基于视频检测技术的高速公路隧道停车检测方法.pdf

(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(10)申请公布号CNCN103617410103617410A(43)申请公布日2014.03.05(21)申请号201310388244.7(22)申请日2013.08.30(71)申请人重庆大学地址400030重庆市沙坪坝区沙正街174号(72)发明人赵敏孙棣华刘卫宁郑林江廖孝勇唐毅姚明明(74)专利代理机构北京汇泽知识产权代理有限公司11228代理人张瑾(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)权权利要求书2页利要求书2页说明书5页说明书5页附图1页附图1页(54)发明名称基于视频检测技术的高速公路隧道停车检测方法(57)摘要本发明涉及交通检测技术领域，尤其涉及一种基于视频检测技术的高速公路隧道停车检测方法，包括如下步骤：1）从高速公路隧道摄像头获取的视频中按帧抽取图片；2）利用步骤1）中抽取的图片，提取前景目标；3）获取前景目标轮廓面积、质心位置和外接矩形宽高比；4）采用多特征匹配方法对车辆进行跟踪；5）得出车辆目标的跟踪结果J，只有轮廓面积、外接矩形宽高比和质心位置都满足要求时，J为1，否则为0；6）重复步骤1-5），并根据车辆在场景中被跟踪的视频帧数，并结合跟踪结果的统计情况，来判断是否出现停车事件。CN103617410ACN103674ACN103617410A权利要求书1/2页1.基于视频检测技术的高速公路隧道停车检测方法，其特征在于：包括如下步骤：1）从高速公路隧道摄像头获取的视频中按帧抽取图片；2）利用步骤1）中抽取的图片，提取前景目标；3）获取前景目标轮廓面积、质心位置和外接矩形宽高比；4）采用多特征匹配方法对车辆进行跟踪；5）得出车辆目标的跟踪结果J，只有轮廓面积、外接矩形宽高比和质心位置都满足要求时，J为1，否则为0；6）重复步骤1-5），并根据步骤5）获得的车辆跟踪结果，最终判断是否出现停车事件：统计车辆目标累积成功跟踪的帧数T；当跟踪结果J为1时，T加1，J为0时，T不变；统计车辆目标连续跟踪失败的帧数F；当跟踪结果J为0时，F加1，J为1时，F置0；当车辆目标累积成功跟踪的帧数T≥Alert时，判断出现停车；其中Alert>0，为停车检测报警阈值。2.如权利要求1所述的基于视频检测技术的高速公路隧道停车检测方法，其特征在于：所述步骤1）中，还根据隧道特征确定图片中的感兴趣区域；步骤2-6）为对感兴趣区域进行的处理。3.如权利要求1所述的基于视频检测技术的高速公路隧道停车检测方法，其特征在于：所述步骤2）中，具体包括如下步骤：21）建立背景模型；22）对背景模型实时更新；23）将当前帧图像与背景图像作差；24）将背景差分的图像进行二值化；25）将二值化的图像进行形态学处理。4.如权利要求3所述的基于视频检测技术的高速公路隧道停车检测方法，其特征在于：所述步骤21）中，采用高斯法建立背景模型；所述步骤22）中，采用基于像素变化率的背景更新方法；所述步骤24）中二值化阈值的选取采用最大类间方差法；所述步骤25）中，选择开运算法进行形态学处理。5.如权利要求1所述的基于视频检测技术的高速公路隧道停车检测方法，其特征在于：所述步骤3）中，具体包括如下步骤：31）处理前景目标，获得目标的轮廓面积Area；32）处理前景目标，获得目标的质心横坐标Cen_X和纵坐标Cen_Y；33）获取前景目标的外接矩形，计算目标的外接矩形的宽高比W_H；采用公式其中Wide表示目标外接矩形的宽度，Height表示目标外接矩形的高度。6.如权利要求5所述的基于视频检测技术的高速公路隧道停车检测方法，其特征在于：所述步骤4）具体包括如下步骤：41）选择初始跟踪目标。初始跟踪目标的纵坐标Cen_Y需满足：|Cen_Y-Bot|≤Dis_i，其中Bot表示步骤一当中所选择的车辆检测区域的最小纵坐标，Dis_i表示初始目标选择的阈值。2CN103617410A权利要求书2/2页42）判断目标轮廓面积是否匹配。计算当前目标和跟踪目标的轮廓面积之比其中Area_tar表示当前目标的轮廓面积，Area_ini表示跟踪目标的轮廓面积。判断当前目标和跟踪目标的轮廓面积之比Area_div是否满足：Area_min≤Area_div≤Area_max，其中Area_min表示轮廓面积之比的下限，Area_max表示轮廓面积之比的上限，且0<Area_min<Area_max。43）判断目标外接矩形的宽高比是否匹配。计算当前目标和跟踪目标的外接矩形宽高比之比其中W_H_tar表示当前目标的宽高比，W_H_ini表示跟踪目标的宽高比。判断当前目标和跟踪目标的外接矩形宽高比之比W_H_div是否满足：W_H_min≤W_H_div≤W_H_max，其中W_H_m