一種基于逆投影圖的夜間車輛檢測與計數方法技術

本發明專利技術公開了一種基于逆投影圖的夜間車輛檢測與計數方法，通過建立三維逆投影面，得到每一幀圖像的逆投影圖；對車燈進行粗匹配，得打車燈對，對車燈對進行細匹配，得到目標車燈對；將屬于同一車輛的目標車燈對組成一個目標車燈對組，確定各個目標車燈對組的匹配次數，根據匹配次數的大小，確定目標車燈對是否為檢測到的夜間車輛目標。本發明專利技術的方法對夜間車輛檢測與計數具有實時高效的特點，具有廣闊的應用前景。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術屬于視頻檢測領域，具體涉及一種基于逆投影圖的夜間車輛檢測與計數方法。
技術介紹
近年來，社會經濟的快速發展使得私家汽車數量急劇的增加，智能交通系統作為一種實時的、高效的交通管理系統以其能夠有效解決交通擁堵問題得到世界的認可。車輛檢測與計數方法在智能交通系統的研究中占有相當重要的地位，車輛檢測與計數是獲取車流量信息的第一步。目前，夜間車輛檢測與計數作為車輛檢測的一個部分，針對夜間光照條件較差的環境很難或者說基本不能通過攝像機來獲取車輛的清晰圖像，這就極大加深了檢測的難度。針對這個難題，相關研究人員主要從兩個方面進行研究，一方面是通過改善硬件采用特殊的高性能攝像機，該方法很難避免車燈的光暈以及車燈光線的影響，常用的方法還是通過CCD攝像機拍攝夜間視頻，通過車燈對夜間車輛進行檢測；另一方面就是針對夜間車輛檢測與計數算法進行研究，一些學者考慮到在夜間受車燈光暈及其路面反射光線影響嚴重，因此試圖采通過幀差法來消除車燈光暈和路面反射光線；另一些學者根據夜間車燈所具有的明亮、穩定且不受路燈投射光線和天氣情況影響這幾個特征做了大量的研究工作。在夜間，車燈包括前燈和車尾燈這兩種。上述夜間車輛檢測與計數方法容易受到非車燈(警示燈)或者車身反射光的影響。
技術實現思路
針對上述現有技術中存在的問題或缺陷，本專利技術的目的在于，提供一種基于逆投影圖的夜間車輛檢測與計數方法。為了實現上述目的，本專利技術采用如下技術方案：一種基于逆投影圖的夜間車輛檢測與計數方法，包括以下步驟：步驟一，采用路面監控攝像頭拍攝路面圖像，獲取路面的多幀視頻圖像，設置三維逆投影檢測面，將視頻圖像顯示在三維逆投影檢測面上，采用數據重構恢復出三維逆投影檢測面上的每一幀圖像的逆投影圖；步驟二，對每一幀圖像的逆投影圖進行背景提取，得到每一幀圖像的背景圖像；步驟三，對每一幀圖像的逆投影圖進行前景提取，得到每一幀圖像的前景圖像，當前景圖像中包含有多個代表車輛可疑車燈目標的目標亮塊即連通域時，執行步驟四，否則，不執行任何操作；步驟四，對每一幀圖像的前景圖像中的各個連通域進行標記；步驟五，對同一幀圖像中的連通域進行粗匹配，每一幀圖像中均得到多個車燈對；步驟六，對步驟五中得到的所有車燈對進行細匹配，得到多個目標車燈對，確定目標車燈對所在的前景圖像為第N幀～N+m幀；步驟七，建立高斯混合模型；步驟八，將第N幀～N+m幀圖像中屬于同一車輛的目標車燈對組成一個目標車燈對組，并確定各個目標車燈對組的匹配次數；確定每個目標車燈對組中最接近于所設置的三維逆投影檢測面的目標車燈對；若目標車燈對組的匹配次數大于閾值M，則該目標車燈對組中最接近于所設置的三維逆投影檢測面的目標車燈對即為檢測到的夜間車輛目標；最終檢測到S個夜間車輛目標，則車輛計數增加S；返回步驟一。具體地，所述的步驟五中的粗匹配的實現方式包括以下步驟：分別求取每一幀圖像的前景圖像中的各個連通域的三維周長，面積和圓形度；若連通域的面積小于A，則將該目標剔除，計算同一幀圖像中面積大于A的連通域中任意兩個連通域的周長比TC_R，面積比TA_R和圓形度比TS_R，若0.65<TC_R<1.60、0.3<TA_R<3且0.65<TS_R<1.60，則這兩個連通域對應的可疑車燈粗匹配為同一車輛的車燈對。具體地，所述步驟六中的細匹配的實現方式包括以下步驟：在逆投影圖上求得車燈對的x方向距離差X，y方向距離差Y，以及車燈對中兩個車燈的平均高度H；若計算結果滿足100<X<260、Y<15且20<H<120，則該車燈對可進一步確定為當前圖像中的一個目標車燈對，記錄當前圖像中的該目標車燈對，匹配次數為1；若車燈對不滿足上述閾值條件，則該車燈對不是目標車燈對；按照上述方法，得到當前圖像中的多個目標車燈對。具體地，所述步驟八中的將第N幀～N+m幀圖像中屬于同一車輛的目標車燈對組成一個目標車燈對組，并確定各個目標車燈對組的匹配次數，其實現方式包括：在步驟五中第N幀～N+m幀圖像中，從相鄰的兩幀圖像中分別選取一個目標車燈對，計算得到XF和YF，若滿足XF<20且HF<40，則選取的兩個目標車燈對為同一車輛的目標車燈對，該目標車燈對的匹配次數增加1；若計算得到的XF和YF不滿足XF<20且HF<40，則選取的兩個目標車燈對不是同一車輛的目標車燈對；屬于同一車輛的目標車燈對組成一個目標車燈對組，最最終得到j組分別屬于不同車輛的目標車燈對組,各個目標車燈對組的最終匹配次數為M1…Mj。具體地，所述步驟八中的確定每個目標車燈對組中最接近于所設置的三維逆投影檢測面的目標車燈對，其實現方式包括：計算每個目標車燈對組中的各個目標車燈對在高斯混合模型中的概率大小，即將目標車燈對中的兩個車燈的x方向距離差X和兩個車燈的平均高度H均代入上述高斯混合模型中，得到概率；選取概率大小中的最大值對應的目標車燈對，該目標車燈對即為該車輛最接近于當前三維逆投影檢測面的目標車燈對。與現有技術相比，本專利技術具有以下技術效果：1、本專利技術利用車輛夜間僅有的車前燈信息，建立三維的逆投影面，利用車前燈的三維信息，減少光暈以及路面反射光線的影響，提高檢測的準確性。2、本專利技術不受硬件環境限制，能夠進行實時檢測，建立高斯混合模型，能夠準確的確定出最接近于所設置的三維逆投影檢測面的車燈對目標，從而準確檢測夜間車輛目標。3、采用粗匹配方法確定車燈對，進一步采用細匹配方法確定目標車燈對，并通過計算目標車燈對的匹配次數，準確確定夜間車輛目標。本專利技術的方法對夜間車輛檢測與計數具有實時高效的特點，具有廣闊的應用前景。附圖說明圖1為本專利技術的方法流程圖；圖2為上海市某路段視頻以及逆投影面設置的情況；圖3為當前逆投影面上恢復重建的逆投影圖；圖4為逆投影圖所獲取的背景圖像；圖5為逆投影圖所獲取的前景圖像；圖6為在第N幀圖像中的可疑車燈的粗匹配情況；圖7為在第N幀圖像中的目標車燈對在混合高斯模型下的概率大小；圖8為在第N+1幀圖像中的可疑車燈的粗匹配情況；圖9為在第N+1幀圖像中的目標車燈對在混合高斯模型下的概率大小；圖10為在第N+2幀圖像中的可疑車燈的粗匹配情況；圖11為在第N+2幀圖像中的目標車燈對在混合高斯模型下的概率大小；下面結合附圖和實施例對本專利技術的方本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于逆投影圖的夜間車輛檢測與計數方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一，采用路面監控攝像頭拍攝路面圖像，獲取路面的多幀視頻圖像，設置三維逆投影檢測面，將視頻圖像顯示在三維逆投影檢測面上，采用數據重構恢復出三維逆投影檢測面上的每一幀圖像的逆投影圖；步驟二，對每一幀圖像的逆投影圖進行背景提取，得到每一幀圖像的背景圖像；步驟三，對每一幀圖像的逆投影圖進行前景提取，得到每一幀圖像的前景圖像，當前景圖像中包含有多個代表車輛可疑車燈目標的目標亮塊即連通域時，執行步驟四，否則，不執行任何操作；步驟四，對每一幀圖像的前景圖像中的各個連通域進行標記；步驟五，對同一幀圖像中的連通域進行粗匹配，每一幀圖像中均得到多個車燈對；步驟六，對步驟五中得到的所有車燈對進行細匹配，得到多個目標車燈對，確定目標車燈對所在的前景圖像為第N幀～N+m幀；步驟七，建立高斯混合模型；步驟八，將第N幀～N+m幀圖像中屬于同一車輛的目標車燈對組成一個目標車燈對組，并確定各個目標車燈對組的匹配次數；確定每個目標車燈對組中最接近于所設置的三維逆投影檢測面的目標車燈對；若目標車燈對組的匹配次數大于閾值M，則該目標車燈對組中最接近于所設置的三維逆投影檢測面的目標車燈對即為檢測到的夜間車輛目標；最終檢測到S個夜間車輛目標，則車輛計數增加S；返回步驟一。...

【技術特征摘要】
1.一種基于逆投影圖的夜間車輛檢測與計數方法，其特征在于，包括
以下步驟：
步驟一，采用路面監控攝像頭拍攝路面圖像，獲取路面的多幀視頻圖像，
設置三維逆投影檢測面，將視頻圖像顯示在三維逆投影檢測面上，采用數據
重構恢復出三維逆投影檢測面上的每一幀圖像的逆投影圖；
步驟二，對每一幀圖像的逆投影圖進行背景提取，得到每一幀圖像的背
景圖像；
步驟三，對每一幀圖像的逆投影圖進行前景提取，得到每一幀圖像的前
景圖像，當前景圖像中包含有多個代表車輛可疑車燈目標的目標亮塊即連通
域時，執行步驟四，否則，不執行任何操作；
步驟四，對每一幀圖像的前景圖像中的各個連通域進行標記；
步驟五，對同一幀圖像中的連通域進行粗匹配，每一幀圖像中均得到多
個車燈對；
步驟六，對步驟五中得到的所有車燈對進行細匹配，得到多個目標車燈
對，確定目標車燈對所在的前景圖像為第N幀～N+m幀；
步驟七，建立高斯混合模型；
步驟八，將第N幀～N+m幀圖像中屬于同一車輛的目標車燈對組成一個目
標車燈對組，并確定各個目標車燈對組的匹配次數；確定每個目標車燈對組
中最接近于所設置的三維逆投影檢測面的目標車燈對；若目標車燈對組的匹
配次數大于閾值M，則該目標車燈對組中最接近于所設置的三維逆投影檢測
面的目標車燈對即為檢測到的夜間車輛目標；最終檢測到S個夜間車輛目標，
則車輛計數增加S；返回步驟一。
2.如權利要求1所述的基于逆投影圖的夜間車輛檢測與計數方法，其
特征在于，所述的步驟五中的粗匹配的實現方式包括以下步驟：
分別求取每一幀圖像的前景圖像中的各個連通域的三維周長，面積和圓

\t形度；若連通域的面積小于A，則將該目標剔除，計算同一幀圖像中面積大
于A的連通域中任意兩個連通域的周長比TC_R，面積比TA_R和圓形度比TS_R，
若0.65<TC_R<1.60、0.3<TA_R<3且0.65<TS_R<1.60，則這兩個連通域對應的可
疑車燈粗匹配為同...

【專利技術屬性】
技術研發人員：崔華，王菽裕，宋翔宇，孫士杰，肖啟恒，王璇，
申請(專利權)人：長安大學，
類型：發明
國別省市：陜西;61