[发明专利]一种基于视觉识别的违章停车检测系统

权利要求书

1.一种基于视觉识别的违章停车检测系统，其特征在于，包括：交通互联检测网和违章事件监控平台，所述交通互联检测网通过无线通讯方式与所述违章事件监控平台相连接；

所述交通互联检测网包括多个道路停车检测装置和多个无人机辅助检测装置，所述多个道路停车检测装置设置在城市道路的违停监测区域用于检测车辆违停信息，并在车辆违停时进行警示，所述多个无人机辅助检测装置用于在交通主干道和车流量较多的交通支路上进行巡检；

所述违章事件监控平台用于按区域对违章停车检测结果进行分析和数据存储，并向交警管理终端发布违停信息，以便及时处理违停事件。

2.如权利要求1所述的基于视觉识别的违章停车检测系统，其特征在于，每个道路停车检测装置包括云台摄像机、控制模块、违停判定模块、远程通讯模块和智能报警模块；

所述云台摄像机用于采集监控区域的视频图像数据，获取视频数据后，通过解码器解码，将颜色空间从YUV格式转换为RGB格式，并将处理后的视频数据发送给所述违停判定模块；

所述控制模块用于控制云台的转动和缩放，所述控制模块接收到所述违停判定模块的控制信号后控制所述云台摄像机的运动对监控区域的非机动车辆进行选择跟踪，并判断目标位置和视场中心的距离是否超出阈值范围，若超过设定阈值则计算转动控制参数，按照所述转动控制参数向控制云台发送开始运动和停止运动的命令，若未超过设定阈值则判断镜头是否需要变焦，若需要变焦则计算倍率，并向所述控制云台发送开始变倍和停止的命令，否则保持跟踪状态；

所述违停判定模块用于对监测区域的非机动车辆进行检测识别，并对识别到的检测车辆进行跟踪、越界及违停动作判断；

所述远程通讯模块用于向所述违章事件监控平台发送违章停车信息，所述违章停车信息包括区域地址、车辆车型和跟踪视频数据；

所述智能报警模块用于进行现场提醒，所述智能报警模块包括声光报警器。

3.如权利要求2所述的基于视觉识别的违章停车检测系统，其特征在于，所述违停判定模块包括车辆检测单元、越界判断单元和违停判断单元；

所述车辆检测单元采用帧差法检测运动区域，然后对检测目标进行HOG特征提取，并采用基于SVM的分类算法通过SVM分类器获取分类结果，判断检测目标是否为车辆；

所述越界判断单元读取视频帧信息，并用背景差分法检测运动区域，同时获取边界区域位置，检测运动区域包括用背景差分法提取视频图像的前景图，获取粗略运动车辆的前景图，再根据设置阈值去除大部分的阴影，得到较准确的运动车辆前景图，画出运动车辆轮廓，并将面积小的矩形删掉，取运动车辆轮廓中底边中点作为运动目标位置，将所述运动目标位置与设置好的边界区域位置进行比较，判断是否发生越界；

所述违停判断单元采用基于fDSST算法的目标跟踪方法进行车辆跟踪，并在检测到目标在越界区域内停留超过一定时长时，判定车辆行为为违章停车。

4.如权利要求3所述的基于视觉识别的违章停车检测系统，其特征在于，在将所述运动目标位置与设置好的边界区域位置进行比较时，先对监测矩形区域和运动目标位置进行透视变换获取新位置，避免摄像机拍摄的图像中物体发生畸变，再将新位置作为运动目标位置与设置好的边界区域位置进行比较，所述透视变换通过透视矩阵将图像投影到一个新的平面。

5.如权利要求4所述的基于视觉识别的违章停车检测系统，其特征在于，所述HOG特征提取的提取过程包括：获取检测窗口，对图像进行灰度化处理，采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响并抑制噪音的干扰；捕获轮廓信息，计算图像每个像素的梯度，包括大小和方向；将图像块划分成小单元，统计每个单元的梯度直方图，然后对比归一化每一个重叠的图像块获得HOG特征向量。

6.如权利要求3所述的基于视觉识别的违章停车检测系统，其特征在于，所述目标跟踪方法具体包括：将样本图像的灰度和样本的HOG特征相结合作为输入样本f的多维特征，通过训练得到理想输出，在新一帧图像中，利用二维的位置滤波器先确定目标新位置，然后以当前中心位置为中心点在一维的尺度相关滤波器下，获取不同尺度的候选块，最后寻找出最优的匹配尺度。