[发明专利]一种卡口系统下基于多重检测的无牌车辆检测方法

权利要求书

1.一种卡口系统下基于多重检测的无牌车辆检测方法，适于当卡口系统无法定位车牌时检测车辆，其特征在于，包括以下步骤： 

S01、白昼检测：采用统计偏暗像素的个数D、中间亮度像素个数M、偏亮像素个数L的方法，根据D、L、M之间的数量关系判断白天黑夜； 

S02、基于直方图的车辆粗检测：通过一种统计的方法找到车辆的阈值T，设灰度图像为f1(x,y),得到二值化的图像g(x,y)，其中(x,y)为图像中第x行第y列像素点； 

S03、基于多重对称的车辆精检测：采用多重对称的方法进行车辆精检测，其中包括：一条轮廓对称轴x1，以及在此轴左右两侧8个像素位置所增加的两条对称轴x2与x3； 

S04、边缘处理：分析边缘信息，框出车辆位置； 

S05、检测车灯：对f1图片进行二值化，阈值设为200，得到亮斑区域并标记，排除面积大于260以及面积小于23的区域，根据车灯的对称性，找到距离合理、几乎在同一水平线上的对称斑点，判断其为车灯，若无法找到，进入白天检测的环节；假设车灯在垂直方向上位于车辆下部1/3位置，便可得出车身位置。 

2.根据权利要求1所述的基于多重检测的无牌车辆检测方法，所述步骤S01具体为： 

(1)将输入图像f进行灰度化并缩小0.25倍，得到灰度图像f1； 

(2)定义偏暗、中间、偏亮像素的范围，其中偏暗像素范围是256个灰度级中占前六分之一的灰度级，中间像素范围为256个灰度级中占其六分之二到六分之四的灰度级，偏亮像素为256个灰度级中后六分之一的灰度级，统计f1中L、D、M值； 

(3)根据L、D、M的关系判断白昼情况，若L/D>＝27％或者M/D>＝26％判断为白天,反之则是晚上。 

3.根据权利要求1所述的基于多重检测的无牌车辆检测方法，所述步骤S02具体为： 

(1)统计灰度图像f1的灰度级直方图； 

(2)分析车辆与环境明暗程度关系，其中f1中像素最多的灰度级用A表示，排序其次的灰度级用B表示，他们之间关系计算公式：C＝|A-B|/min(A，B)； 

(3)比较A、B、C之间的关系，找到T、T_h、T_l(T_h、T_l分别为双阈值情况下的高低阈值)： 

得到阈值后，对f1进行以下二值化操作： 

1)当结果为单阈值时： 

2)结果为双阈值时： 

(4)分析g中的斑点区域，排除面积过小的、长条的区域、以及大片的并且占有很大宽度的斑点区域，得到可能包含车辆的区域，或者部分区域；把g归一化为100*150大小，计算最后得到的斑点面积，若其面积大于2800，直方图粗定位的结果为其斑点的外接矩形框区域，若小于2800，则该阶段定位结果为斑点最小列与最大列之间的区域，若直方图处理无结果，不进行粗定位。

4.根据权利要求1所述的基于多重检测的无牌车辆检测方法，所述步骤S03具体为： 

(1)把灰度图像f1归一化为100*150像素，归一化图像f2在步骤S02粗定位的基础上作边缘检测(粗定位以外区域全设为0，不进行粗定位的边缘检测范围是整幅图)，得到边缘图Y，并在Y上进行以下操作：每隔6个像素进行一次行扫描，每隔4个像素进行一次列扫描，采用15*13大小的对称窗口计算扫描线交叉点的对称值； 

(2)计算得到对称值最大点为P(x,y)，若P点的对称值小于18，直接判断输入图像f为非车图片，否则进行以下操作：P点所在的垂直方向即为计算得到的一条对称轴x1，沿着此轴删去Y上左右两侧不对称的点，得到对应于对称轴x1的轮廓图X1； 

(3)沿着x2对称轴删去Y上左右两侧不对称的像素，得到对应于对称轴x2的轮廓图X2；沿着x3对称轴删去Y上左右两侧不对称的像素，得到对应于对称轴x3的轮廓图X3； 

(4)对X1、X2、X3作和运算得到车辆轮廓图X。 

5.根据权利要求1所述的基于多重检测的无牌车辆检测方法，所述步骤S04具体为： 

(1)车辆轮廓图X中车辆的边缘信息丰富且集中，主要分为高密区域(车辆区域)以及干扰区域(非车区域)，距离密集区域过远或者所在行总像素数过于稀少的，判断其为非车区域，并对其进行删除； 

(2)对X进行水平垂直投影操作，计算得到轮廓外接框的位置信息； 

(3)若外接框高度超过90，把外接框在高度上一分为二，统计各部分像素总数，像素 数少的判断为非车区域，进行删除，且更新外接框位置信息；若外接框高宽比在宽度小于30时大于1.3，直接判断输入图像f为非车图片；若对称值最大点P在外接框外的位置，且到框的垂直距离大于22，判断f为非车图片； 

(4)框出归一化图像f2中车的位置。