[发明专利]基于样本背景减法和阴影检测的车辆计数方法和装置

说明书

本申请公开了一种基于样本的背景减法和阴影检测进行车辆计数的方法和装置，涉及车辆计数领域。该方法包括：预先基于样本建立背景模型和阴影模型，并根据摄像机视场设置虚拟检测区域，从输入的车辆视频数据中获取当前帧，将当前帧在虚拟检测区域内的所有像素与背景模型进行比较，将与背景模型匹配的像素分类为背景像素，将所有像素中的非背景像素与阴影模型进行比较，将与阴影模型匹配的像素分类为阴影像素，将非背景也非阴影的其余像素分类为前景像素，确定属于车辆，进行实时计数。该装置包括：建立模块、获取模块、背景模块、阴影模块和前景模块。本申请极大地节省了带宽，复杂度较低，可在低成本的嵌入式平台上运行。

技术领域

本申请涉及车辆计数领域，特别是涉及一种基于样本背景减法和阴影检测的车辆计数方法和装置。

背景技术

目前，基于视频对车辆进行计数的系统中，典型的方法是将摄像机信号传输到一个中央控制站，在那里手动或通过运行在桌面计算机上的算法进行分析。这种方法的主要缺点是视频数据的传输需要相当大的功率和带宽。另一种新兴的方法是使用智能相机的概念，将相机与计算平台集成，以便在本地的相机节点上执行视频内容分析进行计数，但是更占用带宽，而且鲁棒性也差。

发明内容

本申请的目的在于克服上述问题或者至少部分地解决或缓减解决上述问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种基于样本背景减法和阴影检测的车辆计数方法，包括：

预先基于样本建立背景模型和阴影模型，并根据摄像机视场设置虚拟检测区域；

从输入的车辆视频数据中获取当前帧；

将所述当前帧在所述虚拟检测区域内的所有像素与所述背景模型进行比较，将与所述背景模型匹配的像素分类为背景像素；

将所述所有像素中的非背景像素与所述阴影模型进行比较，将与所述阴影模型匹配的像素分类为阴影像素；

将非背景也非阴影的其余像素分类为前景像素，确定属于车辆，进行实时计数。

可选地，将所述当前帧在所述虚拟检测区域内的所有像素与所述背景模型进行比较，将与所述背景模型匹配的像素分类为背景像素，包括：

将所述当前帧在所述虚拟检测区域内的每一像素与所述背景模型进行比较，判断当前像素与所述背景模型中最小数量的样本之间的距离是否小于第一阈值，如果是，则将所述当前像素分类为背景像素，否则分类为非背景像素。

可选地，将所述所有像素中的非背景像素与所述阴影模型进行比较，将与所述阴影模型匹配的像素分类为阴影像素，包括：

将所述所有像素中属于非背景像素的每一像素与所述阴影模型进行比较，判断当前像素与所述阴影模型中最小数量的样本之间的距离是否小于第二阈值，如果是，则将所述当前像素分类为阴影像素，否则分类为非背景且非阴影像素。

可选地，预先基于样本建立背景模型和阴影模型，包括：

基于样本通过在每个像素处用概率密度函数来分别进行背景建模和阴影建模，得到背景模型和阴影模型。

可选地，根据摄像机视场设置虚拟检测区域，包括：

在摄像机视场的近端设置与其垂直的虚拟检测区域。

根据本申请的另一个方面，提供了一种基于样本背景减法和阴影检测的车辆计数装置，包括：

建立模块，其配置成预先基于样本建立背景模型和阴影模型，并根据摄像机视场设置虚拟检测区域；

获取模块，其配置成从输入的车辆视频数据中获取当前帧；

背景模块，其配置成将所述当前帧在所述虚拟检测区域内的所有像素与所述背景模型进行比较，将与所述背景模型匹配的像素分类为背景像素；