[实用新型]视频通道车辆检测器无效

专利信息
申请号: 200820233858.2 申请日: 2008-12-26
公开(公告)号: CN201345166Y 公开(公告)日: 2009-11-11
发明(设计)人: 蒋大林;唐榕;马军强;丁学爽 申请(专利权)人: 北京工业大学
主分类号: G08G1/01 分类号: G08G1/01;G08G1/04;G06K9/00;H04N5/222
代理公司: 北京思海天达知识产权代理有限公司 代理人: 张 慧
地址: 100124*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 视频 通道 车辆 检测器
【说明书】:

技术领域

视频通道车辆检测器属于城市室内停车场通道车辆检测技术领域。

背景技术

通常在双向通道上,规范驾驶的车辆只会在某一个通道内行驶,因此,常规的通道车辆检测器采用的是单通道检测方式,每个检测器仅对本通道上的车辆进行检测。而室内停车场的车辆行驶情况比较复杂,室内停车场通常采用双向通道,且通道间没有隔离护栏,由于驾驶员在停车场内的驾驶行为不规范,因此车辆经常会在两个通道之间行驶。在这种情况下,常规的通道车辆检测方式明显不能满足车辆检测的要求,会出现大量漏检、误检的情况。

常用的传统单通道车辆检测方法主要有以下两种:

(1)感应线圈检测:当车辆进入通道时,安装于地下的线圈产生电磁感应信号,检测电路根据检测信号产生和消失的时间判断车辆进出通道的状况。该方法工作稳定,检测精度高,但是对路面有损坏,施工和安装不便,可扩展性差,不能进行调节和移动,维护难度大。

(2)红外线检测:通过线性排列的红外光发射和接收来实现对车辆的同步扫描,并将光信号转换为电信号,从而实现对车辆数据的综合检测,红外线车辆检测器产品技术成熟,安装简便,高速响应,抗干扰性强。但是由于检测灵敏度与热辐射率相关,红外线检测受车辆本身热源的影响,抗噪声的能力比较差,在检测时对时间-温度关系要求严格。

实用新型内容

本实用新型的目的在于克服现有车辆检测器的上述缺陷,提供了一种基于视频的通道车辆检测器,本检测器解决了双通道中央的视角盲区问题,同时还具有安装施工简单、维护费用低等优点。

为了实现上述目的,本实用新型采取了如下技术方案。视频通道车辆检测器利用两台摄像机的合成图像进行车辆目标识别检测,具体包括双目视频采集器、视频存储器、视频处理器和与上位机相连接的网络接口;

所述的双目视频采集器,由两台摄像机和A/D转换电路构成。两台摄像机之间的距离为15厘米~30厘米;两台摄像机分别拍摄其对应通道内的图像,并具有一定的重合视场,重合视场的宽度范围为15厘米~30厘米。两台摄像机所摄取的模拟信号通过A/D转换电路转化成数字图像信号。

A/D转换电路的数字信号输出接口与视频存储器的视频数据输入接口相连,将采集到的通道视频数字图像信息输出给视频存储器。

视频存储器的视频数据输出接口与视频处理器相连,将接收到的通道视频数字图像信号传送给视频处理器,视频处理器对接收到的双目视频图像做分析处理提取相关信息,具体为:先运用运动物体识别程序进行处理,判断车辆进、出检测范围的时间和行驶方向,再利用图像拼合程序将车辆处于最佳检测位置时两台摄像机所摄取的图片帧进行拼接,最后用车牌识别程序提取车牌信息。

视频处理器的输出端口通过网络接口与上位机相连,将视频处理器提取到的各类信息通过网络接口发送给上位机,并接收上位机发出的控制命,对双目视频采集器、视频存储器进行控制。

本实用新型中的通道车辆检测器有以下优点:

1)采用视频图像处理技术。与传统通道车辆检测方法相比,基于视频的检测技术有很多优点:它属于面式检测,检测范围大;安装、施工简便,无需破坏地面,维护简单、扩展性强、精度高,而且能提供可视图像信息;

2)具有车牌识别功能,从而可以实现停车场内车辆行驶轨迹的跟踪和诱导,这是常规检测器所不具备的。

3)解决了双通道中央的视角盲区问题。在停车场中,由于驾驶员驾驶行为的复杂性,车辆往往不是固定在某个通道内行驶,而经常行驶于两个通道中间连接位置,如果按照常规方法一台摄像机监控一个通道即会出现摄像机所拍摄的视频信息中车辆信息不完整的情况,从而会导致后续的车辆和车牌识别检测失败。本实用新型利用双目视频采集器,以两台摄像机同时监控两个通道,使其存在一定的重合视场,再对两台摄像机所摄图像帧进行拼接得到必含有完整车牌信息的图像进行车辆信息提取,有效的解决了停车场内双通道中央视角盲区问题。

4)管理维护便捷且费用低,根据实测结果,本实用新型的通道车辆检测准确率可达在室内停车场为99.8%。

附图说明

图1视频车辆检测系统框图(虚线框中为本实用新型系统结构框图);

图2双目视频采集器内部摄像机水平倾角示意图;

图3双目视频采集器内部摄像机垂直倾角示意图;

图4虚拟检测线位置图;

图5车辆检测的流程图;

图6基于特征点匹配的双目帧图像拼接模型建立流程。

具体实施方式

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