[发明专利]一种车辆智能识别监控方法

说明书

所属技术领域

本发明涉及一种车辆智能识别监控方法。

背景技术

随着科学技术的不断发展，人们的出行也越来越便利，各种各样的汽车、电动车等已经成为人们生活中必不可少的交通工具。因为车辆很多，交通安全更是重要，所以利用计算机视觉为基础开发车辆监控系统辅助监测者，系统将提供道路上的车辆信息给监测者知道，代替人眼来长时间观察道路状况。

现如今，在交通等领域中，视频监控对于安防起着至关重要的作用，为了提高安防的实时性，需要将车载监控视频的画面实时传回控制中心或调度中心等，对此，相关技术中普遍采用将原视频画面通过车地无线通信直接传回。

国际上视频监控技术通过几十年的发展，已经在诸多领域内取得了众多研究成果。相对来说，我国在该领域的研究工作起步比较晚，研究基础相对薄弱。但是近年来，随着我国视频分析技术、多媒体数据库、人工智能技术的发展，国内政府支持以及国际上的影响，为视频监控系统的研究提供了必要的理论基础和技术条件。

监控设备一般会选取拍摄的车辆图片的感兴趣区域来进行图像处理或特征识别，现有技术中进行图像处理的准确性不够；并且在进行图像识别时未考虑监控车辆的车型、图像前期处理等因素对特征识别结果的影响，因此其特征识别或图像处理的结果都不够理想，尤其是在追踪识别方面，存在识别率低的情况。

发明内容

本发明提供一种车辆智能识别监控方法，该方法采用了长焦摄像机和近焦摄像机同时采集车辆的远景图像数据和近景图像数据，利用4G网络传输模块图像进行快速传输，采用专门的图像数据处理和识别方法，提高了车辆监控的图像清晰度，识别准确率以及监控效率。

为了实现上述目的，本发明提供一种车辆智能识别监控方法，该方法具体包括如下步骤：

S1. 长焦摄像机和近焦摄像机实时采集图像数据，并存储图像数据；

S2. 微处理器对图像数据进行初步处理，并由4G无线数据发送模块发送给监控平台；

S3.监控平台接收图像数据，并存储于中控服务器；

S4.对图像数据进行处理和识别；

S5. 将数据识别结果在显示终端上显示，并对异常情况进行预警。

优选的，在步骤S1中所述长焦摄像机可用于采集监控视场中所有车辆的第一图像数据，所述第一图像数据包含在所述目标车辆发生违法行为时所拍摄的多个第一图像、所述目标车辆的违法行为类型、所述目标车辆到达预设位置时拍摄的第一目标图像及所述第一目标图像的拍摄时间。

优选的，在步骤S1中，所述近焦摄像机用于采集车辆到达预设位置时的第二图像数据，所述第二图像数据包含多个第二图像及所述第二图像的拍摄时间；

在所述第一图像数据中获取目标车辆的位置信息，根据拍摄时间和获取的目标车辆的位置信息，在所述第二图像中找到所述目标车辆，并在所述第二图像中获得所述目标车辆的特征信息，所述特征信息至少包含车牌信息和车窗区域图像信息。

优选的，在所述步骤S4中包括如下步骤：

识别上述车窗区域图像信息中的上述车辆的驾驶者的人脸特征和识别上述车窗区域图像信息中是否存在驾驶状态特征，得到状态识别结果，其中，上述驾驶状态特征包括上述驾驶者打电话的特征、上述车辆的遮阳板打开的特征以及上述驾驶者系安全带的特征中的至少之一，其中，上述识别结果包括上述驾驶者的人脸特征和上述状态识别结果。

优选的，在所述步骤S4中还包括如下步骤：

对车辆图像进行高光和/或阴影调整，得到处理后的车辆图像；调整上述车窗区域图像中各个像素点的对比度系数，得到上述处理后的车窗区域图像；用于将上述处理后的车辆图像的任意一条边与上述处理后的车窗区域图像的一条边拼接，得到清晰度更高的图像信息。

优选的，采用如下方法进行图像拼接：

采用小波算法将图像中的多个区位做分割，把相连在一起的区位做相同标记；

依序扫描图像画面的像素值，当扫描到像素值为255时，则标上标记，直至图像画面无255的像素值；

所述区位为4连接区位结构，所述4连接区位结构包括位于拼接边中心的R_x,y及位于拼接边中心右、下、左、上的R_x+1,y、R_x,y+1、R_x-1,y、R_x,y-1，每个区位的扫描顺序按照右、下、左、上依次进行；

依照各连接区位颜色的不同，找出各个区位X轴的最大值和最小值以及Y轴的最大值和最小值，得到四个点后，再将其连接起来框出车窗区域图像；