[发明专利]一种基于图像处理的异常车辆的检测方法

权利要求书

1.一种基于图像处理的异常车辆的检测方法，其特征在于包括以下步骤：

对本车拍摄的车辆图像通过模版匹配识别含有目标车辆的目标区域：

对目标区域进行粒子滤波得到目标车辆在当前图像中的位置；

将当前图像进行透视变换得到当前图像中目标车辆与本车的距离；连接当前图像中目标车辆的位置以及前一帧图像中目标车辆的位置得到目标车辆的运动轨迹；

根据目标车辆的运动轨迹和与本车的距离判断出异常车辆。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的异常车辆的检测方法，其特征在于所述对本车拍摄的车辆图像通过模版匹配识别含有目标车辆的目标区域包括以下步骤：

分别将从本车前后左右拍摄的各种车辆图像形成预设模版；

将本车实时采集的四个方向的原始车辆图像分别与对应方向的模板进行差值运算：

D(x,y)=Σx′Σy′[T(x′,y′)-F(x′+x,y′+y)]2]]>

D(x,y)为差值测度，(x,y)为车辆图像的坐标，T()是模版，F()是目标车辆，(x’,y’)是预设模版图像的坐标系上的点；

在图像中选取差值小于阈值的区域为含有目标车辆的目标区域。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的异常车辆的检测方法，其特征在于所述对目标区域进行粒子滤波得到目标车辆在当前图像中的位置包括以下步骤：

1)将车辆图像中目标区域的RGB转换为HSV中的h空间，将h空间转换为直方图作为目标特征向量V；

2)采用高斯分布设置与目标区域相同尺寸的搜索粒子，对当前图像进行搜索得到所有搜索粒子的直方图向量Vi与目标特征向量V的相似度；

3)对各搜索粒子获取的相似度加权得到目标区域的位置。

4.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的异常车辆的检测方法，其特征在于所述将原始车辆图像中目标区域的RGB转换为HSV中的h空间通过以下公式实现：

其中，R、G、B为原始图像的RGB空间中的信息，max为RGB中的最大值，min为RGB中的最小值。

5.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的异常车辆的检测方法，其特征在于采用高斯分布设置与目标区域相同尺寸的搜索粒子具体为：在原始图像中目标区域的若干倍范围内设置总搜索粒子的80％，若干倍范围以外的区域放置其余20％搜索粒子。

6.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的异常车辆的检测方法，其特征在于所述对当前图像进行搜索得到所有搜索粒子的直方图向量Vi与目标特征向量V的相似度包括以下步骤：

计算每个搜索粒子的h直方图，进而得到色调直方图，即向量Vi；

计算每个搜索粒子的向量Vi与目标特征向量V的相似度sum(abs(Vi-V))；

将所有搜索粒子对应的相似度进行归一化，使所有相似度的和为1。