专利名称：一种基于视频的车型判别方法
技术领域：
本发明属于视频检测技术领域，具体涉及一种基于视频的车型判别方法。
背景技术：
随着社会主义市场经济的发展，人们的生活水平得到了极大的提高，机动车辆的数量也随之迅速增加。由此带来了交通拥堵、交通事故频发、交通环境恶化、收费制式混乱、交通管理落后等交通问题，从而一种大范围、全方位发挥作用的实时、准确、高效的综合交通运输管理系统就应运而生。智能化交通系统(Intelligent Transportation System,简称ITS)正是在这种条件下产生的。车辆类型判别，简称为车型判别，作为ITS中的一个重要分支，在打击盗窃车辆、规范交通秩序、大型停车场管理、高速公路自动计费、交通流量统计等方面具有广阔的应用前景。目前，准确判别车型仍是一个较新的课题，人们在不断探索着简单、方便、快速的识别方法。到目前为上，已形成了以利用红外线、环形线圈和雷达等传感器为手段的一系列车型判别分类方法。这些方法原理简单，物理概念清晰明确，实现起来较容易。但也存在硬件系统较复杂，系统的环境适应能力较差，故具有故障率较高、维修不便等缺陷，在实际使用中难以推广。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷或不足，本发明的目的在于，提供一种基于视频的车型判别方法，该方法可以对视频范围内所有车辆类型实现实时、可靠的判别。为了实现上述任务，本发明采取如下的技术解决方案一种基于视频的车型判别方法，其特征在于，按照下列步骤实施步骤一，在视频序列图像中，在垂直于车道线方向上手动设置两个虚拟线圈，将车辆通过两个虚拟线圈时的视频图像进行二值化；采用一种已知的摄像机几何标定方法，得到图像像素行和实际距离之间的映射关系，即映射表。从而可得出两个虚拟线圈之间的实际距离。步骤二，当车尾通过两个虚拟线圈时，分别记录下两个时间帧，从而得到车辆通过虚拟线圈所用时间。再结合步骤一中得出的两个线圈间的距离，可求出车辆通过虚拟线圈时的平均速度。步骤三，在两个虚拟线圈之间设置一条固定标记线，分别记下车头以及车尾经过该固定位置时的时间帧，从而得到车辆通过该标记线时(此时车辆正好走过一个车长距离)所用时间。再结合步骤二中所求速度，即可求出车辆长度。步骤四，利用车辆长度即可对其类型进行判别。
本发明的基于视频的车型判别方法，与现有技术相比，可以对视频范围内所有车辆类型进行识别，不受环境限制，能够对车辆类型进行实时、可靠的判别。并且易于实现、准确性较高，很适合于实时判别车辆类型，具有广阔的应用前景。
下面结合附图和 具体实施例对本发明作进一步的详细说明。图I为不同类型的车辆经过同一路段。图2为视频图像中的虚拟线圈示意图。图3是小车和大车经过固定标记线时的二值化效果图。其中，图3(a)中两幅图为小车经过固定标记线时的二值化效果图，图3(b)中两幅图为大车经过固定标记线时的二值化效果图。图4为车型判别流程图。以下结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
具体实施例方式本实施例给出一种基于视频的车型判别方法，利用视频检测以及图像处理的相关技术，求出车辆长度，从而对车辆类型进行实时，可靠的判别。具体按下列步骤进行步骤一，在视频序列图像中，在垂直于车道线方向上手动设置两个虚拟线圈，如图2所示。将车辆通过两个虚拟线圈时的视频图像进行二值化；采用一种已知的摄像机几何标定方法(中国专利申请“一种线性模型下的摄像机几何标定方法”(公开(公告)号CN102222332A)，得到图像中像素行和实际距离之间的映射关系，即映射表，根据该映射表，可以求出两个虚拟线圈之间的实际长度M。步骤二，当车尾通过第一个虚拟线圈时，记下当前图像帧数N1 ;当车尾通过第二个虚拟线圈时，记下当前图像帧数N2。由于播放25帧视频图像所用时间为I秒，可知车辆通过两个虚拟线圈所用时间为Atl= (N2-N1)/25秒。因此，可以求出车辆通过两个虚拟线圈时的平均速度为v = M/t。。步骤三，在两个虚拟线圈之间设置一条固定标记线，当车头经过该固定标记线时，记下当前的图像帧数N3，紧接着当车尾经过该固定标记线时，记下当前的图像帧数N4，所以车辆通过该标记线所用的时间帧数为N4-N3,由此可得出，车辆通过该标记线所用时间(即车辆走过一个车辆长度所用时间)t:t= (N4-N3)/25秒。又步骤二中已经求出车辆通过两个虚拟线圈时的速度V，从而可以求出车辆长度L :S卩L = vXt。步骤四，利用得出的车辆长度对其类型进行判别。众所周知，不同类型车辆的长度是不同的，车辆长度是车辆类型的一个重要标志，识别起来也比较直观，容易。因此，可以利用车辆长度对其类型进行准确地判别。本发明所述的车型判别算法，根据各车的车长大小，将车分成大，中，小3个类型。大型车主要包括大型客车，货车，以及工程车，小型车主要包括各种两厢轿车，小型面包车，以及一些微型皮卡车，中型车是指除了大型和小型车以外的其他车辆，主要包括一些小型货车和小型客车。通过车长对车型进行限定性的判断，其判断逻辑如(I)式所示--=:…< ■ .t C(I)
iI > M_在公式⑴中假设，小型车为1，中型车为2，大型车为3。通过公式⑴可见，当车长小于或等于700厘米时直接可以断定该车为小型车，而当车长大于或等于1400厘米时可直接判定该车为大型车，当车长在这两个值所确定的范围之内时，则可以判断为中型车。这样的判断结果实时，准确，可靠。其判断逻辑关系如图4所示。以下是发明人给出的具体实施例。实施例在视频序列中，在垂直于车道线方向上设置两个虚拟线圈，根据一种标记方法得到映射表，得到两个虚拟线圈之间的实际距离为1864. 67厘米。实施例I :已 知在视频序列中，有一辆小车通过。当车尾通过第一个虚拟线圈时，记录下当前图像帧数为20，当车尾通过第二个虚拟线圈时，记录下当前图像帧数为38，因此车辆通过虚拟线圈所用时间为0. 72秒。故车辆通过虚拟线圈时的速度为2589. 82厘米/秒。当车头通过固定标记线时，当前帧数为24，当车尾通过固定标定线时，当前帧数为29，因此车辆通过标记线所用时间为0. 20秒。车辆通过固定标记线的二值化图像如图3(a)所示。从而求出车辆长度为517. 36厘米，根据判断可知其为小车，与实际相符。实施例2 :已知在视频序列中，有一辆大车通过。当车尾通过第一个虚拟线圈时，记录下当前图像帧数为68，当车尾通过第二个虚拟线圈时，记录下当前图像帧数为93，因此车辆通过虚拟线圈所用时间为I秒。故车辆通过虚拟线圈时的速度为1864. 67厘米/秒。当车头通过固定标记线时，当前帧数为71，当车尾通过固定标定线时，当前帧数为92，因此车辆通过标记线所用时间为0. 84秒。车辆通过固定标记线的二值化图像如图3(b)所示。从而求出车辆长度为1566. 32厘米，根据判断可知其为大车，与实际相符。
权利要求
1. 一种基于视频的车型判别方法，其特征在于，按照下列步骤实施 步骤一，在视频序列图像中，在垂直于车道线方向上手动设置两个虚拟线圈，将车辆通过两个虚拟线圈时的视频图像进行二值化；采用已知的摄像机几何标定方法，得到图像像素行和实际距离之间的映射关系，即映射表；从而可得出两个虚拟线圈之间的实际距离；步骤二，当车尾通过两个虚拟线圈时，分别记录下两个时间帧，从而得到车辆通过虚拟线圈所用时间；再结合步骤一中得出的两个线圈间的距离，可求出车辆通过虚拟线圈时的平均速度； 步骤三，在两个虚拟线圈之间设置一条固定标记线，分别记下车头以及车尾经过该固定位置时的时间帧，从而得到车辆通过该标记线时所用时间，再结合步骤二中所求速度，即可求出车辆长度； 步骤四，利用车辆长度即可对其类型进行判别。
全文摘要
本发明公开了一种基于视频的车型判别方法，通过利用视频检测以及图像处理的相关技术，求出车辆长度，从而对车辆类型进行判别。与现有技术相比，可以对视频范围内所有车辆类型进行识别，不受环境限制，能够对车辆类型进行实时、可靠的判别。并且易于实现、准确性较高，很适合于实时判别车辆类型，具有广阔的应用前景。
文档编号G08G1/017GK102637361SQ20121009604
公开日2012年8月15日 申请日期2012年4月1日 优先权日2012年4月1日
发明者付洋, 刘雪琴, 宋焕生, 张辉, 李文敏, 李晓, 杨媛, 杨孟拓 申请人:长安大学