[发明专利]一种违章停车检测方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种违章停车检测方法和装置。

背景技术

由于违章停车容易引发交通事故，因此各个国家均设置了禁停路段，禁止随意停车。目前国内外大部分违章停车均采用人工监测的方式，定点采集违章车辆的违章信息，消耗了大量的人力、物力和财力。

随着数字图像处理技术的不断发展，视频监控系统成为维护社会治安、加强社会管理的一个重要组成部分，基于图像处理的视频监控系统在交通管制的应用日益广泛。

然而，现有技术中仅能实现对禁停区域的视频监控，却仍然需要人为浏览视频或者现场监控，仍然存在消耗人力的问题。虽然有文献对道路违章停车的情况进行了一定研究，但是仍没有一套可行方案。

综上所述，现有技术中的视频监控系统，无法进行违章停车的自动检测。

发明内容

本发明提出了一种违章停车检测方法和装置，可无需人工干预，自动进行违章停车的检测。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种违章停车检测方法，其特征在于，包括步骤：

步骤A，指定采集的视频序列中的每帧图像的禁停区域；

步骤B，进行前景检测，检测出前景中的目标；

步骤C，跟踪检测到的目标，判断是否有目标进入所述禁停区域，是，则进入步骤D，否，则继续判断；

步骤D，绘制禁停区域内的颜色直方图；

步骤E，监测所述颜色直方图的发生变化后持续的时长，判断该时长是否高于预设时间，是，则判定在禁停区域内有违章停车，否，则判定在禁停区域内没有违章停车。

其中，所述步骤B还包括步骤：

利用otsu二值化算法，对禁停区域进行二值化；

所述步骤C之后，步骤D之前还包括步骤：

对进入禁停区域的目标采用向下降噪方法进行降噪处理，并利用空域法进行图像增强。

其中，所述步骤C中跟踪检测到的目标包括步骤：

利用OpenCV给出的FindContour方法提取前景中目标的轮廓；

计算所述目标轮廓的外接矩形，跟踪该外接矩形。

其中，所述步骤B中进行前景检测包括步骤：

以采集的视频图像序列的第一帧作为初始背景，采用差分法提取前景目标的二值图像。

其中，所述步骤D中绘制颜色直方图之前还包括步骤：

统计图像中各种颜色出现的概率，将各种颜色出现的概率按照由高到低进行排名，选出排名位于前预设数值位的颜色做为主色；

所述步骤D包括步骤：

绘制选出的主色的颜色直方图。

其中，所述步骤C中对检测到的目标进行跟踪包括步骤：

遍历当前帧检测到的所有目标，和上一帧图像所检测到的目标进行比较，若满足如下条件：

S_cross>min(S_pre,S_temp)×R

S_cross=Width_cross×Height_cross

Width_cross=min(right_pre,right_temp)-max(left_pre,left_temp)

Height_cross=min(Bottom_pre,Bottom_temp)-max(Top_pre,Top_temp)

其中，Scross为前后两帧的交叉面积，Width_cross为投影到水平方向上的交叉部分的长度；Height_cross为投影到垂直方向上的交叉部分的长度；right_pre为前一帧轮廓的右边界的值；right_temp为当前帧轮廓的右边界的值；left_pre为前一帧轮廓的左边界的值；left_temp为当前帧轮廓的左边界的值；Bottom_pre为前一帧轮廓的下边界的值；Bottom_temp为当前帧轮廓的下边界的值；Top_pre为前一帧轮廓的上边界的值；Top_temp为当前帧轮廓的上边界的值；所述R为交叉比例；