[发明专利]智能交通领域双模式多目标的成像控制方法及其装置

权利要求书

1.一种智能交通领域双模式多目标的成像控制方法，其特征在于，该方法对连续模式和触发模式分别控制成像，包括以下步骤：

分别计算连续模式和触发模式下各目标的成像特征值；

分别计算连续模式和触发模式下各目标的成像质量评价参数；

分别生成连续模式和触发模式下多目标决策的成像控制策略；

调整成像参数，使得连续模式和触发模式下各目标达到最优的成像效果；

在所述分别计算连续模式和触发模式下各目标的成像质量评价参数的步骤之后，还包括以下步骤：

判断未检测到车牌的时间间隔是否大于预定值；

若是，则分别生成连续模式和触发模式下长时间无车牌成像控制策略；

在连续模式下，生成长时间无车牌成像控制策略包括以下步骤：对顺光或逆光场景模式进行判断；对成像参数进行场景预案调整，场景预案调整参数由日常顺光及逆光模式统计获得；

在触发模式下，生成长时间无车牌成像控制策略包括以下步骤：根据相关联的连续模式和触发模式成像参数，建立非线性回归分析模型，以连续模式成像参数及环境参数预测触发模式下成像参数。

2.根据权利要求1所述的智能交通领域双模式多目标的成像控制方法，其特征在于，

在连续模式下，多目标包括：车牌、信号灯、地面标识和全局；

在触发模式下，多目标包括：车牌、车窗和人脸。

3.根据权利要求2所述的智能交通领域双模式多目标的成像控制方法，其特征在于，计算连续模式下各目标的成像特征值的步骤中，包括以下子步骤：

以车牌亮度均值和对比度均值作为车牌成像特征值；

以信号灯对比度均值作为信号灯成像特征值；

以地面标识亮度均值作为地面标识成像特征值；

以全局亮度均值作为全局成像特征值；

计算触发模式下各目标的成像特征值的步骤中，包括以下子步骤：

以车牌亮度均值和对比度均值作为车牌成像特征值；

以车窗模糊度均值作为车窗成像特征值；

以人脸亮度均值和对比度均值作为人脸成像特征值。

4.根据权利要求3所述的智能交通领域双模式多目标的成像控制方法，其特征在于，在所述分别计算连续模式和触发模式下各目标的成像质量评价参数的步骤中，包括以下子步骤：

用不同的质量权重描述各目标的成像特征值的优先级，用各目标的成像特征值和其特征值期望值之间的距离描述偏离度，将偏离度归一化为10，以偏离度和权重的乘积计算各目标的成像质量评价参数。

5.根据权利要求4所述的智能交通领域双模式多目标的成像控制方法，其特征在于，

在连续模式下，车牌亮度均值的期望值为100，将车牌亮度均值在0至100和100至255之间各等分10个等级作为车牌亮度的偏离度，权重为0.4；车牌对比度均值的期望值为25，将车牌对比度均值在0至25之间等分10个等级作为车牌对比度的偏离度，权重为0.15，当车牌对比度均值低于12且车牌亮度均值高于140时，车牌对比度的偏离度为0，权重为0；信号灯对比度均值的期望值为18，在0至18之间等分10个等级作为信号灯对比度均值的偏离度，权重为0.25；地面标识亮度均值的期望值为120，将地面标识亮度均值在0至120和120至255之间各等分10个等级作为地面标识亮度的偏离度，权重为0.2；当全局亮度均值低于15时，如果偏光镜处于打开状态且快门和增益值已经调整到最大，优先调整偏光镜状态，全局亮度均值的偏离度为10，权重为1.0，其它条件下，全局亮度均值的偏离度为0，权重为0；

在触发模式下，车牌亮度均值的期望值为120，将车牌亮度均值在0至120和120至255之间各等分10个等级作为车牌亮度的偏离度，权重为0.3；车牌对比度均值的期望值为25，将车牌对比度均值在0至25之间等分10个等级作为车牌对比度的偏离度，权重为0.15；人脸亮度均值的期望值为100，将人脸亮度均值在0至100和100至255之间各等分10个等级作为人脸亮度的偏离度，权重为0.15；人脸对比度均值的期望值为20，将人脸对比度均值在0至20之间等分10个等级作为人脸对比度的偏离度，权重为0.4；当车窗模糊度均值低于10的时候，如果偏光镜处于关闭状态，优先调整偏光镜状态，车窗模糊度均值的偏离度为10，权重为1.0，其它条件下，车窗模糊度均值的偏离度为0，权重为0。