[发明专利]基于视频处理的闯红灯检测装置及其方法

说明书

技术领域

本发明属于图像模式识别、视频目标跟踪、智能视频监控和智能交通领域，尤其涉及一种基于视频处理的闯红灯检测装置及其方法；具体地说，涉及一种基于边缘信息和光流特征跟踪的车辆闯红灯检测装置及其方法。

背景技术

随着我国经济的快速发展和社会机动车辆拥有量的急剧增加，涉车事件、案件成几何倍数增长。为了提升社会治安水平，降低涉车事件、案件的发生概率，针对机动车辆的检测和监控技术得到了广泛的研究。基于视频分析的机动车辆检测技术得到了迅速的推广应用，被广泛应用于治安卡口、闯红灯抓拍等交通场景中。

目前，对车辆跟踪的方法主要有帧间差分、背景差分以及先检测角点再对角点进行跟踪等方法。

采用帧间差分法，在光照情况下，无法去除投射阴影对运动车辆粘连造成的影响；

采用背景差分法，因背景建模时间较长，背景更新速度较慢，在光照变化的情况下，无法有效去除投射阴影，不能准确地将机动车辆从背景中分离出来；因受投射阴影影响，造成前后机动车辆产生粘连的情况，却难以分离；

采用简单的特征点检测跟踪方法，会存在许多错误的特征点，从而导致车辆跟踪错误，无法实现准确的车辆跟踪。

采用先寻找特征区域，再进行角点检测与跟踪方法，能够充分使用车辆车牌的颜色和字符信息，在车牌中寻找突出的角点，对这些角点使用光流法进行跟踪，既能够实现高效的电子警察监控效果，也满足嵌入式系统的实时性要求。

 

发明内容

本发明的目的就在于克服现有技术存在的问题和的不足，提供一种基于视频处理的闯红灯检测装置及其方法。

本发明为智能交通系统中闯红灯电子警察系统提供一种运动车辆的准确检测和跟踪方法，主要解决了现有技术中，光照阴影给运动车辆检测造成的困难，如：前后机动车辆粘连、目标分离不准确。

本发明使用先定位特征区域，再检测角点并对其进行跟踪，能够在光照突变、强光照射等复杂环境下准确而可靠地检测并跟踪车辆，在识别率和误检率两个方面均优于传统的方法。

一、基于视频处理的闯红灯检测装置

1、智能网络摄像机（有DSP图像传感器）；

2、网络摄像机（无DSP图像传感器）+工业控制机。

二、基于视频处理的闯红灯检测方法（简称方法）

本方法主要包括一种基于边缘和颜色信息的车牌定位方法和一种基于角点的特征点车辆目标跟踪方法。该方法利用车辆目标图像最显著的局部特征作为车辆定位的依据，利用多帧之间运动车辆刚体特性的关联性对车辆进行跟踪，从而准确地获得监控视频中车辆目标的运动信息。

具体地说，本方法包括以下步骤：

a、从视频源获取一帧图像Img；

b、计算得到图像Img的灰度图像Img_cur；

c、获得图像Img的HSV颜色空间数据Img_HSV；

d、利用边缘和颜色信息来定位车牌；

e、根据车牌与车辆的位置关系，将车牌范围向周围扩增，得到车辆目标的准确位置；

f、判断上一帧操作后的目标序列是否存在目标，是则进入步骤g，否则跳转到步骤i；

g、使用金字塔光流法，对目标序列中的目标依次做跟踪操作，计算得到目标在当前帧的位置，构成当前帧的目标序列； 

h、 使用距离匹配法判断步骤e检测得到的目标是否为新目标，是则进入步骤i,否则跳转到步骤j；

i、 将步骤e检测得到的新车辆目标位置信息添加入目标序列，并开始记录该车辆目标的运动轨迹；

j、根据步骤a～步骤i的操作，得到了当前帧的车辆目标序列，并且记录了各车辆目标的运动轨迹，下面开始判断车辆行为并进行处理；

k、进行车辆通行抓拍功能；

l、进行不按车道行驶违章检测功能；

m、将图像Img_cur赋值给Img_pre，当前帧图像处理结束；

重复步骤a～步骤m的操作。

与现有技术相比，本发明具有下列优点和有益效果：

①可以快速准确地检测出监控视频中车辆的车牌位置

在步骤d中结合了车牌最显著的特征，字符边缘信息和车牌颜色信息，两种特征信息的结合使用，然后并综合先验知识能够非常精确地检测到车辆的车牌位置；

②可以精确获得车辆目标的运动信息

步骤g选取了适合跟踪的强角点作为特征点阵，保障了跟踪的稳定性,并使用一种误差排除方法，避免了光流迭代运算的误差，因此对目标的运动跟踪非常准确；

③可以智能实现车辆通行抓拍功能