[发明专利]一种对停放车辆及抛落物的区分方法

说明书

技术领域

本发明涉及交通领域，特别涉及一种对停放车辆及抛落物的区分方法。

背景技术

随着经济的发展，私家车的保有量在迅速增长。在保有量增长的同时，车辆违停和非法抛落物等违法现象也在增加，由此会导致交通事故的发生。

在现有的技术中，对于上述违法现象的检测主要有雷达、红外、超声波、视频等，相对于其他的检测技术，视频检测技术因其覆盖区域广、检测精度高、信息量大、检测灵活等特点在检测领域中的应用越加广泛。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：

在检测违法现象时，视频检测技术主要是基于二维图像进行的，由于违法行为的发生是在三维空间中，在处理过程中会存在从三维到二维的降维过程，这个过程会导致检测目标高度信息的丢失，进而降低检测结果的精度。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明提供了一种对停放车辆及抛落物的区分方法，所述方法用于对获取到的视频图像进行处理，所述方法包括：

步骤一，对所述视频图像的每一帧进行边缘增强处理，将处理后的图像分割为多个区域，并对所述每个区域设置计数器和异常标记；

步骤二，步骤二，选取所述视频图像的第一帧作为样本帧，获取所述处理后的图像中的剩余帧中每一帧与所述样本帧在单个所述区域内的灰度差的绝对值的和，记作第一累加和，将所述第一累加和与第一阈值对比，如果所述第一累加和小于所述第一阈值，则令所述第一累加和对应帧的所述计数器数值加一；

步骤三，如果所述剩余帧中任一帧中第一区域的计数器数值超过预设阈值，则将所述第一区域的灰度值保存为所述第一区域的第一稳定状态，并且令所述第一区域的计数器归零，如果所述剩余帧中任一帧中第一区域的计数器数值再次超过所述预设阈值，则将当前帧中第一区域的灰度值保存为所述第一区域的第二稳定状态；

步骤四，获取所述第一稳定状态与所述第二稳定状态的灰度值差的绝对值的和，记作第二累加和，将所述第二累加和与第二阈值对比，如果所述第二累加和大于所述第二阈值，则激活所述第一区域的所述异常标记，将所述第一区域中的灰度值置为255；

步骤五，在所述第一区域的所在帧内，获取所有带有所述异常标记的区域构成的外接矩形，如果所述外接矩形的面积大于第三阈值，则令所述矩形对应的区域为可疑区域；

步骤六，获取所述可疑区域所在视频图像之前最近的E帧视频图像，将带有所述异常标记的区域内设定窗口，获取所述窗口的能量变化值，如果所述能量变化值大于第四阈值，则将所述窗口的中心像素标记为候选特征点，在所述可疑区域内，选取具有最大能量变化值对应的候选特征点作为角点，如果能根据所述角点确定所述E帧视频图像中存在的运动轨迹，则进行下一步骤；

步骤七，获取所述可疑区域所在视频图像之后最近的F帧视频图像，在所述F帧视频图像中获取运动轨迹，如果没有获取到所述运动轨迹，则确定所述可疑区域内存在停放车辆或抛落物；

步骤八，对所述可疑区域进行背景去除处理，获取目标主体，将所述目标主体与预设的车辆投影样本进行面积匹配，如果所述投影区域的面积与所述预设的车辆投影样本重合区域的面积大于第五阈值，则确定所述区域内为停放车辆，否则为抛落物。

可选的，所述方法还包括：

如果所述第一累加和不小于所述第一阈值，则将所述第一累加和对应区域的计数器数值清零，并更新所述样本帧的所述单个区域的数据。

可选的，所述方法还包括：

如果所述第二累加和不大于所述第二阈值，将所述第一稳定状态中的灰度值替换为所述第二稳定状态中的灰度值。

可选的，所述方法还包括：

如果所述外接矩形的面积不大于第三阈值，则舍弃所述异常标记的区域数据。

可选的，根据所述角点确定所述E帧视频图像中存在的运动轨迹，包括：

在所述E帧图像的每一帧中在预设搜索范围内进行遍历，确定每一帧所述视频图像中与所述角点匹配的点；

将所述匹配的点与所述角点连接构成连线，所述连线为所述视频图像中存在的运动轨迹。

本发明提供的技术方案带来的有益效果是：

通过对获取到的视频图像进行处理，在确定视频图像中存在停放车辆或抛落物的轨迹后，再根据对应的目标主体与预设车辆的投影样本重合区域的面积与预设阈值的关系，从而判断视频图像中的目标主体是停放车辆还是抛落物，避免了现有检测技术在降维过程中由于目标高度信息的丢失导致检测精度的问题，提高了检测精度。

附图说明