[发明专利]一种基于视频处理的车位检测方法

说明书

【技术领域】

本发明涉及停车场管理领域，特别是涉及一种基于视频处理的车位检测方法。

【背景技术】

目前大型停车场都使用了车位引导系统，车位引导系统通过基于视频，地磁，超声波等方法的车位检测器检测车位上是否停靠了车辆，然后通过安装在车位上方的指示灯指示当前的车位是空(绿色灯)还是已经存在车辆(红灯)。目前基于视频技术的车位检测器中的车位检测，主要是通过车牌识别器对停靠在车位上的车辆进行车牌识别，然后利用车牌识别的结果进行车位反向查询。然而车牌识别器的识别率只有95％，而且一些新车没有车牌，因此现有的车位检测方法会存在一些漏检，导致车位指示出错。

【发明内容】

本发明所要解决的技术问题是：弥补上述现有技术的不足，提出一种基于视频处理的车位检测方法，可在不增加硬件成本的基础上较准确地检测车位状况。

本发明的技术问题通过以下的技术方案予以解决：

一种基于视频处理的车位检测方法，采集车位所在区域的视频，保存所述视频中的每一帧图像，提取第T+k×t帧图像作为图像集合进行检测，其中k为自然数；T和t为整数，由用户设定；检测方法包括以下步骤：1)依次判断图像集合中各帧图像是否为稳态，检测出首次连续达到稳态且彼此匹配的A帧图像；A为整数，由用户设定；将所述A帧图像中的最后一帧图像设定为背景图像或前景图像；如果设定为背景图像，则进入步骤2)；如果设定为前景图像，则直接进入步骤3)；2)对得到背景图像之后的各帧图像依次分别进行如下处理，直至产生前景图像：21)判断当前帧图像是否为稳态，如果是，则进入步骤22)；如果否，则结束当前帧图像的处理，进入下一帧图像的处理；22)判断当前帧图像是否与所述背景图像匹配，如果是，则设置背景统计次数N1+1，前景统计次数N2归0；如果否，则将背景统计次数N1归0，前景统计次数N2+1；其中，所述背景统计次数N1和前景统计次数N2的初始值均为0；23)根据所述背景统计次数N1和所述前景统计次数N2的结果输出检测状态：在所述N1大于等于统计阈值，输出无车状态，进入下一帧图像的处理；在所述N2等于统计阈值时，则将当前帧图像作为前景图像，将N2归0，进入步骤3)；在所述N1或者N2小于统计阈值时，直接进入下一帧图像的处理；3)将得到前景图像之后的各帧图像依次进行如下处理，直至产生新的背景图像：31)判断当前帧帧图像是否为稳态，如果是，则进入步骤32)；如果否，则结束当前帧图像的判断；32)判断当前帧图像是否与所述前景图像匹配，如果是，则设置所述前景统计次数N2+1，背景统计次数N1归0；如果否，则将前景统计次数N2归0，背景统计次数N1+1；33)根据所述背景统计次数N1和所述前景统计次数N2的结果输出检测状态：在所述N2大于等于统计阈值时，输出有车状态，进入下一帧图像的处理；在所述N1等于统计阈值时，则将当前帧图像作为新的背景图像，将N1归0，返回所述步骤2)；在所述N1或者N2小于统计阈值时，直接进入下一帧图像的处理。

本发明与现有技术对比的有益效果是：

本发明的基于视频处理的车位检测方法，通过提取图像集合中的满足条件的图像作为背景图像，以此为判断基准，当该图像被连续多次匹配后，输出有车或无车的判断结果。判断基准依据车位现场的情形进行实时更新，同时依据连续多次匹配的判断结果进行车位检测，可有效确保检测的准确性。整个检测方法，不依赖于硬件设备的增加改良，可在不增加硬件成本的基础上较准确地检测车位状况。根据统计结果，采用本发明的车位检测方法，即使统计阈值设置为1，即依据一次匹配判断结果，车位检测的准确率也能达到97％，也高于现有的依据车牌识别进行车位检测的方法的准确率。

【附图说明】

图1是本发明具体实施方式的基于视频处理的车位检测方法的流程图。

【具体实施方式】

下面结合具体实施方式并对照附图对本发明做进一步详细说明。

本发明依据图像处理，获取车位检测结果。采集停车场车位区域的视频，对采集的视频中的各帧图像进行图像处理，检测连续处于稳态且彼此匹配的多帧图像，将其中最后一帧图像作为背景图像，将产生背景图像之后的处于稳态的图像与该背景图像进行匹配判断，如果连续多次达到匹配，则判断为无车状态；如果连续多次不匹配，则将其视为一个新的判断标准，定义为前景图像。然后将之后的图像再与前景图像进行匹配判断，如果连续多次匹配，则判断为有车状态；如果连续多次不匹配，则更新背景图像，返回前述的判断步骤。整个检测过程，判断依据均是实时更新的，可确保检测结果的准确性。