[发明专利]一种基于视频的车型判别方法

说明书

技术领域

本发明属于视频检测技术领域，具体涉及一种基于视频的车型判别方法。

背景技术

随着社会主义市场经济的发展，人们的生活水平得到了极大的提高，机动车辆的数量也随之迅速增加。由此带来了交通拥堵、交通事故频发、交通环境恶化、收费制式混乱、交通管理落后等交通问题，从而一种大范围、全方位发挥作用的实时、准确、高效的综合交通运输管理系统就应运而生。智能化交通系统(Intelligent Transportation System，简称ITS)正是在这种条件下产生的。车辆类型判别，简称为车型判别，作为ITS中的一个重要分支，在打击盗窃车辆、规范交通秩序、大型停车场管理、高速公路自动计费、交通流量统计等方面具有广阔的应用前景。目前，准确判别车型仍是一个较新的课题，人们在不断探索着简单、方便、快速的识别方法。

到目前为上，已形成了以利用红外线、环形线圈和雷达等传感器为手段的一系列车型判别分类方法。这些方法原理简单，物理概念清晰明确，实现起来较容易。但也存在硬件系统较复杂，系统的环境适应能力较差，故具有故障率较高、维修不便等缺陷，在实际使用中难以推广。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷或不足，本发明的目的在于，提供一种基于视频的车型判别方法，该方法可以对视频范围内所有车辆类型实现实时、可靠的判别。

为了实现上述任务，本发明采取如下的技术解决方案：

一种基于视频的车型判别方法，其特征在于，按照下列步骤实施：

步骤一，在视频序列图像中，在垂直于车道线方向上手动设置两个虚拟线圈，将车辆通过两个虚拟线圈时的视频图像进行二值化；采用一种已知的摄像机几何标定方法，得到图像像素行和实际距离之间的映射关系，即映射表。从而可得出两个虚拟线圈之间的实际距离。

步骤二，当车尾通过两个虚拟线圈时，分别记录下两个时间帧，从而得到车辆通过虚拟线圈所用时间。再结合步骤一中得出的两个线圈间的距离，可求出车辆通过虚拟线圈时的平均速度。

步骤三，在两个虚拟线圈之间设置一条固定标记线，分别记下车头以及车尾经过该固定位置时的时间帧，从而得到车辆通过该标记线时(此时车辆正好走过一个车长距离)所用时间。再结合步骤二中所求速度，即可求出车辆长度。

步骤四，利用车辆长度即可对其类型进行判别。

本发明的基于视频的车型判别方法，与现有技术相比，可以对视频范围内所有车辆类型进行识别，不受环境限制，能够对车辆类型进行实时、可靠的判别。并且易于实现、准确性较高，很适合于实时判别车辆类型，具有广阔的应用前景。

附图说明

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。

图1为不同类型的车辆经过同一路段。

图2为视频图像中的虚拟线圈示意图。

图3是小车和大车经过固定标记线时的二值化效果图。其中，图3(a)中两幅图为小车经过固定标记线时的二值化效果图，图3(b)中两幅图为大车经过固定标记线时的二值化效果图。

图4为车型判别流程图。

以下结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。

具体实施方式

本实施例给出一种基于视频的车型判别方法，利用视频检测以及图像处理的相关技术，求出车辆长度，从而对车辆类型进行实时，可靠的判别。具体按下列步骤进行：

步骤一，在视频序列图像中，在垂直于车道线方向上手动设置两个虚拟线圈，如图2所示。将车辆通过两个虚拟线圈时的视频图像进行二值化；采用一种已知的摄像机几何标定方法(中国专利申请：“一种线性模型下的摄像机几何标定方法”(公开(公告)号：CN102222332A)，得到图像中像素行和实际距离之间的映射关系，即映射表，根据该映射表，可以求出两个虚拟线圈之间的实际长度M。

步骤二，当车尾通过第一个虚拟线圈时，记下当前图像帧数N₁；当车尾通过第二个虚拟线圈时，记下当前图像帧数N₂。由于播放25帧视频图像所用时间为1秒，可知车辆通过两个虚拟线圈所用时间为：t₀＝(N₂-N₁)/25秒。因此，可以求出车辆通过两个虚拟线圈时的平均速度为：v＝M/t₀。