[发明专利]一种基于显著车辆部件模型的交通违章检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及交通监控技术领域，尤其是一种基于显著车辆部件模型的交通违章检测方法。

背景技术

在大中型城市，随着城市化的发展，交通阻塞、交通违章和交通事故的情况也越来越多。为了对交通进行更有效的控制和管理，智能交通已经引起了广泛的重视。交通信息服务是智能交通系统功能的一个重要部分，这一功能的实现必须首先对交通路况进行监控，快速、准确地获取各种交通参数。随着视频传感器数量的急剧增加，传统的人工被动监控已经远远无法满足监控任务的需要。因此，实现可以代替人眼的智能自动监控功能成为视频监控研究的目标。尤其是，基于监控视频的交通违章检测系统，可以监控车辆的违章行为并完成车辆号牌识别。

基于视频的交通违章检测系统可以通过规范驾驶员的驾驶行为来减少交通事故，缓解交通违章带来的交通问题。目前在视频中检测交通违章的技术主要包括：车辆定位、车辆跟踪和号牌识别。在现有的智能交通系统中，车辆定位技术在交通监控中广泛应用，其主要分为基于运动目标和静态目标的定位方法。基于运动目标的定位方法将道路上的车辆看作运动目标，可以处理光照变化、适用于多模态以及缓慢变化的背景。然而运动的目标未必是车辆，因此许多研究人员利用车辆表面的视觉信息来定位车辆。这些方法利用颜色、边缘及角点特征来学习车辆或车辆部件模型，然后利用分类器以及生成式模型来定位车辆。车辆跟踪方法主要使用基于均值漂移、卡尔曼滤波器和粒子滤波器等技术来实现。在最简单的情况下，欧氏距离、尺寸和角度约束用来匹配相邻帧之间的目标。进一步，卡尔曼滤波器和粒子滤波器可以用来估计下一帧的目标位置，从而更好的完成跟踪过程。基于均值漂移的目标跟踪是一种目标外观模型跟踪方法，即使在拥堵交通环境下效果也比较好。总结现有的交通视频监控系统，在工程应用中依然存在以下挑战：

1、全天候监控：一天中的不同时间段内，光照条件变化大，尤其是白天和夜间的光照差异；在夜间条件下，通常采用频闪补光灯，可以看清补光范围内的车辆信息，但补光范围通常在几十米内，难以完成车辆跟踪、进而判断车辆违章等行为。

2、车辆遮挡：图像中的车辆被其他车辆遮挡，或者被非车辆目标(行人、自行车、树木、建筑等)遮挡。比如，监控摄像机布设在交通路口，排队等候信号灯的车辆易产生互相遮挡；再如，小车容易被大车遮挡，造成短时间的丢失检测。

3、姿态变换：车辆在转弯、变道等姿态变换时，在图像中呈现的表面特征变化很大。

4、类内差异大，背景多样性：车辆具有不同形状、尺寸、颜色；在复杂场景中，有非机动车、行人、道路交通设施等背景目标，与车辆目标混杂在一起。

5、不同分辨率：当车辆驶过摄像机视野的过程中，其在图像中的像素数变化很大。

经对现有技术文献的检索发现，在第201310251206.7号中国专利申请中，使用基于背景建模的方法，提取运动车辆目标，通过运动前景的位置判断车辆的违章行为，但是，在车辆检测过程中，运动目标未必是车辆，并且基于背景建模的方法难以处理车辆遮挡问题。在第200810240499.8号中国专利申请中，公开了一种车辆违章检测系统，可以检测闯红灯、超速行驶等违章行为，但该系统除了使用摄像头，还需要增加压力传感设备和测速装置，辅助抓拍过程，成本较高。综上所述，现有的交通违章检测系统，通常利用运动信息进行检测，监控精度较低，无法满足日益增长的交通监控需求。很多系统需结合视频摄像机和线圈等辅助设备进行检测，成本较高，同时，在维修和安装时需要中断交通，破坏路面，因此维护难度大，维护成本高。

发明内容

本发明解决的技术问题在于提供克服现有技术中的不足，为城市交通监控提供一种基于显著车辆部件模型的交通违章检测方法。能在光照变化、检测噪声等实际工程应用的复杂环境下，实时准确地定位、跟踪车辆目标，通过轨迹分析完成车辆违章检测，为城市交通管理提供一种可靠而有效的途径。

本发明解决上述技术问题的技术方案是：

包括以下步骤：

步骤S1，对道路交通场景进行图像标定；

步骤S2，定位视频序列中的所有车牌位置：

步骤S3，定位视频序列中的所有车辆尾灯位置：

步骤S4，基于车辆的多个显著部件，对车辆进行跟踪从而获取车辆的运动轨迹：

根据前一帧图像中的车辆定位结果，预测当前帧的车辆位置；将当前帧中的车辆定位结果作为测量值，对于每一个跟踪车辆，通过判断其预测位置与测量值之间的欧式距离，搜索其观察值；通过加权计算预测值与观察值，更新预测值，作为目标的当前位置；