[发明专利]一种公交车车型识别方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机视频处理技术领域，具体为一种公交车车型识别方法，尤其是设计一种适合于公安卡口监控应用的公交车车型识别方法。 

背景技术

目前，车型识别技术在公安监控中发挥着越来越重要的作用，而公交车作为一种重要的城市交通工具，更是监控中的重点监控对象。 

特征点匹配法和3D模型匹配法是两种常见的车型检测方法。但是特征点匹配法通常需要将提取的全部2D特征（如边缘线段，边缘像素点等）与模型的2D特征进行匹配（参见：Grimson,W.,“The combinatorics of heuristic search termination for object recognition in cluttered environment,”IEEE Trans.PAMI.,vol.13,no.9,pp.920-935,1991.）因而其计算量较大，实时性相对较差，不能直接应用于卡口实时监控系统。传统的3D匹配的方法（参见：（参见：Tan,T.N.,Sullivan,G.D.,Baker,K.D.，“Model-based localization and recognition ofroad vehicles,”Int.J.Comput.Vis.,vol.27,no.1,pp.5-25,1998.）其识别准确率依赖于3D模型库的完备程度，然而大部分应用设备很难拥有完备的3D车辆模型数据库，且方法复杂度会随模型数量的增加而线性增加，因此也难以直接应用于卡口监控设备上。 

经检索发现，公开号为101783076A的中国发明专利，该发明公开了一种视频监控模式下的快速车型识别方法,按照以下步骤实施:设置道路监控装置,并将车辆分成轿车、以特殊色彩标识的出租车、面包车、中型车、公交车及大型货车,步骤1、初始化,对视频监控装置进行训练学习;步骤2、提取车辆目标区域的面积及其外接矩形的长和宽,构造相应特征,并将车辆目标粗分类为小型车、中型车、大型车;步骤3、对小型车多个目标分别提取车身的主色调特征识别出出租车,再提取小型车车窗相对位置特征参数,进一步确定面包车或轿车;步骤4、提取车顶亮度特征参数及车顶纹理特征参数,确定大型车是否为公交车。该专利在判决是否为公交车时采用车顶亮度及车顶纹理作为主要特征，因而易受光照变化的影 响；而本发明以公交车的形状和LSD特征线段作为主要特征，因而光照的变化对方法的影响较小，使得方法的鲁棒性更好，有利于提高识别的准确度。 

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足之处，提出一种新的公交车车型识别方法，该方法基于3D模型匹配和LSD特征线段提取算法，避免了车型数据库的准备工作以及对场景中所有车辆进行3D建模和匹配过程，减少了计算量，提高运算准确率同时减少计算量。 

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：首先对监控视频进行混合高斯建模，得到待处理的车辆前景图像；而后对车辆进行公交车车型初步识别；其次根据车辆的位置信息及公交车车型的特点，建立相应的3D模型；同时使用LSD线段提取算法提取车辆的特征线段；最后采用一种结合模板匹配和最短距离匹配的综合算法，对车辆的3D模型和线段特征进行匹配。经实验证实，本发明对于公交车车型识别具有较高的正确率，且实时性满足卡口监控设备需求。 

本发明方法具体包括以下步骤： 

第一步：对监控视频进行混合高斯背景建模，得到待处理的车辆前景图像。 

第二步：在世界坐标系下，对所得到的车辆进行公交车车型初步识别。 

具体步骤为： 

①对第一步中所得到的车辆前景图像进行轮廓提取，得到N个连通区域Ω_k,k=1,2,...,N，对每个连通区域Ω_k，可以得到一个包含Ω_k且面积最小的矩形区域R_k,k=1,2,...,N。 

②在世界坐标系下，由矩形R_k底部两点p₁,p₂构造判断点p_m，具体是：