[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

说明书

技术领域

本发明涉及一种卡口系统下基于多重检测的无牌车辆检测方法，属于图像处理与分析在智能监控上的应用技术领域。

背景技术

目前卡口系统检测车辆的一般是通过检测车牌信息，系统通过摄像头对压过线圈的车辆拍照，对其进行车牌检测，若无法检测到车牌则一概被认为是非车辆(如摩托车、三轮车或行人)，然而由于车牌检测技术难以做到100％的检测精度，再加上无牌车辆的存在，其中必然包含了一些车辆图片，而依靠车牌定位的方案无法定位这些车辆，导致卡口系统车辆检测系统的不完善。本发明针对该现象，研究多重检测机制下的卡口无牌车辆检测方法，提高卡口系统下车辆检测的准确率。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种卡口系统下基于多重检测的无牌车辆检测方法，可以检测车牌定位失败的图片中的车辆信息，且耗时较少，能够满足现实使用中对实时性的要求。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种卡口系统下无牌车辆检测方法，其特征在于，包括以下部分：

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；

作为本发明的进一步改进，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。

作为本发明的进一步改进，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：

g(x,y)=1f1(x,y)≥T0f1(x,y)<T]]>

2)结果为双阈值时：