[发明专利]基于视频图像的车辆计数方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种车辆计数方法，尤其涉及一种基于视频图像的车辆计数方法。

背景技术

统计和分析车辆的流量对于高速公路等的载荷控制和管理起着至关重要的作用，是科学管理高速公路的基础。

目前，高速公路上主要是使用环形感应线圈检测器对车辆进行计数，这种方法的主要缺点是环形感应线圈容易受到电磁干扰，而且系统庞大、成本较高，难以广泛应用。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于视觉图像的车辆计数方法，以改进现有技术中采用环形感应线圈进行车辆计数的上述不足。

本发明的基于视频图像的车辆计数方法，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。

上述的车辆计数方法，其特点在于，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。

上述的车辆计数方法，其特点在于，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。

上述的车辆计数方法，其特点在于，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。

上述的车辆计数方法，其特点在于，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。

上述的车辆计数方法，其特点在于，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。

上述的车辆计数方法，其特点在于，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。