[发明专利]一种基于视频的客车与货车分类方法

说明书

技术领域

本发明属于视频检测与信息处理技术领域，具体涉及一种基于视频的货车与客车的分类方法。

背景技术

在我国的高速公路收费系统中，对货车和客车的收费标准体系是不同的，其中，货车的收费主要依据其载货重量，而客车的收费则主要依据车型的种类或核定乘客数量。因此，在收费系统中，必须首先区分货车及客车。

目前，我国的高速公路收费方式主要有半自动收费和ETC（不停车收费）两种。在半自动收费方式中，主要靠人工区分货车和客车；而在ETC中，为了区分货车与客车，一般采用设置专门的客车和货车通道，以实现货车与客车区别收费的目的。

无论是半自动收费还是ETC，如果能够实现货车和客车的自动识别，将会大大提高收费效率和管理水平。例如，某些流量小的收费车道可以实现无人值守的自助式收费，货车与客车也可以不必单独设置专门的收费通道，这样不但节省人力物力，充分利用道路资源，而且便于统一管理，使得收费系统更加完善和高效。由此可见，研究客车与货车的自动识别技术，对于提高高速公路收费系统的自动化水平具有十分重要的现实意义。

目前的车辆分类技术主要有压力传感器分类技术，激光检测分类技术，红外检测分类技术，电磁感应线圈分类技术，无线通讯分类技术等，这些方法的系统与特定分类标准密切相关，因而系统可移植性差；采用压力传感器或电磁感应线圈的系统还需要重新铺设路面，安装不便、缺乏灵活性。这些系统还有一个共同的缺点，就是由于设备工作环境恶劣、使用寿命有限，基于无线通讯技术的车辆识别系统需要所有车辆安装脉冲发射器，投资非常大。

发明内容

针对高速公路收费系统的现状，本发明的目的在于，提出一种基于视频的客车与货车分类的方法，该方法可以对视频范围内的大中型货车和客车实现实时、可靠的分类。

为了实现上述技术任务，本发明采用的技术方案是：

一种基于视频的客车与货车分类方法，该方法利用计算机对摄像机采集的视频图像序列进行处理实现客车与货车的分类，所述的计算机上连接有红外车辆分离器，红外车辆分离器安装在高速公路收费站通道入口处，在红外车辆分离器靠近收费站方向的一侧安装有LED灯带，竖直设置，在LED灯带底部安装有第一摄像机，LED灯带中部的一侧安装有第二摄像机，第一摄像机和第二摄像机的镜头均平行于路面，且与道路方向垂直；所述的第一摄像机和第二摄像机分别通过一个图像采集卡与计算机连接；该基于视频的客车与货车分类方法包括以下步骤：

步骤一，第一摄像机和第二摄像机捕捉视野范围内的视频信息，计算机通过图像采集卡分别对第一摄像机和第二摄像机采集的视频信息进行图像采集，得到第一摄像机和第二摄像机采集的视频图像序列；

步骤二，红外车辆分离器监控道路上是否有车辆经过，如果检测到有车辆的车头经过，则将该信息传递给计算机，记视频帧数为N，视频总数为M，M和N的初始值为0；执行步骤三；

步骤三，计算机利用基于特征角点的目标跟踪算法对第一摄像机采集的视频图像序列进行处理：

（1）在第一摄像机采集到的视频图像序列中，选取视频图像序列当前帧图像，采用Moravec算法提取目标角点，并以该角点为中心选取一个图像块作为模板；

（2）采用基于块匹配法进行跟踪，在当前帧的下一帧图像中，将与上述模板对应位置同样大小的块的像素值与模板的像素值做差，若像素值差不为0的个数大于5，则执行步骤四，否则返回步骤三继续执行；

步骤四，计算机对第二摄像机采集到的视频图像序列进行处理：

（1）目标区域的标定

在第二摄像机采集到的视频图像序列中，计算机选取当前帧图像，将当前帧图像以竖直方向划分成三个大小相同的区域，选取中间的区域作为处理区域；

（2）采用背景差分法对处理区域进行目标的分割

对选取的处理区域的每个像素点采用全局阈值二值化方法进行处理，然后将处理后的区域划分成多个大小相同的块，再对每个块进行基于块的二值化处理；

（3）连通区域标记

采用八邻域标记算法对经过二值化处理后的图像块进行连通区域标记，并进行连通域的去除及填充合并得到连通图像；再对连通图像进行形态学滤波中的闭运算处理，得到目标对象；

（4）带状目标的检测

分析目标对象的几何形状特征，计算目标对象的高宽比值，根据比值，如果目标对象的高宽比值大于25，则确定该目标是带状目标；

（5）带状目标的跟踪统计