[发明专利]一种出租车识别方法有效
申请号: | 201310704057.5 | 申请日: | 2013-12-19 |
公开(公告)号: | CN103680148A | 公开(公告)日: | 2014-03-26 |
发明(设计)人: | 王飞跃;田滨;李泊;李叶;王坤峰;熊刚;朱凤华;胡斌 | 申请(专利权)人: | 中国科学院自动化研究所;东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心 |
主分类号: | G08G1/017 | 分类号: | G08G1/017;G06K9/00 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人: | 宋焰琴 |
地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 出租车 识别 方法 | ||
技术领域
本发明涉及视频监控技术领域,尤其是一种城市道路监控视频中的出租车识别方法,该方法是一种利用图像处理、特征提取技术,对监控视频中的出租车辆进行自动识别的方法。
背景技术
在大中型城市,城市化发展导致了交通阻塞、交通违章和交通事故的情况越来越多。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。随着视频监控技术的发展,视频摄像机已经被广泛用来对各种环境、区域和场所进行实时监控。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。
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是将道路上的车辆看作运动目标,其可以处理光照变化、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位模型,然后利用分类器以及生成式模型来定位车辆。
然而,有关特殊车辆的定位与识别的研究很少,如出租车识别。出租车是城市交通的一个重要组成部分,在北京,大约有三分之一的乘客选择出租车出行。特别是,道路上有许多非法运行的出租车辆,通常称为“克隆车”,它们与正规出租车具有非常相似的外观,这使得乘客的利益和安全难以得到保证。因此,出租车管理是城市交通管理的重要组成部分,包括出租车监控和出租车调度,如何利用视觉传感器来定位出租车辆,可以作为出租车管理的一种有效途径。经对现有技术文献的检索发现,朱伟等人发表在《视频应用与工程》上的文章“一种基于视频监控的出租车检测方法”,通过提取车辆的有向梯度直方图(HOG)特征,作为支持向量机分类器输入,分类识别出租车。但是该系统使用了大量的样本模型,计算开销太大,而且识别率也不是很高,限制了其工程实际应用。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足,为城市交通监控提供一种有效的出租车识别方法,能在光照变化、不同天气条件等实际工程应用的复杂环境下,实时准确地定位出租车辆,为出租车管理提供一种可靠的基础。
为实现上述目的,本发明提供一种出租车识别方法,该方法包括以下步骤:
步骤S1,对视频序列中的道路交通场景进行图像标定,以进行图像坐标系和物理坐标系的相互转换,从而获取视频序列中每一帧图像每个位置的物理坐标;
步骤S2,定位所述视频序列每一帧图像中车牌和顶灯的位置;
步骤S3,提取所述视频序列存在车牌和顶灯位置的图像中出租车辆的颜色喷涂区域;
步骤S4,根据所述步骤S2定位到的车牌位置与所述步骤S3提取到的出租车位置颜色喷涂区域之间的相对位置关系,以及所述步骤S2定位到的顶灯的位置,对于出租车的位置进行最终定位。
本发明与现有技术相比的显著效果在于:本发明针对智能视频监控中出租车识别的需要,利用图像处理和特征提取技术,可以对视频序列中的出租车位置进行定位和实时识别,不需要对原始视频信号进行任何的预处理,而且对实际监控视频中出现的光照变化、不同天气等干扰同时具有较高的鲁棒性,即具有算法简单、精确度高、鲁棒性强等优点。由于本发明克服了这些现有技术在实际工程应用方面难以解决的问题,也消除了实现真正工程应用的主要障碍,因此,本发明真正实现了视频中出租车目标的实时识别,最终为出租车管理提供了一种有效的管理途径。
附图说明
图1是本发明出租车识别方法的流程图。
图2是根据本发明一实施例的车辆定位的中间结果及最终结果图。
图3是根据本发明一实施例的出租车表面颜色喷涂区域的RGB散点图。
图4是根据本发明一实施例的出租车颜色喷涂特征提取和出租车识别结果图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,并参照附图,对本发明进一步详细说明。
图1是本发明出租车识别方法的流程图,如图1所示,所述出租车识别方法包括以下步骤:
步骤S1,对视频序列中的道路交通场景进行图像标定,以进行图像坐标系和物理坐标系的相互转换,从而获取视频序列中每一帧图像每个位置的物理坐标;
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