2103,h≥210---(2)]]>

式中，h表示从虚拟线圈位置往上以像素行数为度量单位的车辆高度。

其中：

步骤一中所述的视频图像格式为720×288像素的灰度图像序列；