[发明专利]视频检测方法及其系统

权利要求书

1.一种视频检测方法，其特征在于，包含以下步骤：

在视频图像中所设的虚拟线圈内进行物体特征的检测；

如果在所述虚拟线圈中检测到物体特征，则触发抓拍信号，进行抓拍；

其中，所述物体特征包括车前最黑阴影特征。

2.根据权利要求1所述的视频检测方法，其特征在于，所述在视频图像中所设的虚拟线圈内进行物体特征的检测的步骤中，通过以下方式进行车前最黑阴影特征的检测：

将所述虚拟线圈中的灰度值小于车前最黑阴影阈值的像素点作为车前最黑阴影特征点；

如果前一帧中的车前最黑阴影特征点在当前帧中的灰度值的增值大于预定的增幅阈值，则判定该像素点为车前最黑阴影像素点；

当所述车前最黑阴影像素点或者所述车前最黑阴影特征点的数目大于预设的门限值时，判定存在车前最黑阴影特征。

3.根据权利要求2所述的视频检测方法，其特征在于，所述车前最黑阴影阈值根据以下公式更新：

black_th＝(1-α)*black_th+α*cur_black_th

其中，black_th为更新后的车前最黑阴影阈值，α为预设的更新率，cur_black_th为当前帧的车前最黑阴影阈值；所述当前帧的车前最黑阴影阈值是从当前触发帧的前后预设数目的帧中计算得到。

4.根据权利要求1所述的视频检测方法，其特征在于，在所述进行物体特征检测的步骤之前，还包含以下步骤：

自动计算黄昏结束时间和黎明起始时间；

如果检测的实时时间晚于所述黎明起始时间且早于所述黄昏结束时间，则在所述进行物体特征检测的步骤中，采用白天检测模式进行物体特征的检测；

如果检测的实时时间晚于所述黄昏结束且早于所述黎明起始时间，则在所述进行物体特征检测的步骤中，采用夜晚检测模式进行物体特征的检测；

所述白天检测模式中检测的物体特征还包括以下之一或其任意组合：

运动信息特征、运动颜色特征、车身结构特征、车牌特征；

所述夜晚检测模式中检测的物体特征还包括：车灯特征。

5.根据权利要求4所述的视频检测方法，其特征在于，所述车牌特征的检测包含以下步骤：

对视频图像进行预处理，所述预处理包括降噪处理；

对经预处理后的图像进行能量图的提取处理，得到体现有原始图像垂直边缘分布状况的能量图；

对所述能量图按照从下到上，从左到右的连续前景线段进行搜索，得到车牌的候选区域；

通过车牌特征校验对所述车牌的候选区域中的局部图像进行车牌定位，如果车牌定位成功，则判定存在车牌特征；

其中，所述车牌特征校验包括笔画信息校验和水平跳变校验。

6.根据权利要求4所述的视频检测方法，其特征在于，在所述采用白天检测模式进行物体特征的检测后，还包含以下步骤：

判断当前帧与上次触发抓拍信号的帧之间的帧数是否大于预设的帧数阈值，如果大于所述帧数阈值，则进一步判断是否满足车辆分割条件，如果满足车辆分割条件，则对车辆进行分割；如果当前帧与上次触发抓拍信号的帧之间的帧数小于或等于所述帧数阈值，或者判定不满足车辆分割条件，则不对车辆进行分割，直接根据所述虚拟线圈中检测到的物体特征，触发抓拍信号；

其中，所述车辆分割条件为：在检测到运动信息特征的同时，还检测到车前最黑阴影特征或运动颜色特征；或者，所述车辆分割条件为：同时检测到车前最黑阴影特征和运动颜色特征。

7.根据权利要求6所述的视频检测方法，其特征在于，在判定满足车辆分割条件后，对车辆进行分割之前，还包含以下步骤：

进一步判断是否检测到车牌特征，如果检测到车牌特征，则再对车辆进行分割；如果未检测到车牌特征，则不对车辆进行分割。

8.根据权利要求4所述的视频检测方法，其特征在于，所述车灯特征的检测包含以下步骤：

将虚拟线圈中亮度值大于车灯阈值的像素点作为车灯像素点；

由得到的所述车灯像素点组成车灯像素块；

根据路面反光特征来对得到的所述车灯像素块进行检测，滤除因反光导致的部分；

根据车灯形状对剩余的车灯像素块进行分析，当剩余的车灯像素块符合车灯形状时，判定存在车灯特征。