[发明专利]基于图像膨胀率的迎面视频测速方法

说明书

一种基于图像膨胀率的迎面视频测速方法，通过在运动物体的轮廓内部选取特征线，并记录特征线的实际长度H及其在初始时刻t₀的图像中的长度h₀，通过比较物体初始时刻图像和下一时刻图像的像素点数获得初始时刻的图像膨胀率σ₀，而后根据相似三角形原理计算初始时刻物体速度v₀，计算下一时刻图像中特征线的长度h₁，重复上述过程得到其余时刻的物体速度，本发明根据视频中车辆的图像膨胀率来确定车速，算法简单，易于实现，同时利用了被测物体截面的所有图像信息，准确度高，稳定性好，不涉及硬件成本，克服了传统测量方法处理复杂的缺陷，解决了传统算法无法解决的视线与运动方向平行的情形，可以应用于交通事故中车辆速度的测量以及摄像头的实时监控。

技术领域

本发明涉及的是一种速度测试领域的技术，具体是一种基于图像膨胀率的迎面视频测速方法。

背景技术

在交通事故处理中，车辆速度的判定直接影响事故起因分析以及责任的认定。车速检测方法有雷达测速、激光测速、感应线圈测速、IC卡测速等等。随着计算机和图像采集设备性能的提高，视频测速也成为了一种新的测速手段。

视频测速主要是通过视频中的图像信息，利用图像处理技术手段来获取车辆的行驶速度。当前的处理方法包括虚拟线圈法和定位追踪法，都主要集中于俯视的角度，从侧面跟踪车辆的运动轨迹，利用地面为背景来提取车辆的位置信息，最后再结合拍摄的帧数来计算车速。但无法处理车辆朝摄像头迎面驶来的情况，传统的图像处理手段在算法设计中需要利用光轴与地面的交点来建立坐标系，无法解决视线与车辆运动方向平行的问题。

经过对现有技术的检索发现，中国专利文献号CN104318782A，公开日为2015年01月28日，公开了一种面向区域重叠的高速公路视频测速方法及系统，在车辆提取追踪过程中，针对运动区域采用了对区域重叠的鲁棒性更强的算法进行特征参数提取和模板匹配；从而，视区域重叠的程度不同，在重叠程度未超过一定限度时能够成功在重叠区域中实现特定目标车辆的识别；该技术还根据重叠程度自适应地采用相对应的追踪方式，能够在测速视频画面序列的各帧画面中连续地发现特定目标车辆所在区域，特别是当特定目标车辆处于重叠区域的情况也能够实现识别，从而确定代表该特定目标车辆的像素位置，进而实现视频画面坐标系中的运动速度计算。但该技术采用了模式匹配的算法，计算量大，降低了监测的实时性效果，且基于摄像头俯视的角度，对于迎面行驶的情形未给出相应的解决办法。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于图像膨胀率的迎面视频测速方法。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明通过在运动物体的轮廓内部选取特征线，并记录特征线的实际长度H及其在初始时刻t₀的图像中的长度h₀，通过比较物体初始时刻图像和下一时刻图像的像素点数获得初始时刻的图像膨胀率σ₀，而后根据相似三角形原理计算初始时刻物体速度v₀，计算下一时刻图像中特征线的长度h₁，重复上述过程得到其余时刻的物体速度。

所述的物体速度其中：N为视频帧速，两个时刻之间间隔m帧。

所述的特征线或其延长线与摄像机光轴相交且位于与摄像机光轴垂直的平面内，其两个端点位于物体轮廓上。

本发明具体包括以下步骤：

1)对运动物体在T时段内的视频图像进行畸变校正，而后利用边缘检测技术测定物体的轮廓并选取特征线；

2)计算出初始时刻t₀的特征线长度H以及图像中的长度h₀，设i＝0；

3)计算t_i时刻图像膨胀率其中：n_i为t_i时刻物体图像的像素点数；