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    重庆时时彩春节停几天: 一种基于视频检测的车辆测速方法.pdf

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    一种 基于 视频 检测 车辆 测速 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201611018445.8

    申请日:

    2016.11.21

    公开号:

    CN106781536A

    公开日:

    2017.05.31

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G08G 1/054申请日:20161121|||公开
    IPC分类号: G08G1/054; G06K9/46 主分类号: G08G1/054
    申请人: 四川大学
    发明人: 陈媛媛
    地址: 610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24号
    优先权:
    专利代理机构: 代理人:
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201611018445.8

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.06.23|||2017.05.31

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    机动车辆的测速是智能交通系统中一个重要的组成,主要方法有线圈测速、激光测速、雷达测速、视频测速等。视频测速方法由于安装方便,成本较低,若能有较好的测速精度,则有着广泛的应用前景。通过在视频图像中对车辆尾部的检测,利用图像匹配方法找出车尾在两相邻帧图像中移动的距离,再利用图像坐标与世界坐标的相互转换,计算出两帧图像中车辆移动的实际距离。经测试,该方法能够对车辆进行准确测速,在车速为0~140??km/h的条件下,平均测速误差为士1%,处理500万像素的视频图像,每帧测速时间约为5??ms,满足了实时条件的要求。

    权利要求书

    1.一种新的基于视频的车辆测速方法,其特征在于,根据视频序列图像数据来判断车
    辆运动情况,根据车辆尾部在多帧图像的位置匹配,以及图像坐标与世界坐标的转换来对
    车辆进行实时测速。
    2.用基于视频的车辆测速方法,其步骤包括:
    步骤一: 在视频图像序列中判定车辆运动情况,从而得到车辆尾部位置的图像。
    3.步骤一具体为:
    S11: 计算图像的帧间差图像Dif
    S12: 用sobel 算子计算Dif的边缘图像E
    S13: 对E进行二值化处理
    S14: 判断图像中上半区域和图像中下半区域的二值化图像的值为1的像素个数,由此
    判断车辆的状态:
    ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: C:\Program Files (x86)\gwssi\CPC?????\cases\inventions\082ee374-9e13-4c05-8bce-084b43fa9ec1\new\100002\77245dest_path_image006.GIF
    步骤二: 将车辆尾部位置的图像在前一帧或多帧中进行图像匹配,货的车辆尾部在图
    像坐标中的运动距离。
    4.步骤三:获得相机的内参和外参。
    5.步骤四:根据世界坐标与图像坐标的转换,计算车辆在世界坐标中的实际运动距离。
    6.步骤五:将车辆在世界坐标中的运动距离除以两帧间的时间,获得车辆运动速度。
    7.如权利要求3中所述方法,其特征在于,将图像分为上下两个部分来判定车辆状态。
    8.如权利要求6中所述方法,其特征在于,将图像坐标中车辆运动的距离(像素)转换到
    世界坐标中车辆的运动距离。

    说明书

    一种基于视频检测的车辆测速方法

    技术领域 目前,智能交通系统中对车辆进行测速的方法主要有线圈测速、激光
    测速、雷达测速、视频测速等。线圈测速多为埋设式,在安装或维护时必须直接埋入车道。容
    易使路面受损,且安装过程中会暂时阻碍交通,线圈也易受到冰冻、路基下沉等因素的影
    响。激光测速与雷达测速方法对测速的角度要求都非常高,在实际运用中存在一定局限?;?br />于视频检测的测速方法将摄像机安装在车道上方,拍摄车辆运动图像序列,运用图像处理
    与模式识别方法对接收到的图像序列进行分析,获取图像中车辆在两帧间的位移,从而得
    到车辆的行驶速度。

    背景技术 在基于视频的测速方法中,主要需解决的问题是从图像序列中获得车
    辆移动的距离,即找到两张图像中车辆位置的匹配关系。常用的方法有角点检测、纹理分
    析、视频跟踪等,以上方法尽管能够很好地在两张图像中找到相应车辆的匹配位置,但较大
    的计算量则无法满足实时测速的要求。另外,用车身的不同位置进行匹配,对车辆实际移动
    距离的计算也有影响。本文中,通过对视频序列中车尾位置的检测,利用图像匹配方法获得
    车辆在图像上移动的像素差,结合相机坐标与世界坐标转换,能够在实时条件下对车辆进
    行精确测速。

    发明内容 本发明中的基于视频的车辆测速方法总体上包含两个方面的内容:

    一、运动检测

    对车尾的定位依赖于对车辆运动过程的检测,本发明在视频序列图像中对运动目标进
    行检测的方法主要用到了帧差法,通过将两帧图像相减获得运动目标。

    在本发明中,对图像序列进行帧间差计算检测车辆运动,再用sobel算子计算帧差
    图像的边缘获得二值图像,计算帧差图像的边缘可以去掉大面积阴影造成的影响,

    令相邻帧图像分别为I1和I2, 计算帧差图像为:


    用sobel 算子


    计算出Dif的边缘图像


    选取适当阈值 thresh 对该边缘图像进行二值化处理


    最后,对二值图像BI中等于255的像素点个数进行统计,当该统计值大于T时,判定为检
    测区域存在运动


    二、 运动状态判断

    为了克服帧间差方法在进行运动检测时存在的不足,将整个运动检测区域分为上、下
    两个子区域R上,R下,两个子区域的面积可以不相等,甚至可以存在重叠区域,如图1所示。根
    据式(4)分别获得两个子区域的运动状态S上,S下进行运动状态判断,令S上,S下再分别表示检
    测区域的两个子区域在第n帧的运动状态,由此对车辆状态进行判定:


    即在检测区域内,当拍摄车辆尾牌时,车辆应满足从该区域下端进入,上端离开的条
    件。

    三、 车尾位置检测

    当检测到车辆状态为“车尾进入”的状态,分析对应的二值图像,从子区域R上底部向上
    检测到丰富边沿开始的位置,即为车尾位置。

    四、基于灰度的图像匹配

    由于拍摄范围较小,在两帧间,忽略车辆因远离相机产生的几何变化,根据图像块间的
    灰度差平方和作为匹配判定依据。

    五、距离测量

    考虑摄像机架设位置和角度,对两张图像中相匹配点建立车辆移动距离模型,如图1所
    示。图像下端位置在世界坐标中的点(即Pn)距离相机的水平距离,即图像中距离相机的最
    近点;D_FAR为图像上端位置在世界坐标中的点 (即Pf) 距离相机的水平距离,即图像中距
    离相机的最远点;O为摄像机光心;Hei为图像高度;Pv为机动车上某一点,该点在图像坐标
    系中的纵坐标上(即图像高度方向)对应点Qv;dist为机动车上的点Pv距离摄像机的水平距
    离;Y为机动车上的点Pv 距离地面的高度。

    由世界坐标中的相互关系可得:


    结合图像坐标系


    可得


    对车辆上任意点 Pv 到相机光心连线,与相机垂直方向的夹角:

    。

    考虑图1中各角度的关系,可得


    车辆到摄像机的水平距离为:


    在完成了车尾检测之后,可计算出车辆在两帧图像中车尾距离摄像机的水平距离Db,
    Da。

    则可得出车辆行驶速度:

    v=(Db-Da)/f。

    附图说明:

    图1:摄像机的图像坐标与世界坐标的关系示意图。图像下端位置在世界坐标中的点
    (即Pn)距离相机的水平距离,即图像中距离相机的最近点;D_FAR为图像上端位置在世界坐
    标中的点(即Pf)距离相机的水平距离,即图像中距离相机的最远点;O为摄像机光心;Hei为
    图像高度;Pv为机动车上某一点,该点在图像坐标系中的纵坐标上(即图像高度方向)对应
    点Qv;dist为机动车上的点Pv距离摄像机的水平距离;Y为机动车上的点Pv距离地面的高度。

    关于本文
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