一种基于车载传感器视频流匹配的实时测速方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于车载传感器视频流匹配的实时测速方法，利用车载摄像头拍摄的两幅图像中同一目标对象角点移动的像素数反推在两幅图像时间间隔内车辆行驶的位移，从而获得车辆的行驶速度，进而为驾驶员提供实时的速度信息，使用该方法只需要安装一个车载摄像头就可以实现对车速的监测，不存在车辆制造和装配误差以及轮胎磨损问题对车速测量的影响，方便可行。
【专利说明】一种基于车载传感器视频流匹配的实时测速方法【技术领域】
[0001]本发明属于数字图像处理、模式识别与系统辨识相关【技术领域】，具体涉及一种基于车载传感器视频流匹配的实时测速方法。
【背景技术】
[0002]目前，车辆测速方法有很多，大致可分为非车载式的测速方法和车载式的测速方法。非车载式的测速方法主要有雷达测速、激光测速和视频测速等方法，其中，视频测速方法具体通过软件算法对视频信号进行处理和分析，通常是从视频图像中获取参考对象，并计算出参考对象在一定的时间内移动的像素数，再进行像素数与实际距离的换算，最后根据速度公式计算得到车辆的运动速度，该方法不需要雷达，也不需要很多种的传感器，只需要将视频摄像头安装于道路的一侧和上方便可以实现对视频中车辆的行驶速度进行检测，但是该方法只能作为交通监管车速的一种手段，而无法实时在车辆上显示车速来提醒驾驶员。
[0003]车载式的测速方法主要有机械式测速、测速发电机、霍尔式传感器测速、地感线圈测速；通常利用轮轴转动产生的信息来得到速度值，并将速度显示在车速表上来提醒驾驶员。
[0004]目前的车辆自身测速的方法基本上分为两种:一种是通过测量变速箱里面齿轮转动的转速来计算；另外一种是通过装载ABS刹车上面的轮速仪来计算。但由于车辆传感器的制造和装配误差以及轮胎磨损、轮胎气压不符合规定等原因，都可能引起车辆速度测量结果与实际车速之间存在误差，易造成交通事故的发生。
【发明内容】
[0005]有鉴于此，本发明提供了一种基于车载传感器视频流匹配的实时测速方法，将利用拍摄的两幅图像中同一目标对象角点移动的像素数反推在两幅图像时间间隔内车辆行驶的位移，从而获得车辆的行驶速度，进而为驾驶员提供实时的速度信息。该方法只需要安装一个车载摄像头就可以实现对车速的监测，不存在车辆制造和装配误差以及轮胎磨损对车速测量的，方便可行。
[0006]一种基于车载传感器视频流匹配的实时测速方法，包括下列步骤:
[0007]步骤一、将视频采集设备安装在车身侧面，镜头朝向与车的航向垂直，在t2时刻分别采集视频图像，在h时刻采集的图像定义为基准图像，在t2时刻采集的图像定义为待配准图像，定义AT=t2_ti为车辆行驶时间；
[0008]步骤二、视频处理设备采用Harris角点检测方法对每幅图像中的角点进行提取，获得角点集；
[0009]步骤三、采用局部特征法对步骤三提取的角点集进行配准，获得匹配角点对；
[0010]步骤四、选取两幅图像中的同一目标对象，并从步骤三获得的匹配角点对中找到所述目标对象的一个角点对，采用仿射变换将待配准图像中目标对象的角点变换到基准图像中，从而获得目标对象的角点移动的像素数Δ d ；
[0011]步骤五、将目标对象的角点在图像中移动的像素数利用公式(9)转换为目标对象的角点的实际位移AS，AS即为车辆在AT时间内行驶的距离；
[0012]
【权利要求】
1.一种基于车载传感器视频流匹配的实时测速方法，其特征在于，包括下列步骤: 步骤一、将视频采集设备安装在车身侧面，镜头朝向与车的航向垂直，在t1、t2时刻分别采集视频图像，在时刻采集的图像定义为基准图像，在t2时刻采集的图像定义为待配准图像，定义AT=t2-ti为车辆行驶时间； 步骤二、视频处理设备采用Harris角点检测方法对每幅图像中的角点进行提取，获得角点集； 步骤三、采用局部特征法对步骤三提取的角点集进行配准，获得匹配角点对； 步骤四、选取两幅图像中的同一目标对象，并从步骤三获得的匹配角点对中找到所述目标对象的一个角点对，采用仿射变换将待配准图像中目标对象的角点变换到基准图像中，从而获得目标对象的角点移动的像素数Ad ; 步骤五、将目标对象的角点在图像中移动的像素数利用公式(9 )转换为目标对象的角点的实际位移AS，AS即为车辆在AT时间内行驶的距离；
2.如权利要求1所述的一种基于车载传感器视频流匹配的实时测速方法，其特征在于，所述步骤一中的基准图像和待配准图像为连续两帧图像。
【文档编号】G06T7/20GK103686083SQ201310659886
【公开日】2014年3月26日 申请日期:2013年12月9日 优先权日:2013年12月9日
【发明者】闫莉萍, 孙初雄, 王晓林, 夏元清, 王美玲, 付梦印 申请人:北京理工大学