[发明专利]一种基于视频的车辆检测方法

摘要

本发明提供一种基于视频的车辆检测方法，该方法具有白天和夜间两种检测模式：白天采用运动检测结合车牌检测的方法，晚上采用车灯检测结合车牌检测的方法，即以车牌检测结果作为是否为车的首要判决准则，如果没检测到车牌，白天则以运动检测得到的车辆做补充，夜间则以检测到的车灯做补充，其中的车牌检测是在运动目标内进行的，缩小了检测范围。本发明提供了一种检测精度高、适应性强以及可以节约硬件资源的基于视频的车辆检测方法。

主权项

一种基于视频的车辆检测方法，其特征在于：包括以下步骤：1】在视频中选取一帧图像，作为原图，在该原图上建立XY坐标系，并对该原图的宽和高均缩小为原图宽和高的1／10‑1／5，且缩小后的宽和高均为整数，再进行灰度化处理得到灰度图；2】对步骤1】得到的灰度图进行亮度统计，得出平均亮度，若平均亮度大于50，则进行步骤3】；若平均亮度小于50，则进行步骤4】；3】提取白天运动目标图像：3.1】获取运动目标：对步骤1】得到的灰度图采用高斯背景更新的原理建立背景，将该背景与灰度图做差分得到运动目标区域；3.2】对运动目标区域进行二值化处理，再进行先膨胀后腐蚀的形态学处理，得到包含一个或多个车牌的白天运动目标图像；4】提取夜间运动目标图像和车灯图像：将灰度图拷贝，得到拷贝图，将灰度图和拷贝图中的其中一个图，用190作为阈值进行二值化处理，再进行先膨胀后腐蚀的形态学处理，得到一个夜间运动目标图像，该夜间运动目标图像包含的车牌和车灯均是一个或多个；同时，对灰度图和拷贝图中的另一个图，用230作为阈值进行二值化处理，然后进行膨胀处理和腐蚀处理；进行连通区域分析；以原图的原点作参考，将宽度大于40个像素、面积大于500个像素的连通区域视为一个车灯，统计在x方向上距离小于300个像素且y方向上距离小于10个像素的车灯的数量，若存在一个车灯，将该车灯的中心，记为参考点；若存在两个车灯，将这两个车灯之间的中心，记为参考点；若存在两个以上车灯，将车灯之间的宽度在80‑200个像素的车灯的中心，记为参考点；5】确定车坐标：5.1】确定步骤3】得到的白天运动目标图像、和步骤4】得到的夜间运动目标图像中的车坐标，将白天运动目标图像和夜间运动目标图像统称为运动目标图像；5.2】对运动目标图像的宽度大于灰度图宽度的1／5，运动目标图像的高度 大于灰度图高度的1／4的运动目标图像，将其映射到步骤1的灰度图中，将原图中与运动目标图像对应的部分作为实际运动目标图像；对实际运动目标图像进行以下处理：将实际运动目标图像灰度化后得到灰度图，先用Sobel算子求该图像在x方向上的二次梯度；再做归一化处理和自适应阈值二值化，再用一行四列的核、一行二列的核、二行三列的核、二行四列的核或一行三列的核做膨胀处理，然后做去毛刺处理，最后遍历实际运动目标图像内的连通区域，将宽度在60‑100个像素、宽高比为1∶3.5的连通区域判为车牌目标；5.3】把车牌目标颜色转换为HSI模型后，计算出车牌目标内蓝色、黄色、白色、黑色的像素总数，如果总数大于200，则该区域存在至少一个车牌，进行步骤5.4】，否则不存在车牌，进行步骤5.5】；5.4】确定车牌中心坐标：当步骤5.3】中存在的车牌数量为1时，则为真车牌，以原图的原点作参考，该真车牌的中心坐标记为一个车坐标；当步骤5.3】中存在的车牌数量大于1时，将y坐标最大的一个车牌，作为真车牌，并作为参照，遍历其余的车牌，以原图的原点作参考，将遍历过的车牌与真车牌在x方向上距离大于300或y方向上距离大于200的车牌也判为真车牌，每一个真车牌的中心坐标分别记为一个车坐标；5.5】车坐标的补充：若运动目标图像为白天运动目标图像，则在步骤5.4】处理之后剩余的不含车牌的白天运动目标图像中，选择宽度大于灰度图宽度的1／5、且高度大于灰度图高度的1／4的运动目标图像，将运动目标图像的中心坐标记为车坐标；若运动目标图像为夜间运动目标图像，则遍历步骤4】中所有的参考点，若参考点与经过步骤5.4】确定的夜间运动目标图像中所有车牌的中心、在x方向上或在y方向上的距离大于50个像素，则认为没有找到与参考点属于同一辆车的车牌，将参考点对应的坐标记为车坐标；否则丢弃该参考点；6】统计步骤5.4】、步骤5.5】中确定的所有车坐标，当所有车坐标中存在两个或两个以上的相同坐标时，只保留其中一个车坐标，将保留的车坐标 和剩余的没有出现相同坐标的车坐标作为检测结果。