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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109409208A(43)申请公布日2019.03.01(21)申请号201811052077.8(22)申请日2018.09.10(71)申请人东南大学地址211189江苏省南京市玄武区四牌楼2号(72)发明人路小波夏雪(74)专利代理机构南京众联专利代理有限公司32206代理人叶涓涓(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/46(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06T7/246(2017.01)G06T7/254(2017.01)权利要求书4页说明书10页附图1页(54)发明名称一种基于视频的车辆特征提取与匹配方法(57)摘要本发明公开了一种基于视频的车辆特征提取与匹配方法,包括如下步骤:读入视频文件;对视频图像进行背景建模;采用背景差法来获取包含运动目标的前景区域;采用获取车辆轮廓的方法来进行车辆检测;提取车辆图像的pHash特征;提取车辆图像ISIFT特征;结合pHash算法和ISIFT算法,并通过BBF搜索算法和RANSAC算法来筛选ISIFT特征匹配点,从而实现车辆匹配。本发明能够基于视频实现车辆检测、车辆特征信息提取、车辆匹配功能,检测出车辆的车辆轮廓非常精准,车辆信息特征提取准确,运算速度快,满足实时性要求,成本低廉,还能够检测不同方向行驶的车辆,适用范围广。CN109409208ACN109409208A权利要求书1/4页1.一种基于视频的车辆特征提取与匹配方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:读入视频文件:从交通卡口摄像头中读入视频文件,并取一帧大小的彩色图像,记为G,彩色图像的宽度和高度分别为W和H;步骤2:对视频图像进行背景建模,保证背景精确稳定及实时性:如果图像G对应于视频文件的第一帧图像,则进行背景模型的初始化,否则,进行背景模型的更新;背景模型的初始化过程为:通过间隔采样多帧图像,求取多帧图像的平均值作为视频背景图片;首先将彩色图像进行RGB三通道分离,分别用8位二进制数字表示,R、G、B三通道的像素值范围均为0~255,对三个通道分别每隔p帧进行一次采样,p为常数,进行N次采样后将所得到的N帧图像求取平均值;Sum0(x,y)由背景初始化得到,表示积累N帧图像在(x,y)处像素值总和,则Sum0(x,y)具体表示为其中,Grpi(x,y)、Ggpi(x,y)、Gbpi(x,y)分别表示在R、G、B三通道上,第p×i帧图像在(x,y)处的像素值,其中p表示每隔p帧进行一次采样,N表示参与背景初始化的总帧数;B0(x,y)表示初始化背景图像在(x,y)处像素值,则B0(x,y)具体表示为B0(x,y)=Sum0/N背景模型的更新过程为:Sumt(x,y)表示以第t帧为中心积累的N帧在(x,y)处像素值总和,则Sumt(x,y)具体表示为Bt(x,y)表示第t帧在(x,y)处的背景像素值,则Bt(x,y)具体表示为Bt(x,y)=Sumt(x,y)/N步骤3:采用背景差法来获取包含运动目标的前景区域:首先手动标示出检测区域,将非检测区域过滤以减少干扰;然后将当前帧图像和背景图像转换为8位的灰度图像,再进行差分运算,从而获得灰度前景图像;其中Gt(x,y)、Bt(x,y)分别表示第t帧视频图像、背景图像在(x,y)处的像素值,Grayt(x,y)、Bgt(x,y)分别表示经过灰度化后第t帧视频图像、背景图像在(x,y)处的灰度值;则灰度前景图像Fgt(x,y)具体表示为:Fgt(x,y)=|Grayt(x,y)-Bgt(x,y)|其中,Fgt(x,y)表示第t帧前景图像在(x,y)处的灰度值;2CN109409208A权利要求书2/4页步骤4:车辆检测:采用获取车辆轮廓的方法来进行车辆检测,具体流程为:步骤4.1:二值化前景图像Fgt(x,y),得到二值化后的前景图像Tt(x,y),则Tt(x,y)具体表示为其中T表示阈值;如果Fgt(x,y)的值大于等于设定的阈值T,则将该点设置为前景点,否则为背景点;步骤4.2:对二值图像进行形态学变换,对二值前景图像Tt(x,y)进行闭运算;步骤4.3:采用Freeman链码跟踪方法提取二值前景图像里前景区域的轮廓,同时剔除明显不是轮廓的点;然后采用Graham扫描法获取前景轮廓的凸包,并以前景凸包作为车辆轮廓,最终得到车辆轮廓;步骤4.4:进行车辆检测:首先定义一个记录表,用来保存最近检测出来的车辆的各种信息,并且不断删除过期信息;采用每隔N帧进行一次检测的方法,并对每一次检测出来的每一辆车进行逐一处理;针对任意一辆车,需要和记录中所有车辆进行比对,根据区域重叠情况以及中心距离判断记录中是否已经包含车辆;如果记录中包含车辆,即更新记录中