[发明专利]一种基于计算机视觉的人行横道处车辆的检测系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及车辆检测技术领域，尤其涉及一种基于计算机视觉的人行横道处车辆的检测系统及方法。

背景技术

城市交通拥堵、交通环境恶化是城市发展过程中的一个重要问题，根据路口人行横道处车辆数目和人行横道处行人数目调整交通信号灯时长是缓解交通拥堵的有效措施。其中对路口人行横道处车辆数目的统计是关键技术之一，也是实现智能交通控制的前提。

现有的基于计算机视觉的车辆检测方法对拍摄到的图像有一定要求，若摄像头的拍摄位置较低，使图像中的车辆之间存在严重的遮挡，则不能采用形态特征的方法来识别车辆，给精确的车辆数目统计带来了困难。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种基于计算机视觉的人行横道处车辆的检测系统及方法，可以在一定误差范围内实现人行横道处车辆计数。

本发明采用以下方案予以实现：

一种基于计算机视觉的人行横道处车辆的检测系统，包括两架CCD摄像机和计算机图像处理系统；所述计算机图像处理系统通过接口与摄像机相连；所述两架CCD摄像机安装于人行横道的两端；所述两架CCD摄像机的视场角包含对面的等人行横道处人区域和斜对面的车辆区域。

一种基于计算机视觉的人行横道处车辆的检测系统的检测方法，包括以下步骤；

1）摄像机捕获场景图像；

2）对摄像机捕获的图像进行切割，得到人行横道处的大型车辆和小型车辆；

3）对人行横道处车辆区域再进行分割，得到位于上部的大车车顶区域、位于下部的小车及大车车底区域；

4）提取背景和实现背景更新；

5）通过对人行横道处大车车顶区域图像的处理，得到人行横道处大车数量；

6）采用扫描线法对人行横道处小车及大车车底区域图像的处理；

7）根据得到的大车数量、统计的覆盖车辆的扫描线的条数，以及大车与小车车身长度的关系计算人行横道处车辆数目。

前述步骤4）中提取背景是在路口交通灯显示绿灯的时间段完成的。

前述步骤5）包括，

5-1）将当前帧与基于码本的背景模型比较，得到人行横道处大车车顶区域前景；

5-2)对得到的前景进行连通域去噪处理，包括利用形态学开操作去除小噪声，利用闭操作重建边缘并找到大轮廓；

5-3)对得到的图像中的大轮廓进行统计，得到大车数量。

前述步骤6）包括

6-1)将当前帧与由快速背景更新法得到的背景做差，并对差分后的图像进行二值化，得到人行横道处小车及大车车底区域前景；

6-2）对得到的前景进行连通域去噪处理，包括利用形态学开操作去除小噪声，利用闭操作重建边缘并找到大轮廓；

6-3)把大车车底当做小车处理，对整个车道从远到近画扫描线，使每辆小型车辆覆盖相同条数的扫描线；

6-4）计算每条扫描线上位于步骤6-2）所得到的大轮廓内的像素点数，其与该条扫描线上总像素点数的比值为R，如果比值R大于阈值T，则该扫描线覆盖了车辆，统计R大于阈值T的扫描线的条数；

前述步骤6-1）中快速背景更新法的初始阶段采用混合高斯背景模型提取第一幅背景，在第一幅背景的基础上更新出新背景。

前述步骤6-4）中的阈值T为40%。

前述步骤7）中，人行横道处车辆数目为

Nx×n-M×y+M]]>

其中，N为覆盖车辆的扫描线的条数，n为并行车道数，x为一辆小型车辆覆盖扫描线条数，M为大型车辆数量，y——大型车辆车身长度等于y辆小型车辆车身长度。

前述步骤5-1）和步骤6-1）中的前景的获取是在路口交通灯为红灯时间即将结束时进行的。

前述步骤4）中背景更新结束后，基于码本的背景模型为每一个像素生成一个码本，快速背景更新法输出一幅新的背景。

本发明采用计算机视觉技术，利用了摄像头拍摄到的图像中车辆间由于相互遮挡连成一片的特点，对小型车辆采用扫描线法检测，对大型车辆采用找车顶的方法检测，当无法采用形态特征的方法识别车辆时，能够实现对车辆数目的统计。

附图说明