专利名称：视频车辆检测方法和装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及智能交通领域，尤其涉及一种视频车辆检测方法和装置。
技术背景随着经济的发展，汽车数量不断增加，地面交通情况变得日益复杂。为了 适应地面交通的迅速发展，现有技术采用智能交通系统实现对地面交通的管理 和控制。在所述智能交通系统中，视频车辆检测是一个核心问题，通过视频车 辆检测能够实时、有效地对车辆进行监督和管理。目前，视频车辆4企测方法主要可以包括两种基于背景的检测方法和基于 运动信息的检测方法。中国专利CN200610080495.9公开的基于机器视觉的车辆 检测和跟踪方法及系统就是一种基于背景的检测方法。该专利通过图像采集、 图像预处理、图像背景提取和更新以及识别目标等步骤对车辆进行视频检测， 并在检测的过程中通过膨胀和腐蚀等算法获得较好的检测结果。上述视频车辆检测方法在光线较强时，如白天，检测结果较好，但是，当 光线较弱车辆需要打开车灯时，如夜晚，车灯信号会对检测结果造成较大影响， 从而使得检测结果不准确。为了解决上述问题，现有技术将上述#见频车辆4企测方法和速度检测器等其 他;险测器相结合，实现在光线较弱时的视频车辆检测，通过该方法获得的检测 信号相较于上述两种视频车辆检测方法好，但是需要借助其他检测设备，且检 测结果仍然不准确。发明内容本发明的实施例提供一种视频车辆检测方法和装置，在光线较弱时，也能 够获得较准确的车辆4全测结果。为达到上述目的，本发明的实施例采用如下纟支术方案一种视频车辆检测方法，包括获取视频图像；对所述视频图像进行车灯 干扰消除操作，获取消除车灯干扰后的车辆图像；对所述消除车灯干扰后的车 辆图像上预先设置的至少一个检测区域进行检测，获取视频车辆检测结果。一种视频车辆检测装置，包括检测区域设置单元，用于设置至少 一个检测区域；视频图像获取单元，用于获取视频图像；车辆图像获取单元，用于对所述视频图像获取单元获取的视频图像进行车 灯干扰消除操作，获取消除车灯干扰后的车辆图像；检测结果获取单元，用于对所述车辆图像获取单元获取的消除车灯干扰后 的车辆图像上检测区域设置单元预先设置的至少一个检测区域进行检测，获取视频车辆检测结果。上述技术方案因为在获取车辆图像的过程中进行了车灯干扰消除操作，所 以有效地消除了车灯信号对车辆图像的干扰，进而使得根据该车辆图像获得的 视频车辆检测结果更准确，解决了现有技术由于车灯干扰而使检测结果不准确 的问题。上述技术方案在光线较弱的情况下也能够获得较准确的视频车辆检测 结果，并且不需要借助其他检测装置，实现简单、独立性强。
图1为本发明实施例提供的视频车辆检测方法流程图； 图2为本发明第一实施例提供的视频车辆检测方法流程图； 图3为本发明第二实施例提供的视频车辆检测方法流程图； 图4为本发明第四实施例提供的视频车辆检测方法流程图； 图5为本发明实施例提供的视频车辆检测装置结构示意图一； 图6为本发明实施例提供的视频车辆检测装置结构示意图二。
具体实施方式
为了解决现有技术提供的视频车辆检测方法在光线较弱时获得的检测结果 不准确的问题，本发明实施例提供一种视频车辆检测方法和装置。 如图1所示，本发明实施例提供的视频车辆检测方法，包括 步骤IOI,获取视频图像；步骤102,对所述视频图像进行车灯干扰消除操作，获取消除车灯干扰后的 车辆图像；步骤103,对所述消除车灯干扰后的车辆图像上预先设置的至少一个检测区 域进行检测，获取视频车辆4企测结果。本发明实施例提供的视频车辆检测方法，通过对视频图像进行车灯干扰消 除操作，减小了车灯信号对车辆图像的干扰，使得根据该车辆图像检测获得的 -阮频车辆4全测结果更加准确。为了使本领域技术人员能够更清楚地理解本发明实施例提供的技术方案， 下面结合附图和具体的实施例进行详细说明。实施例l:采用帧差法从视频图像中获取运动车辆的车辆图像，并用最大类 间方差法(OTSU)对所述车辆图像中的车灯干扰信号进行消除，对消除车灯干 扰信号后的车辆图像进行检测，获取视频车辆检测结果。如图2所示，具体步骤可以包括步骤201，获取一见频图像；步骤202，利用帧差法对所述视频图像进行处理，获取车辆图像； 在本实施例中具体可以利用帧差法根据公式(1 )获取车辆图像 <formula>formula see original document page 8</formula> (1)其中，/w(x,力为第k+l帧视频图像，y;"力为第k帧视频图像，《(x，力为 第k帧车辆图像；步骤203，利用最大类间方差法对所述步骤202获取的车辆图像进行二值化 处理，消除所述车辆图^f象的车灯干扰，获取消除车灯干扰后的车辆图像；方差是灰度分别均匀性的 一种度量，方差值越大表明构成图像的两部分差 别越大，当所述步骤202获取的车辆图像中有部分车辆被误分为背景，或者部 分背景被误分为车辆时，会导致两部分的差别变小，当类间方差最大时错分的 概率最小，因此，本发明实施例采用最大类间方差法消除所述车辆图像中的车 灯干扰；在本实施例中，所述步骤203利用最大类间方差法对所述车辆图像进行二 值化处理的步骤可以包括第一，获取车辆图像中车辆与背景的二值化阈值，包括 获取车辆图像的最大像素值max和最小像素值min,令二值化阈值t=min, 大于t的像素为车辆，小于t的像素为背景，获得Wo(车辆像素点数占整个车辆 图像的比例)，uo(车辆的平均灰度)，Wl(背景像素点数占整个车辆图像的比例)，U！(背景的平均灰度)和U (整个车辆图像的平均灰度，可以通过公式U=WoX Uo+W! X Ul获得)，根据b=W0 X (Uo-U)2+Wi X (Ul-U)2获取所述车辆图像的类间方差b!，令t=min+l,获取相应的w0、 u0、 w。 w和u，才艮氺居b=w0 x (uo-uf+w! x (u广u)2 获取所述车辆图像的类间方差b2,依次类推，令t-max，获取所述车辆图像的类 间方差bi，从所述获取的b!、 b2……bi中获取最大值，则所述最大值对应的t为 二值化阈值；第二，根据所述二值化阈值重新划分车辆和背景，获取消除车灯干扰后的 车辆图像；步骤204,对所述步骤203消除车灯干扰后的车辆图像上预先设置的至少一 个检测区域进行检测，获取—见频车辆检测结果。在本实施例中，所述检测区域的位置和数量可以预先根据实际的检测需要 设定，例如可以设置马路两侧或者道路中间为检测区域等；所述视频车辆检 测结果所包含的信息也可以预先根据检测需要设定，例如，所述视频车辆检测 结果可以包括车辆进入标识、车辆存在标识、车辆马史出标识或者车辆驶出时 刻等。通过上述车辆4企测结果可以实现对车辆排队长度、车辆存在情况、违章 停车以及逆向行驶等交通指标的检测。实施例2:釆用帧差法从一见频图像中获取运动车辆的车辆图像，并用最大类 间方差法(OTSU)对所述车辆图像中的车灯干扰信号进行消除，对消除车灯干 扰信号后的车辆图像进行检测，获取视频车辆检测结果，在一段检测时间内没 有检测到有运动的车辆时，采用背景差法从视频图像中获取静止车辆的车辆图 像，并用最大类间方差法(OTSU)对所述车辆图^f象中的车灯干扰信号进行消除， 对消除车灯干扰信号后的车辆图像进行检测，获取视频车辆检测结果。如图3所示，具体步骤可以包括步骤301至步骤304与实施例2所示的步骤201至步骤204相同，此处不作赘述；步骤305，进行检测计时；步骤306,在步骤305的计时到达，且步骤304获取的车辆检测结果为没有 车辆存在时，利用背景差法对步骤301中获取的视频图像进行处理，获取车辆 图像；步骤307，利用最大类间方差法对所述步骤306获取的车辆图像进行二值化
处理，消除所述车辆图4象的车灯干扰，获取消除车灯干扰后的车辆图像；在本实施例中，所述步骤307的具体实现方法与实施例1所示的步骤203 相同，此处不作赘述；步骤308,对所述步骤307消除车灯干扰后的车辆图^f象上预先设置的至少一 个检测区域进行检测，获取视频车辆检测结果，其中，所述视频车辆检测结果 可以包括车辆进入标识、车辆存在标识、车辆驶出标识或者车辆驶出时刻等。实施例3:采用背景差法从视频图像中获取静止车辆的车辆图像，并用最大 类间方差法(OTSU)对所述车辆图像中的车灯干扰信号进行消除，对消除车灯 干扰信号后的车辆图像进行检测，获取视频车辆检测结果。本实施例的具体步骤与实施例2所述的步骤306至308相同，此处不作赘述。实施例4:采用背景差法从视频图像中获取静止车辆的车辆图像，并用最大 类间方差法(OTSU)对所述车辆图像中的车灯干扰信号进行消除，对消除车灯 干扰信号后的车辆图像进行检测，获取视频车辆检测结果，在一段检测时间内 没有检测到有静止的车辆时，采用帧差法从视频图像中获取运动车辆的车辆图 像，并用最大类间方差法(OTSU)对所述车辆图像中的车灯干扰信号进行消除， 对消除车灯千扰信号后的车辆图像进行检测，获取视频车辆检测结果。如图4所示，具体步骤可以包括步骤401,获取视频图像；步骤402，利用背景差法对步骤401中获取的视频图像进行处理，获取车辆 图像；步骤403,利用最大类间方差法对所述步骤402获取的车辆图像进行二值化 处理，消除所述车辆图^f象的车灯干扰，获取消除车灯干扰后的车辆图像；
步骤404，对所述步骤403消除车灯干扰后的车辆图像上预先设置的至少一 个检测区域进行4企测，获取视频车辆检测结果； 步骤405,进行检测计时；步骤406，在步骤405的计时到达，且步骤404获取的车辆检测结果为没有 车辆存在时，利用帧差法对步骤401中获取的视频图像进行处理，获取车辆图 像；步骤407，利用最大类间方差法对所述步骤406获取的车辆图像进行二值化 处理，消除所述车辆图像的车灯干扰，获取消除车灯干扰后的车辆图像；步骤408,对所述步骤407消除车灯千扰后的车辆图像上预先设置的至少一 个检测区域进行检测，获取视频车辆检测结果。述，此处不作赘述。本发明实施例提供的视频车辆检测方法，通过对视频图像进行车灯干扰消 除操作，减小了车灯信号对车辆图像的干扰，使得根据该车辆图像检测获得的 视频车辆检测结果更加准确，可以适应光线较弱(如，夜晚)的情况下使用， 并且，才艮据所述^L频车辆^r测结果包含的车辆进入标识、车辆存在标识、车辆 驶出标识或者车辆驶出时刻等信息可以实现对夜间车辆的存在性、排队长度、 违章停车以及逆向行驶等的检测，不需要借助其他检测装置，运算量较小，且实现简单、独立性强。与上述方法相对应地，如图5所示，本发明实施例还提供一种视频车辆检 测装置，包括检测区域设置单元501,用于设置至少一个检测区域；视频图像获取单元502,用于获取视频图像；
车辆图像获取单元503,用于对所述视频图像获取单元502获取的视频图像 进行车灯干扰消除操作，获取消除车灯干扰后的车辆图像；检测结果获取单元504,用于对所述车辆图像获取单元503获取的消除车灯 干扰后的车辆图像上检测区域设置单元501预先设置的至少一个检测区域进行 检测，获取视频车辆检测结果。进一步地，如图6所示，所述车辆图像获取单元503可以包括第 一视频图像处理单元5031,用于对所述视频图像获取单元502获取的视 频图像进行处理，获取车辆图像；车灯干扰消除单元5032,用于利用最大类间方差法对所述第一视频图像处 理单元5031获取的车辆图像进行二值化处理，消除所述车辆图像的车灯干扰， 获取消除车灯干扰后的车辆图像。进一步地，如图6所示，所述^f见频车辆^r测装置，还可以包括沐企测计时单元505,用于进行检测计时；当所述检测计时单元505计时到达，且所述^r测结果获取单元504获取的 检测结果为没有车辆存在时，所述车辆图^象获^^又单元503还可以包括第二视频图像处理单元5033，用于使用另一种方法对所述视频图像获取单 元502获取的视频图像进行处理，获取车辆图像；所述车灯干扰消除单元5032，还用于利用最大类间方差法对所述第二视频 图像处理单元5033获耳又的车辆图像进行二值化处理，消除所述车辆图^^的车灯 干扰，获取消除车灯千扰后的车辆图像。其中，所述第一^见频图1象处理单元5031和第二3见频图像处理单元5033对 所述视频图像获取单元502获取的视频图像进行处理的方法包括帧差法或者 背景差法。
本发明实施例提供的视频车辆检测装置，在获取车辆图像的过程中进行了 车灯干扰消除操作，有效地消除了车灯信号对车辆图像的干扰，从而使得根据 该车辆图像获得的视频车辆检测结果更准确，解决了现有技术由于车灯干扰而 使检测结杲不准确的问题。本发明实施例提供的技术方案在光线较弱的情况下 也能够获得较准确的视频车辆检测结果，并且不需要借助其他检测装置，实现 简单、独立性强。本发明实施例提供的视频车辆检测方法和装置，可以应用在智能交通系统 中，实现在光线较弱的情况下，如夜晚，对车辆进行准确4全测。可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、》兹碟或光盘等。以上所述，仅为本发明的具体实施方式
，但本发明的保护范围并不局限于 此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到 变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应 所述以权利要求的保护范围为准。
权利要求
1、一种视频车辆检测方法，其特征在于，包括获取视频图像；对所述视频图像进行车灯干扰消除操作，获取消除车灯干扰后的车辆图像；对所述消除车灯干扰后的车辆图像上预先设置的至少一个检测区域进行检测，获取视频车辆检测结果。
2、 根据权利要求1所述的视频车辆检测方法，其特征在于，所述对所述视 频图像进行车灯干扰消除操作，获取消除车灯干扰后的车辆图像包括利用帧差法对所述视频图像进行处理，获取车辆图像； 利用最大类间方差法对所述车辆图像进行二值化处理，消除所述车辆图像 的车灯干扰，获取消除车灯干扰后的车辆图像。
3、 根据权利要求2所述的视频车辆检测方法，其特征在于，还包括 进行4全测计时；当计时到达，且所述;MJ页车辆检测结果为没有车辆存在时，还包括利用背景差法对所述视频图像进行处理，获取车辆图像；利用最大类间方差法对所述车辆图像进行二值化处理，消除所述车辆图像的车灯干扰，获取消除车灯干扰后的车辆图像；对所述消除车灯干扰后的车辆图像上预先设置的至少 一个检测区域进行检测，获取视频车辆4企测结果。
4、 根据权利要求1所述的视频车辆检测方法，其特征在于，所述对所述视 频图像进行车灯干扰消除4喿作，获取消除车灯千扰后的车辆图像包括利用背景差法对所述视频图像进行处理，获取车辆图像； 利用最大类间方差法对所述车辆图像进行二值化处理，消除所述车辆图像 的车灯干扰，获取消除车灯干扰后的车辆图像。
5、 根据权利要求4所述的视频车辆检测方法，其特征在于，还包括 进4亍;险测计时；当计时超时，且所述^L频车辆检测结果为没有车辆存在时，还包括利用帧差法对所述视频图像进行处理，获取车辆图像；利用最大类间方差法对所述车辆图像进行二值化处理，消除所述车辆图像 的车灯干扰，获取消除车灯干扰后的车辆图像；对所述消除车灯干扰后的车辆图像上预先设置的至少 一个检测区域进行检 测，获取视频车辆4全测结果。
6、 根据权利要求1至5任一所述的视频车辆检测方法，其特征在于，所述 车辆4全测结果包括以下任意 一种以上的信息车辆进入标识、车辆存在标识、车辆驶出标识或者车辆马史出时刻。
7、 一种视频车辆检测装置，其特征在于，包括 检测区域设置单元，用于设置至少一个检测区域； 视频图像获取单元，用于获取视频图像；车辆图像获取单元，用于对所述视频图像获取单元获取的视频图像进行车 灯干扰消除操作，获取消除车灯干扰后的车辆图像；检测结果获取单元，用于对所述车辆图像获取单元获取的消除车灯干扰后 的车辆图像上检测区域设置单元预先设置的至少一个检测区域进行检测，获取 视频车辆检测结果。
8、 根据权利要求7所述的视频车辆检测装置，其特征在于，所述车辆图像 获取单元包括第 一视频图像处理单元，用于对所述视频图像获取单元获取的视频图像进 行处理，获取车辆图像； 车灯干扰消除单元，用于利用最大类间方差法对所述第一视频图像处理单 元获取的车辆图像进行二值化处理，消除所述车辆图像的车灯干扰，获取消除 车灯干扰后的车辆图^^。
9、 根据权利要求8所述的视频车辆检测装置，其特征在于，还包括 检测计时单元，用于进行检测计时；当所述;)^测计时单元计时到达，且所述+企测结果获取单元获取的^r测结果 为没有车辆存在时，所述车辆图像获取单元还包括第二视频图像处理单元，用于使用另 一种方法对所述视频图像获取单元获 取的视频图像进行处理，获取车辆图像；所述车灯干扰消除单元，还用于利用最大类间方差法对所述第二视频图像 处理单元获取的车辆图像进行二值化处理，消除所述车辆图像的车灯干扰，获 取消除车灯干扰后的车辆图像。
10、 根据权利要求8或9所述的视频车辆4全测装置，其特征在于，所述第 一视频图像处理单元和第二视频图像处理单元对所述视频图像获取单元获取的 视频图像进行处理的方法包括帧差法或者背景差法。
全文摘要
本发明公开一种视频车辆检测方法和装置，涉及智能交通领域。为解决现有技术提供的视频车辆检测方法在光线较弱时获得的检测结果不准确的问题而发明。本发明提供的技术方案为获取视频图像；对所述视频图像进行车灯干扰消除操作，获取消除车灯干扰后的车辆图像；对所述消除车灯干扰后的车辆图像上预先设置的至少一个检测区域进行检测，获取视频车辆检测结果。本发明实施例可以应用在智能交通系统中，实现在光线较弱的情况下，如夜晚，对车辆进行准确检测。
文档编号G08G1/017GK101398932SQ200810167900
公开日2009年4月1日 申请日期2008年10月16日 优先权日2008年10月16日
发明者微 刘, 韶 刘, 菁 杨, 硕 胡, 锋 郭 申请人:青岛海信电子产业控股股份有限公司