专利名称：基于颜色特征的停车场车位检测算法的制作方法
技术领域：
本发明涉及模式识别、统计学习理论、图像处理领域，设计并实现了一种对室内外停车场车位占用情况进行实时监控和检测的通用方法。
背景技术：
近年来，随着经济社会的高速发展，我国城市机动车数量迅速增加，而停车场建设相对缓慢，停车难问题日益突出。研究车位检测方法可以有效的解决车位资源有限的问题，提高停车场车位的使用率，满足了停车场在效率、安全和管理上的要求，这将对我国现阶段智能交通的研究和发展、对停车场的合理高效利用起到积极的推动作用。目前，停车场车位检测方法有很多，主要可以分为基于物理特征的检测方法和基于视频监控、计算机视觉及图像处理技术的检测方法。基于物理特征的检测方法主要采用地埋感应线圈、超声波、地磁检测等方式实现。这种方式具有成本低、受气候影响小等优点，但是施工麻烦，要开挖路面，对路面造成破坏，而且路面受季节和车辆压力影响，线圈容易损坏，难于维护；基于视频监控、计算机视觉及图像处理技术的检测方式具有许多的优势，首先，拍摄视频图像的摄像机安装方便，更换不影响交通，容易调整和移动摄像头的位置，无需在车道路面上施工；其次，视频图像处理技术可以达到实时性强、车位检测精度高等特点。
发明内容
本发明的目的是提出一种基于颜色特征及模式识别相结合的车位检测方法。首次将颜色特征引入到停车场检测系统中，以期达到较高的车位检测准确率。本发明是采用以下技术手段实现的分析停车场车位图像信息颜色分布特点，统计空车位图像，构建背景颜色高斯模型，利用模型判断每个像素点的类属情况。但是这只能判断出此像素点为非背景像素点，还不能判断车位处是否停放的是车，所以应该提取一些跟车有关并且跟空车位具有很大区分性的特征，选择角点，边缘，方差，利用大量采集到的停车场图像训练SVM分类器，进行车位占泊情况检测。本发明实现的具体步骤阐述如下(I)采用CCD摄像头拍摄获取车位视频数据，摄像机的拍摄区域范围为1-4个车位，且摄像头相对位置和拍摄角度保持不变；(2)选择一幅无车的背景图像，设置无车背景图像待测车位的边框坐标，目的是截取只包含单一待测车位信息的图像数据，将得到的待测车位的背景图像设为I。;(3)对于每幅待测图像，按步骤(2)中的方式截取出具体待测车位的区域范围，进行如下预处理步骤(a) RGB模型到HSI模型转换。
权利要求
1. 一种基于颜色特征的停车场车位检测算法，其特征在于包括图像处理模块、特征提取模块、统计分类器设计模块；包括以下步骤 I. I.采用CCD摄像头拍摄获取车位视频数据，摄像机的拍摄区域范围为数个车位，且摄像头相对位置和拍摄角度保持不变； 1.2.选择一幅无车的背景图像，读取该图像并将其平滑去噪后转换成灰度图； I. 3.设置无车背景图像待测车位的边框坐标，截取只包含单一待测车位信息的图像数据，将得到的待测车位的背景图像设为Itl ; I. 4.对于每幅待测图像，然后按步骤I. 3中的方式截取出具体待测车位的区域范围，并进行预处理；读取每一幅彩色待测车位图像区域的信息，进行颜色空间转换，将RGB转换到HSI空间下，进行图像滤波处理； I. 5.特征提取阶段将车位的颜色特征运用到车位检测系统中，建立基于背景颜色的混合高斯模型，得到非空车位区域的面积及最小矩形区域的长宽比，然后提取边缘点密度、角点特征以及方差特征，利用数理统计方法计算车位五个特征参数面积S、长宽比LW，边缘点密度dE,角点数目count、车位方差σ ; I. 6.选择多幅待测车位图像作为训练样本图像，样本的选择要合理，选择多幅图像进行训练，其中50 %幅为空车位图像，50 %幅有车车位图像；利用统计模式识别的理论，训练SVM分类器； 1.7.将目标待测车位按上述步骤I. 1-1. 5步计算得到数个车位特征参数，分别代入由步骤I. 6确定的分类器中，直接进行目标识别。
2.根据权利要求I所述的一种基于颜色特征的停车场车位检测算法，其特征在于所述的步骤I. 6中所述的多幅为500幅。
3.根据权利要求I所述的基于颜色特征的停车场车位检测算法，其特征在于所述的拍摄区域范围为1-4个车位。
4.根据权利要求I所述的基于颜色特征的停车场车位检测算法，其特征在于所述的边缘点密度dE，采用经meanshift进行颜色聚类，将比较相近的颜色信息合成为一类，然后再在灰度空间下进行canny边缘检测，得到更加精确的边缘信息
5.根据权利要求I所述的基于颜色特征的停车场车位检测算法，其特征在于所述的角点数目count通过以下步骤取得运用Harris角点检测算法，统计出车位区域范围角点个数count ο
6.根据权利要求I所述的基于颜色特征的停车场车位检测算法，其特征在于所述的车位方差σ计算将待测车位图像I与选取的无车背景图像I。做差，计算其绝对值& =|7ν/ο 1,获得车位区域差值图像&只包含单独车位的信息，根据下面的
全文摘要
本发明公开了一种基于颜色特征的停车场车位检测算法，在大型停车场内架设CCD摄像头，通过CCD摄像头实时采集车位图像信息，再由计算机系统读入采集到的车位图像数据，并对这些图像数据依次进行待测车位截取、彩色图像平滑滤波等预处理，然后利用建立的背景混合高斯模型进行颜色特征提取。为了判断车位处是否停放的是车，提取方差、边缘及角点这些比较显著性的特征，作为每幅图像的特征空间，统计这些特征，输入利用边界样本训练好的分类器中，判断车位的占用情况。方法使用范围广泛，通用性强，可应用于室内及室外各种停车场环境，且具有安装方便，成本低廉，实时性好，检测精度高等优点。
文档编号G06K9/62GK102663357SQ20121008655
公开日2012年9月12日 申请日期2012年3月28日 优先权日2012年3月28日
发明者王立霞, 董珂, 蒋大林 申请人:北京工业大学