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    重庆时时彩开发人员: 一种密集车辆违章停放监测方法、装置及系统.pdf

    关 键 词:
    一种 密集 车辆 违章 停放 监测 方法 装置 系统
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    摘要
    申请专利号:

    CN201510649490.2

    申请日:

    2015.10.09

    公开号:

    CN106571027A

    公开日:

    2017.04.19

    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 1/01申请日:20151009|||公开
    IPC分类号: G08G1/01; G08G1/065 主分类号: G08G1/01
    申请人: 北京文安智能技术股份有限公司
    发明人: 陶海; 马文华; 曹松; 商世博
    地址: 100085 北京市海淀区上地东路1号院7号楼环洋大厦4层
    优先权:
    专利代理机构: 代理人:
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510649490.2

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.05.17|||2017.04.19

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种密集车辆违章停放监测方法、装置及系统,其中,所述密集车辆违章停放监测方法包括:获取待检测区域视频图像以及视频图像监测区域大??;三维标定所述待检测区域视频图像的预置位场景;根据所述待检测区域视频图像,进行实时监控车辆部件;根据所述车辆部件、所述三维标定的预置位场景以及所述视频图像监测区域大小,确定目标车辆及其密度;当所述目标车辆的密度达到预设阈值一时,发出警报信号。本发明能够灵活准确的定位目标车辆,准确及时判定密集车辆违章停放,并及时针对密集车辆违章停放事件发出报警,还降低了大量人力成本。

    权利要求书

    1.一种密集车辆违章停放监测方法,其特征在于,包括:
    获取待检测区域视频图像以及视频图像监测区域大??;
    三维标定所述待检测区域视频图像的预置位场景;
    根据所述待检测区域视频图像,进行实时监控车辆部件;
    根据所述车辆部件、所述三维标定的预置位场景以及所述视频图像监测
    区域大小,确定目标车辆及其密度;
    当所述目标车辆的密度达到预设阈值一时,发出警报信号。
    2.根据权利要求1所述密集车辆违章停放监测方法,其特征在于,该方
    法还包括:
    当所述目标车辆的密度低于预设阈值一时,解除警报。
    3.根据权利要求1或2所述的密集车辆违章停放监测方法,其特征在于,
    所述根据所述车辆部件、所述三维标定的预置位场景以及所述视频图像监测
    区域大小,确定目标车辆及其密度的步骤,具体包括:
    根据所述车辆部件与所述三维标定的预置位场景,获取所述车辆部件对
    应的速度;
    当所述车辆部件的速度达到预设阈值二时,将所述车辆部件记录为目标
    车辆;
    根据所述目标车辆的数量以及所述视频图像监测区域大小,确定所述目
    标车辆的密度。
    4.根据权利要求3所述的密集车辆违章停放监测方法,其特征在于,该
    方法还包括:
    预设目标车辆的持续时长阈值;
    记录所述目标车辆的持续时长;
    当所述目标车辆的持续时长达到所述目标车辆的持续时长阈值,且所述
    目标车辆的密度达到预设阈值一时,发出警报信号。
    5.根据权利要求4所述的密集车辆违章停放监测方法,其特征在于,所
    述车辆部件包括:车尾梯形车窗、包含车灯车牌的尾部、侧面车窗、车轮。
    6.一种密集车辆违章停放监测装置,其特征在于,包括:
    信息获取单元,用于获取待检测区域视频图像以及视频图像监测区域大
    ??;
    三维标定单元,用于三维标定所述待检测区域视频图像的预置位场景;
    实时监测单元,用于根据所述待检测区域视频图像,进行实时监控车辆
    部件;
    目标车辆信息获取单元,用于根据所述车辆部件、所述三维标定的预置
    位场景以及所述视频图像监测区域大小,确定目标车辆及其密度;
    报警单元,用于当所述目标车辆的密度达到预设阈值一时,发出警报信
    号。
    7.根据权利要求6所述密集车辆违章停放监测装置,其特征在于,该装
    置还包括:
    报警接触单元,用于当所述目标车辆的密度低于预设阈值一时,解除警
    报。
    8.根据权利要求6或7所述的密集车辆违章停放监测装置,其特征在于,
    所述目标车辆信息获取单元,具体包括:
    速度获取子单元,用于根据所述车辆部件与所述三维标定的预置位场景,
    获取所述车辆部件对应的速度;
    目标车辆标记子单元,用于当所述车辆部件的速度达到预设阈值二时,
    将所述车辆部件记录为目标车辆;
    目标车辆密度获取子单元,用于根据所述目标车辆的数量以及所述视频
    图像监测区域大小,确定所述目标车辆的密度。
    9.根据权利要求8所述的密集车辆违章停放监测装置,其特征在于,该
    装置还包括:
    预设单元,用于预设目标车辆的持续时长阈值;
    记录单元,用于记录所述目标车辆的持续时长;
    所述报警单元,用于当所述目标车辆的持续时长达到所述目标车辆的持
    续时长阈值,且所述目标车辆的密度达到预设阈值一时,发出警报信号。
    10.一种密集车辆违章停放监测系统,其特征在于,该系统包括:如权
    利要求6至9中任意一项所述密集车辆违章停放监测装置。

    说明书

    一种密集车辆违章停放监测方法、装置及系统

    技术领域

    本发明涉及智能交通监控技术领域,特别涉及一种密集车辆违章停放监
    测方法、装置及系统。

    背景技术

    伴随着城市经济的快速发展,城市机动车数量迅速增加,由此而引发的
    停车难问题日益突出。城市道路路段占道停车、违法乱停现象频繁发生,不
    仅影响交通秩序,而且造成交通安全隐患。

    国内各大中城市的大中小学校、医院、繁华商业区、火车站等人、车聚
    集的场所周边,均为违法乱停、占道停车多发的区域。而且违章停车场景中
    通常车辆密集,车牌遮挡严重,球机手动抓拍和自动抓拍均无法获取车辆牌
    照信息。目前主要的手段是派交管人员定期现场执法疏散,但取得的收效比
    较有限。

    近年来,随着计算机视觉技术的不断发展,计算机视觉技术成为智能交通
    监控领域的研究热点。目前,通过视频分析对简单场景下违章停放的车辆抓拍
    取证已经较为成熟,但是对于密集车辆乱停放、车牌遮挡严重的场景自动抓
    拍失效,目前尚无解决方案。

    在发明人设计密集车辆违章停放监测的过程中,发现现有技术中至少存
    在如下问题:

    现有技术对于现有密级车辆违章停放的主要手段是通过人为干预进行定
    期定时疏导,缓减交通拥堵,需要耗费人力,而且疏散人员不能按照实际交通
    状态进行及时疏导。

    发明内容

    鉴于上述问题,提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分
    地解决上述问题的,本发明的技术方案是这样实现的:

    一方面,本发明提供了一种密集车辆违章停放监测方法,包括:

    获取待检测区域视频图像以及视频图像监测区域大??;

    三维标定所述待检测区域视频图像的预置位场景;

    根据所述待检测区域视频图像,进行实时监控车辆部件;

    根据所述车辆部件、所述三维标定的预置位场景以及所述视频图像监测
    区域大小,确定目标车辆及其密度;

    当所述目标车辆的密度达到预设阈值一时,发出警报信号。

    优选地,该方法还包括:

    当所述目标车辆的密度低于预设阈值一时,解除警报。

    优选地,所述根据所述车辆部件、所述三维标定的预置位场景以及所述
    视频图像监测区域大小,确定目标车辆及其密度的步骤,具体包括:

    根据所述车辆部件与所述三维标定的预置位场景,获取所述车辆部件对
    应的速度;

    当所述车辆部件的速度达到预设阈值二时,将所述车辆部件记录为目标
    车辆;

    根据所述目标车辆的数量以及所述视频图像监测区域大小,确定所述目
    标车辆的密度。

    优选地,该方法还包括:

    预设目标车辆的持续时长阈值;

    记录所述目标车辆的持续时长;

    当所述目标车辆的持续时长达到所述目标车辆的持续时长阈值,且所述
    目标车辆的密度达到预设阈值一时,发出警报信号。

    优选地,所述车辆部件包括:车尾梯形车窗、包含车灯车牌的尾部、侧
    面车窗、车轮。

    另一方面,本发明提供了一种密集车辆违章停放监测装置,包括:

    信息获取单元,用于获取待检测区域视频图像以及视频图像监测区域大
    ??;

    三维标定单元,用于三维标定所述待检测区域视频图像的预置位场景;

    实时监测单元,用于根据所述待检测区域视频图像,进行实时监控车辆
    部件;

    目标车辆信息获取单元,用于根据所述车辆部件、所述三维标定的预置
    位场景以及所述视频图像监测区域大小,确定目标车辆及其密度;

    报警单元,用于当所述目标车辆的密度达到预设阈值一时,发出警报信
    号。

    优选地,该装置还包括:

    报警接触单元,用于当所述目标车辆的密度低于预设阈值一时,解除警
    报。

    优选地,所述目标车辆信息获取单元,具体包括:

    速度获取子单元,用于所述车辆部件、所述三维标定的预置位场景以及
    所述视频图像监测区域大小,确定目标车辆及其密度;

    目标车辆标记子单元,用于当所述车辆部件的速度达到预设阈值二时,
    将所述车辆部件记录为目标车辆;

    目标车辆密度获取子单元,用于根据所述目标车辆的数量以及所述视频
    图像监测区域大小,确定所述目标车辆的密度。

    优选地,该装置还包括:

    预设单元,用于预设目标车辆的持续时长阈值;

    记录单元,用于记录所述目标车辆的持续时长;

    所述报警单元,用于当所述目标车辆的持续时长达到所述目标车辆的持
    续时长阈值,且所述目标车辆的密度达到预设阈值一时,发出警报信号。

    再一方面,本发明提供了一种密集车辆违章停放监测系统,包括:如上
    所述密集车辆违章停放监测装置。

    本发明实施例通过获取待检测区域视频图像以及视频图像监测区域大
    ??;三维标定所述待检测区域视频图像的预置位场景;根据所述待检测区域
    视频图像,进行实时监控车辆部件;根据所述车辆部件、所述三维标定的预
    置位场景以及所述视频图像监测区域大小,确定目标车辆及其密度;当所述
    目标车辆的密度达到预设阈值一时,发出警报信号;当所述目标车辆的密度
    低于预设阈值一时,解除警报。采用本发明不但能够灵活准确的定位目标车
    辆,准确及时判定密集车辆违章停放,还可以及时针对密集车辆违章停放事
    件发出报警,降低了人力成本。

    附图说明

    图1为本发明实施例提供的一种密集车辆违章停放监测方法流程图;

    图2为本发明实施例提供的一种密集车辆违章停放监测装置结构示意
    图;

    图3为本发明实施例提供的一种密集车辆违章停放监测系统结构示意
    图;

    图4为本发明实施例提供的一种密集车辆违章停放监测方法流程图。

    具体实施方式

    为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发
    明实施方式作进一步地详细描述。

    如图1为所示为本发明实施例提供的一种密集车辆违章停放监测方法;
    该方法包括:

    101:获取待检测区域视频图像以及视频图像监测区域大??;

    102:三维标定所述待检测区域视频图像的预置位场景;所述在待检测区
    域视频图像内设定预置位场景,即实际监控区域,例如:标出两条平行的车
    道线和一条已知实际长度的测量线,该三维标定的预置位场景为后续检测器
    提供目标大小参考以及为车辆部件实际速度计算提供依据。对出现在监测区
    域的车辆部件进行定位;

    103:根据所述待检测区域视频图像,进行实时监控车辆部件;

    104:根据所述车辆部件、所述三维标定的预置位场景以及所述视频图像
    监测区域大小,确定目标车辆及其密度;

    105:当所述目标车辆的密度达到预设阈值一时,发出警报信号。

    需要说明的是,该方法还包括:

    当所述目标车辆的密度低于预设阈值一时,解除警报。

    基于以上实施例,本发明针对人工监控耗费大量人力、自动抓拍失效的
    密集车辆乱停现象,实现对待检测区域实时监控车辆部件速度以及目标车辆
    密度。当目标车辆密度达到阈值一时,认为密集车辆违章停放事件发生,进
    入报警模式,提醒交管人员及时到现场处罚疏散。当目标车辆密度低于阈值
    一,解除警报,恢复监测模式。以下通过密集车辆违章停放监测方法的具体
    实现流程对本发明进行详细说明;如图4所示具体流程如下:以下设阈值二
    V为5km/h,持续时长阈值T,阈值一为N;

    401:获取待检测区域视频图像以及视频图像监测区域大??;所述待检测
    区域视频图像是指密集车辆违章停放事件易发区域实时视频图像,所述待检
    测区域可以根据实际情况的需要确定;所述视频图像监测区域大小是指视频
    监测的实际范围大??;

    402:三维标定所述待检测区域视频图像的预置位场景;所述在待检测区
    域视频图像内设定预置位场景,即实际监控区域,例如:标出两条平行的车
    道线和一条已知实际长度的测量线,该三维标定的预置位场景为后续检测器
    提供目标大小参考以及为车辆部件实际速度计算提供依据。对出现在监测区
    域的车辆部件进行定位;

    403:根据所述待检测区域视频图像,进行实时监控车辆部件;所述车辆
    部件包括:车尾梯形车窗、包含车灯车牌的尾部、侧面车窗、车轮;所述实
    时监控车辆部件通过利用大量学习样本,通过方向梯度直方图(Histograms
    of Oriented Gradients,简称HOG)的方法提取目标图像特征,使用机器学
    习算法(例如:采用支持向量机的算法)训练离线检测器。

    404:根据所述车辆部件及所述三维标定的预置位场景,获取所述车辆部
    件对应的速度;所述车辆部件速度计算通过将待检测区域框作为跟踪的初始
    框,采用光流法对多目标车辆部件进行实时跟踪定位,同时进行相同目标匹
    配确认,(即确认当前跟踪的目标和目标初始化时是同一个目标)。根据目标
    在图像中的位置可以计算目标在图像中的位移,根据所述获取待检测区域视
    频的三维标定的预置位场景,计算跟踪车辆部件速度;

    405:当所述车辆部件的速度达到预设阈值二即5km/h时,将所述车辆部
    件记录为目标车辆;

    406:根据所述目标车辆的数量以及所述视频图像监测区域大小,确定所
    述目标车辆的密度n;

    407:预设目标车辆的持续时长阈值T;

    408:记录所述目标车辆的持续时长t;

    409:当所述目标车辆的持续时长t达到所述目标车辆的持续时长阈值T,
    且所述目标车辆的密度n达到预设阈值一N时,发出警报信号。

    410:当所述目标车辆的密度n低于预设阈值一N时,解除警报。

    需要说的是,以上所述报警以及解除报警的具体过程如下:本发明中所
    述目标车辆是指车辆部件速度低于阈值二V的车辆。

    当预设待检测区域内的视频图像中,车辆部件低于V,且目标持续的时
    长t达到持续时长阈值T,可以认为目标车辆静止,当待检测区域内目标车
    辆的目标数量相应增加;当目标车辆速度高于V,则将待检测区域内目标车
    辆数量相应减??;跟踪目标匹配确认失败时(即当前帧跟踪位置处找不到跟
    踪目标),目标进入被考察阶段(即,在目标位置附近匹配寻找目标),如持
    续丢失放弃跟踪。当跟踪的车辆部件位置超出监测区域时,放弃跟踪。根据
    区域内目标车辆数量及待检测区域大小确定目标车辆的密度。当目标车辆的
    密度高于设定的阈值N,则发出警报,同时继续监测目标;当所述目标车辆
    的密度低于阈值时警报解除。

    基于以上实施例,如图2所示,为本发明实施例提供的一种密集车辆违
    章停放监测装置结构示意图;该装置包括:

    信息获取单元201,用于获取待检测区域视频图像以及视频图像监测区
    域大??;

    三维标定单元202,用于三维标定所述待检测区域视频图像的预置位场
    景;

    实时监测单元203,用于根据所述待检测区域视频图像,进行实时监控
    车辆部件;

    目标车辆信息获取单元204,用于所述车辆部件、所述三维标定的预置
    位场景以及所述视频图像监测区域大小,确定目标车辆及其密度;

    报警单元205,用于当所述目标车辆的密度达到预设阈值一时,发出警
    报信号。

    需要说明的是,该装置还包括:

    报警接触单元,用于当所述目标车辆的密度低于预设阈值一时,解除警
    报。

    其中,所述目标车辆信息获取单元,具体包括:

    速度获取子单元,用于根据所述车辆部件与所述三维标定的预置位场景,
    获取所述车辆部件对应的速度;

    目标车辆标记子单元,用于当所述车辆部件的速度达到预设阈值二时,
    将所述车辆部件记录为目标车辆;

    目标车辆密度获取子单元,用于根据所述目标车辆的数量以及所述视频
    图像监测区域大小,确定所述目标车辆的密度。

    还需要说明的是,该装置还包括:

    预设单元,用于预设目标车辆的持续时长阈值;

    记录单元,用于记录所述目标车辆的持续时长;

    所述报警单元,用于当所述目标车辆的持续时长达到所述目标车辆的持
    续时长阈值,且所述目标车辆的密度达到预设阈值一时,发出警报信号。

    如图3所示,为本发明实施例提供的一种密集车辆违章停放监测系统结
    构示意图;该系统包括:如上所述密集车辆违章停放监测装置。

    本发明实施例通过获取待检测区域视频图像以及视频图像监测区域大
    ??;三维标定所述待检测区域视频图像的预置位场景;根据所述待检测区域
    视频图像,进行实时监控车辆部件;根据所述车辆部件、所述三维标定的预
    置位场景以及所述视频图像监测区域大小,确定目标车辆及其密度;当所述
    目标车辆的密度达到预设阈值一时,发出警报信号;当所述目标车辆的密度
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    以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的?;し?br />围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均
    包含在本发明的?;し段?。

    关于本文
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