[发明专利]一种基于双目摄像头的实时车速检测方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种车速的检测方法，特别涉及一种基于双目摄像头的实时车速检测方法及系统。 

背景技术

随着社会的发展、人们生活水平的不断提高，机动车辆的使用已经成为交通运输的重要手段之一。随着机动车辆的投入使用量的不断增大，如何有效实现对机动车辆的管理和统计，对于道路交通安全和管理有着重要作用。而对机动车辆速度的检测则是行车辆管理的一个重要方面。 

目前道路上主要采用雷达、激光或者感应线圈的方式来检测车速。以上方法都已发展得较为成熟，但在使用过程中存在一定的局限性。基于地感线圈的测速方法具有简单快速获得车辆速度的优点，但地感线圈在受到长期挤压后容易损坏，若更换则需要挖开路面重新埋设，维护成本高；基于雷达的测速方法对于多个被检测目标车辆同时出现在检测区域时容易导致检测错误；基于激光的测速方法对驾驶员的眼睛具有较大危害，同时该方法也不能对多车道多车辆目标进行测速，设备成本投入高。 

公告号为CN203365452 U的专利申请文件提出一种基于双目立体视觉车速检测系统。所提出的双目立体视觉车速检测系统中，需要额外使用红外探测装置检测目标车辆，当一条道路上同时有多辆车经过红外探测装置时，车速检测系统将有可能失效，具有一定的局限性。同时精度高、性能稳定的红外探测装置价格昂贵，增加了前期投入和后期维护成本。此外，在使用过程中需要预先知道双目摄像头距离路面的高度和红外探测装置距离双目摄像头的距离，增加了系统使用的复杂度。 

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种速度测量精度高以及能够实现多车道多车辆目标同时测速的基于双目摄像头的实时车速检测方 法。 

本发明的另一个目的在于提供一种用于实现上述方法的基于双目摄像头的实时车速检测系统。 

本发明的第一目的通过下述技术方案实现：一种基于双目摄像头的实时车速检测方法，步骤如下： 

1)通过安装于道路旁的双目摄像头检测进入视角范围的车辆：采用三帧差法提取进入双目摄像头视角范围的车辆的矩形框和质心坐标，然后通过卡尔曼预测模型区域匹配运动车辆跟踪算法对目标车辆进行跟踪； 

2)通过对目标车辆的跟踪，记录车辆进入和离开双目摄像头视角范围的位置以及时间； 

3)根据双目视差测距原理建立双目摄像头视差深度表和双目摄像头各深度处视点距离光轴的垂直距离与其所成像的像素数比例关系表； 

4)获取车辆进入双目摄像视角并被检测到位置的视差以及离开双目摄像视角范围位置的视差，通过视差深度表得出车辆进入和离开位置的深度信息；获取车辆进入和离开双目摄像头视角范围的位置处视点距离光轴垂直距离在图像平面中的像素数，根据各深度处视点距离光轴的垂直距离长度与其所成像的像素数比例关系表，得出车辆进入和离开位置视点距离光轴的垂直距离； 

5)根据车辆进入和离开双目摄像头视角范围的位置视点距离光轴的垂直距离以及车辆进入和离开双目摄像头视角范围的位置的深度信息计算出车辆进入和离开双目摄像头视角范围的位置之间的行驶距离，然后根据车辆进入和离开双目摄像头视角范围的时间间隔，得出车辆的车速。 

优选的，所述步骤1)中采用三帧差法提取进入双目摄像头视角范围的目标车辆矩形框和质心坐标，具体过程如下： 

1-1)对双目摄像头拍摄到的图像序列进行中值滤波预处理； 

1-2)选取经过上述处理后的连续三帧图像，为前一帧图像PK-1(x，y)、当前帧图像PK(x，y)和后一帧图像PK+1(x，y)，分别计算当前帧与前一帧的帧差图像FD(x，y)，当前帧与后一帧的帧差图像FG(x，y)； 

1-3)对帧差图像FD(x，y)和FG(x，y)进行二值化和形态学滤波处理； 

1-4)将上述步骤处理后帧差图像FD(x，y)和FG(x，y)进行与运算得到目标图像，通过目标图像提取目标车辆的矩形框和质心坐标。 

更进一步的，所述步骤1)中卡尔曼预测模型区域匹配运动车辆跟踪算法对 目标车辆进行跟踪的过程如下： 

1-5)计算图像序列当前帧和后一帧所提取的目标车辆矩形框的长、宽和质心坐标； 

1-6)获取当前帧图像提取的矩形框和后一帧图像提取的矩形框之间的重叠面S(i)，重叠面积从大到小依次作为S(i)矩形框对应车辆的最佳预测、次最佳预测； 

1-7)计算当前帧图像中重叠面S(i)矩形框的面积、长、宽、质心坐标以及后一帧图像中经过卡尔曼预测预测与当前帧图像重叠面S(i)匹配的矩形框的面积、长、宽和质心坐标；