[发明专利]一种公交车道占道检测方法及装置

权利要求书

1.一种公交车道占道检测方法，其特征在于，公交车的前部安装有摄像头，所述方法包括：

获得所述公交车的位置；判断所述公交车的位置是否在预设的公交车专用车道区域内；

所述公交车的位置在所述公交车专用车道区域内，则获取所述摄像头采集的原始图像；确定所述原始图像中的公交车道线区域和运动目标区域；

在所述运动目标区域的尺寸在预设车辆区域尺寸范围内的情况下，判断所述公交车道线区域和所述运动目标区域的重叠区域的面积是否大于预设阈值；

所述重叠区域的面积大于预设阈值，则基于所述重叠区域确定目标检测区域，在所述目标检测区域中进行车辆检测，在检测到车辆区域后，对所述车辆区域进行车牌识别，得到所述车辆区域内车辆的车牌号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到车牌号后，所述方法还包括：

将所述原始图像、所述车牌号、所述公交车的位置以及采集时间发送给管理平台。

3.根据权利要求1所述的方法，其特性在于，所述运动目标区域的尺寸不在预设车辆区域尺寸范围内或在所述目标检测区域中未检测到车辆区域或重叠区域的面积不大于预设阈值，所述方法还包括：

获取所述原始图像的下一图像，将所述下一图像作为原始图像，继续执行确定所述原始图像中的公交车道线区域和运动目标区域。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述原始图像中的公交车道线区域，包括：

识别所述原始图像中的公交车道线；

按照预设角度和预设宽度扩展所述公交车道线两侧的区域，得到公交车道线区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，识别所述原始图像中的公交车道线，包括：

提取所述原始图像中的感兴趣区域；

建立稀疏网格图像，对所述稀疏网格图像与所述感兴趣区域取交集，得到交集图像；对所述交集图像进行颜色过滤，得到只保留预设公交车道线颜色的特征图；

利用边缘检测算法提取特征图内的公交车道线边缘特征点；

对公交车道线边缘特征点进行图像膨胀处理，得到公交车道线所在的范围区域；

对公交车道线所在的范围区域进行直线检测，将检测所得的直线作为所述原始图像中的公交车道线。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述目标检测区域中进行车辆检测，包括：

将所述目标检测区域缩放至预设尺寸；

从缩放后的目标检测区域中确定各个待检测图像；

针对每一待检测图像，将该待检测图像输入至目标卷积神经网络，得到该待检测图像内有车辆或没有车辆的分类结果；所述目标卷积神经网络是用第一训练样本集预先训练预设初始卷积神经网络所得的；

将分类结果为待检测图像内有车辆的所有待检测图像合并，得到目标检测区域中的车辆区域。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一训练样本集包括正样本集和负样本集，正样本集包括含有车辆的图像，负样本集包括不含车辆的图像。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述车辆区域进行车牌识别，得到所述车辆区域内车辆的车牌号，包括：

对所述车辆区域进行颜色筛选，得到含有预设车牌颜色的第一车牌区域；

对所述第一车牌区域进行形态学滤波，并对形态学滤波后的第一车牌区域进行字符定位，得到字符区域；

将所述字符区域输入至目标SVM网络，得到判别结果，所述判别结果为所述字符区域属于车牌区域或者不属于车牌区域；所述目标SVM网络是用第二训练样本集预先训练预设初始SVM网络所得的；

对判别结果为属于车牌区域的字符区域进行字符识别，将识别出的字符作为所述车辆区域内车辆的车牌号。

9.一种公交车道占道检测装置，其特征在于，公交车的前部安装有摄像头，所述装置包括：

第一获得模块，用于获得所述公交车的位置；判断所述公交车的位置是否在预设的公交车专用车道区域内；

确定模块，用于所述公交车的位置在所述公交车专用车道区域内，获取所述摄像头采集的原始图像；确定所述原始图像中的公交车道线区域和运动目标区域；

判断模块，用于在所述运动目标区域的尺寸在预设车辆区域尺寸范围内的情况下，判断所述公交车道线区域和所述运动目标区域的重叠区域的面积是否大于预设阈值；

检测模块，用于在所述判断模块的判断结果为是时，基于所述重叠区域确定目标检测区域，在所述目标检测区域中进行车辆检测，在检测到车辆区域后，对所述车辆区域进行车牌识别，得到所述车辆区域内车辆的车牌号。