[发明专利]一种基于车辆部位特征的车辆检测与跟踪方法有效
申请号: | 201210340153.1 | 申请日: | 2012-09-13 |
公开(公告)号: | CN102867416A | 公开(公告)日: | 2013-01-09 |
发明(设计)人: | 田滨;李叶;李泊;孔庆杰;王飞跃 | 申请(专利权)人: | 中国科学院自动化研究所;江苏中科智能工程有限公司 |
主分类号: | G08G1/01 | 分类号: | G08G1/01;G08G1/017 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人: | 宋焰琴 |
地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于车辆部位特征的车辆检测与跟踪方法,该方法包括以下步骤:定位视频序列中所有的车牌位置;定位视频序列中所有的车辆尾灯位置;通过组合车辆部位构建车辆模型,从而获取车辆位置;对车辆进行跟踪从而获取车辆的运动轨迹。本发明具有易于实现、鲁棒性强、精确度高、实时性强等优点,可以用于电子警察系统中的上层智能交通服务,如车流量统计、车辆违章检测以及治安卡口等服务。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 车辆 部位 特征 检测 跟踪 方法 | ||
【主权项】:
一种基于车辆部位特征的车辆检测与跟踪方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤S1,对视频序列中所有的车牌位置进行定位;步骤S2,对视频序列中所有的车辆尾灯位置进行定位;步骤S3,利用车牌和车辆尾灯之间的结构关系构建车辆模型,从而从每一帧图像中检测得到车辆位置;步骤S4,根据检测得到的车辆位置,对车辆进行跟踪从而获取车辆的运动轨迹;所述步骤S1进一步包括以下步骤:步骤S11,根据中国国标车牌的底色,获取视频序列每一帧图像的颜色灰度图像;步骤S12,利用所述颜色灰度图像计算图像梯度,得到梯度图像;步骤S13,在梯度图像中进行滑动窗口扫描,计算窗口内像素的平均梯度,以平均梯度值作为窗口中心像素点的像素值,得到该梯度图像对应的得分图像;步骤S14,在所述得分图像上确定车辆所在的区域,并利用非极大值抑制方法在车辆区域范围内求得局部极大值,如果该局部极大值大于设定的得分阈值,则以所述局部极大值为中心点,根据国标车牌的尺寸信息得到一车牌区域,将该车牌区域作为候选车牌区域;所述步骤S2进一步包括以下步骤:步骤S21,根据车辆尾灯的颜色,即红色,获取视频序列每一帧图像的颜色灰度图像;步骤S22,利用多阈值方法将所述颜色灰度图像分割为多幅二值化图像;步骤S23,对所述多幅二值化图像分别做连通域分析,取长宽比、面积大小在一定范围内的连通域作为候选车辆尾灯区域;步骤S24,对于出现重叠的候选车辆尾灯区域,保留其中面积最大的那个区域,最终得到检测出来的车辆尾灯区域。
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