[发明专利]一种基于监控视频的停车检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于监控视频的停车检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

视频数据采集步骤：普通路边的监控摄像头拍摄的视频数据，所述监控摄像头的相对位置和拍摄的角度保持不变；

背景模型建立步骤：通过分析视频序列建立基于混合高斯模型的背景模型；

前景运动目标提取步骤：提取出视频图像中的运动前景目标；

静止目标区域检测步骤：检测出视频中的静区域，具体为先找到可疑的静止目标区域，然后经过N帧之后，与之前帧图像的相应位置进行相似度比较，确定是否为真正的静止区域；

车辆识别步骤：采用改进的Haar分类器对静止区域进行识别，达到检测车的目的；通过训练多个强分类器，将训练的强分类器级联起来构成所述改进的Haar分类器，逐一对输入图像进行分类识别，通过识别后则输入到下一级分类器，不通过则直接识别为非车辆。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法还包括阴影检测步骤：

采用基于HSV空间的阴影检测方法降低阴影对前景运动目标提取的影响，具体为：判断一个运动的点是否为阴影参照如下的公式：

其中，D、B分别表示HSV颜色空间下的前景图像的像素点和背景图像的像素点，其中D(x,y).V、B(x,y).V分别表示点(x,y)对应的前景点的亮度值和背景像素点的亮度值；D(x,y).H、B(x,y).H分别表示相应点的前景像素和背景像素的色度值；D(x,y).S、B(x,y).S分别表示相应点的前景像素和背景像素的饱和度值；α和β代表亮度的阈值，τ_s代表饱和度的阈值，τ_H代表色度的阈值；

结果用S表示，如果结果为1表示该点为阴影的像素点，如果结果为0表示该点是非阴影点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述静止目标区域检测步骤包括可疑静止区域检测子步骤：建立静止像素矩阵，当某一点为前景像素点，则在可疑静止像素矩阵的相对位置的值就会加一；如果某一点有前景变成背景，将该点在静止像素矩阵中的为0；如果某一个点达到了预期设置的阈值，则认为该点为可疑静止像素点，由可疑静止像素点组成的联通区域为可疑静止区域。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：在所述可疑静止区域检测步骤之前，所述方法还包括静止像素矩阵的建立：当前景目标由运动状态变成了静止状态的很短的时间内，静止的物体仍然为前景，利用这很短的时间内的像素点是否为前景的信息建立可疑静止像素矩阵，静止像素矩阵的大小和图片的大小相同，静止像素矩阵初始每个元素始化0，B(x,y)代表当前帧的在位置为(x,y)处的点是否为前景，表示如下式：

$B(x,y)=\left\{\begin{array}{cc}1& \begin{array}{cc}if& (x,y)\∈foreground\end{array}\\ 0& else\end{array}\right.$

静止像素矩阵的更新方式如下式：

$F_n(x,y)=\left\{\begin{array}{ccc}{F}_{n-1}(x,y)+1& if& B(x,y)=1\\ 0& if& B(x,y)=0\end{array}\right.$

其中F_n(x,y)代表静止像素矩阵点(x,y)处在第n帧的值。