[发明专利]基于视频图像的车辆计数方法

权利要求书

1.一种基于视频图像的车辆计数方法，其特征在于，包括以下步骤：

捕获多帧视频图像，并收集该多帧图像中每个像素点的像素值；

从预定的帧图像开始，根据收集的该多帧图像中所述每个像素值，计算该预定帧视频图像的每个像素的在预定时刻的像素值的概率密度值；

利用计算所得到的所述概率密度值确定所述视频图像中的前景图像；

确定该前景图像中的面积大于一定给定值的区域为运动的车辆；以及

跟踪所述视频图像上的车辆，获得新出现的车辆的数量以及离开的车辆的数量。

2.根据权利要求1所述的车辆计数方法，其特征在于，所述视频图像的每个像素的在预定时刻的像素值的概率密度值满足下面的关系式：

Pr(xt)=1NΣi=1NΠj=1d12πσj2e-(xtj-xij)22σj2]]>

其中，t为预定时刻，x_t表示一段时间内一组所观察的像素值，d是像素点的颜色特征的维数，σ_j是预先给定的常数，P_r(x_t)为像素值x_t在预定时刻t的概率密度值。

3.根据权利要求1所述的车辆计数方法，其特征在于，该方法还包括给定全局阀值的步骤，如果像素值的所述概率密度值小于所述全局阀值，则相应的像素点为前景点，否则，相应的像素点为背景点。

4.根据权利要求1所述的车辆计数方法，其特征在于，在确定所述视频图像中的前景点之后并在选定前景图像中的面积大于一定给定值的区域为运动车辆之前，还包括对前景图像进行数学形态学滤波处理的步骤。

5.根据权利要求4所述的车辆计数方法，其特征在于，所述对前景图像进行数学形态学滤波处理的步骤至少包括中值滤波和/或形态学腐蚀。

6.根据权利要求5所述的车辆计数方法，其特征在于，所述对前景图像进行数学形态学滤波处理的步骤还包括在所述中值滤波和/或形态学腐蚀后进行的形态学膨胀操作。

7.根据权利要求1所述的车辆计数方法，其特征在于，采用基于颜色直方图的特征匹配方法跟踪所述视频图像上的车辆，以获得新出现的车辆的数量以及离开的车辆的数量。