[发明专利]一种基于SVM的车辆逆行检测装置和检测方法

摘要

本发明提出一种基于SVM的车辆逆行检测装置和检测方法，创新性地把分类器用于检测车辆逆行；结合轨迹上车辆的多种特征进行分类，包括重心、速度、加速度、面积、周长、最小外接矩形等，能有效的提高分类的准确率；考虑一般道路上逆行发生的概率比较低，为了获取更多的逆行样本，创新性的将正向行驶的样本逆序后作为逆行样本，再与原始样本结合，有效的补充了逆行样本，能够有效调节正负样本数量不均的问题。

主权项

1.一种基于SVM的车辆逆行检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1.1）车辆及轨迹标记：用矩形框将进行车辆标记，标记出每一辆出现的车辆的轨迹，以及车辆的每段轨迹属性，即属于正向行驶还是逆行；将所有标记过的车辆轨迹倒序排列，并且将轨迹的属性进行转换，即正向行驶的转换为逆行，逆行的转换为正向行驶；1.2）车辆特征提取及轨迹学习：所述车辆特征包括：重心、速度、加速度、面积、周长、最小外接矩形；其中重心是二维坐标，速度和加速度是二维矢量；设定一段能检测出车辆逆行的最小轨迹长度为N，删除所有长度小于N的轨迹；将某条轨迹设为（1,2,…,M）（M≥N），则将其拆分为M‑N+1条长度为N的轨迹（1,2,…,N），…，（M‑N+1，M‑N+2，…，M）；将轨迹上的车辆特征组成一个N维向量，其中向量元素由车辆的所有特征向量组成，并将所有的轨迹及其对应的标记作为训练样本，使用SVM方法进行训练，得到车辆逆行和正向行驶检测的分类器；1.3）车辆检测：基于背景建模的运动车辆检测方法对图像采集模块采集是图片数据进行检测；1.4）轨迹提取及分类：计算当前帧车辆与前一帧车辆的相似度，将当前帧的车辆加入到对应的跟踪轨迹中；对于某一车辆，如果其跟踪轨迹长度大于等于N，则提取轨迹上最近N个车辆的特征，组成N维向量；将该N维向量放入上述的车辆逆行分类器中，得到检测结果，将结果传回控制模块。