[发明专利]一种车辆遮阳板状态的检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其是一种车辆遮阳板状态的检测方法。

背景技术

遮阳板安装在汽车前风挡玻璃上，能防止阳光刺眼，可由驾驶员自行放下或者调整合适的放下角度。当前一些不法分子会在夜间放下遮阳板，利用遮阳板的遮挡性来遮掩其面容特征，防止其面容特征被卡口系统拍摄到，从而逃避了法律的制裁。为了提前对此种情形进行预警，及时地反馈车辆的可疑性，有效地为公安提供参考信息，有必要对车辆的遮阳板状态进行快速、有效的检测。

但是，由于受道路复杂和车内环境复杂等客观因素的影响，现有的夜间车辆遮阳板状态检测方法，存在如下问题：1、道路纹理对遮阳板检测造成了一定的影响；2、容易把形状相似的部分（如车内摆放的矩形物体和车窗所粘贴的标签等）当成遮阳板而引起检测失败；3、实用性不高，难以应用到实际卡口系统中。这些因素严重影响了遮阳板状态检测的效率和检测精度，因此，目前仍没有完善、成熟的夜间遮阳板状态检测算法可应用于实际工程中。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的是：提供一种检测效率高、检测精度高和实用性高的车辆遮阳板状态的检测方法，以满足公安部门的安全预警需求。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种车辆遮阳板状态的检测方法，包括：

A、获取检测图像；

B、对检测图像进行灰度预处理，从而得到灰度图像；

C、对灰度图像进行主要连通区域提取，并计算主要连通区域的几何特征和矩形相似程度；

D、对灰度图像进行水平长边缘提取，并将水平长边缘与主要连通区域进行特征匹配，从而得到区域边缘匹配关系；

E、根据区域边缘匹配关系、主要连通区域的几何特征和主要连通区域的矩形相似程度对遮阳板的状态进行判定。

进一步，所述步骤B，其包括：

B1、对检测图像进行彩色图像灰度化，从而得到灰度化图像；

B2、对灰度化图像进行灰度拉伸，从而得到拉伸图像；

B3、采用数学形态学方法去掉拉伸图像的高亮区域，从而得到灰度图像。

进一步，所述步骤C，其包括：

C1、采用预设的阈值对灰度图像进行阈值化，从而得到二值图像；

C2、对二值图像进行数学形态学处理，从而得到形态学运算图像；

C3、根据遮阳板形状的先验知识，对形态学运算图像进行剔除处理，从而得到主要连通区域；

C4、计算主要连通区域的几何特征和矩形相似程度。

进一步，所述步骤C4，其包括：

C41、计算主要连通区域的几何特征；

C42、提取主要连通区域的等效矩形，并计算等效矩形的几何特征；

C43、根据主要连通区域的几何特征和等效矩形的几何特征对主要连通区域的矩形相似程度进行计算。

进一步，所述主要连通区域的几何特征包括主要连通区域的质心位置、重心位置、宽度、高度、宽高比、面积、外接矩形和外接矩形的面积；所述等效矩形的几何特征包括等效矩形的位置以及等效矩形的面积。

进一步，所述步骤D中对灰度图像进行水平长边缘提取这一步骤，其包括：

D1、对灰度图像进行边缘提取，从而得到边缘图；

D2、对边缘图进行水平边缘点提取，从而得到水平边缘图；

D3、利用连通域原理从水平边缘图中提取出水平长边缘。

进一步，所述步骤D中将水平长边缘与主要连通区域进行特征匹配，从而得到区域边缘匹配关系这一步骤，其具体为：

对水平长边缘和主要连通区域进行特征匹配，寻找主要连通区域中是否存在着与水平长边缘相匹配的上边缘和下边缘，从而得到区域边缘匹配关系。

进一步，所述步骤E，其包括：

E1、根据区域边缘匹配关系判断主要连通区域是否存在着匹配边缘，若不存在，则执行步骤E2，反之，则执行步骤E3；

E2、根据主要连通区域的几何特征和水平长边缘判断主要连通区域的位置关系是否正确，若是，则执行步骤E3，反之，则执行步骤E5；

E3、判断主要连通区域的矩形相似程度是否符合预设的阈值条件，若是，则执行步骤E4，反之，则执行步骤E5；

E4、判定车辆遮阳板的状态为遮阳板已被放下，并记录灰度图像中遮阳板的位置；

E5、判定车辆遮阳板的状态为遮阳板未被放下。

进一步，所述检测图像为车辆的车窗图像。