专利名称：基于实时监控视频中的安全带检测方法
技术领域：
本发明一般涉及实时视频处理以及图像识别领域，具体涉及基于实时监控视频中的安全带检测方法。
背景技术：
随着社会经济的不断发展，人们的物质生活水平不断提高，越来越多的家庭选择小汽车作为代步工具。车辆的迅速增加给交通系统带来很大的负担，违法驾驶的行为依旧存在，驾车时前排座位的人是否佩戴安全带直接关系到自身和他人的安全。然而如今交通监控系统数据量过于庞大，要对每一个监控视频进行监控需要大量的人力资源，将实时监控中安全带检测自动化，智能化，高效化成为迫切需求。
现有的安全带检测一般是人工检测，或者是先用自动照相机拍照后再对监控车辆图片进行识别。人工检测耗费的人力资源很大，而且很费时间，滞后性很大。对车辆图片进行识别虽然实现了自动检测，但是每辆车的数据只有一张图片，而且有一定的滞后性。
发明内容
本发明针对当前交通监控视频数据量巨大，视频监控人力资源缺乏的情况，提供了基于实时监控视频中的安全带检测方法。本发明目的在于帮助交通监控人员在实时视频中快速找出未佩戴安全带驾驶的车辆，并对其进行保存。具体技术方案如下。基于实时监控视频中的安全带检测方法，包括以下步骤
1)读取监控摄像头拍摄的图像序列；
2)每获取一帧新图像时，用帧差法对图像序列进行运动车辆检测，获取运动车辆的矩形轮廓；
3)在监控视频中画一条垂直于车道方向的直线作为标记线，当有车辆的矩形轮廓的下边经过此标记线的时候对车辆进行截 4)对截取的车辆图片进行安全带检测。上述基于实时监控视频中的安全带检测方法中，步骤I)中摄像头拍摄的图像为彩色图像，图像分辨率为1920*1080，拍摄角度为行驶车辆的正面。上述基于实时监控视频中的安全带检测方法中，步骤2)中用帧差法获取运动车辆的矩形轮廓包括以下步骤
I ) 记摄像头最新获取的一帧图像为
4，上一帧图像为，将/_和/_,分别转化为灰度图/I和，其中η为最新一帧图像的中贞号；
2)使<和进行做差操作，得到差图像;
3)对U进行二值化操作，得到二值化图像/·^，其中二值化阈值为30，将值大于30的像素点赋值为255，值小于或者等于30的像素点赋值为O ;4)采用结构为3*3的矩形块对进行开运算，去除较小的斑块，得到图像；
5)检测图像/_中的连通区域，对每一个连通区域用一个最小矩形包含它，选取合适的矩形作为运动车辆的矩形轮廓。上述基于实时监控视频中的安全带检测方法中，步骤2. 5)中选取合适的矩形的
条件为
权利要求
1.基于实时监控视频中的安全带检测方法，其特征在于，包括以下步骤 读取监控摄像头拍摄的图像序列； 每获取一帧新图像时，用帧差法对图像序列进行运动车辆检测，获取运动车辆的矩形轮廓； 在监控视频中画一条垂直于车道方向的直线作为标记线，当有车辆的矩形轮廓的下边经过此标记线的时候对车辆进行截图； 对截取的车辆图片进行安全带检测。
2.根据权利要求1所述基于实时监控视频中的安全带检测方法，其特征在于步骤I)中摄像头拍摄的图像为彩色图像，图像分辨率为1920*1080或者以上，拍摄角度为行驶车辆的正面。
3.根据权利要求1所述基于实时监控视频中的安全带检测方法，其特征在于步骤2)中用帧差法获取运动车辆的矩形轮廓包括以下步骤记摄像头最新获取的一帧图像为 上一帧图像为J ,将J和/ 分别转化为灰度图/和/ ，其中η为最新一帧图像 的中贞号； 2)使i；和进行做差操作，得到差图像il*; 3)对厂进行二值化操作，得到二值化图像^w，其中二值化阈值为30，将值jS* tnresnoi a大于30的像素点赋值为255，值小于或者等于30的像素点赋值为O ; 采用结构为3 * 3的矩形块对I*—进行开运算，去除较小的斑块，得到图像 ；open 检测图像中的连通区域，对每一个连通区域用一个最小矩形包含它，选取合适 open的矩形作为运动车辆的矩形轮廓。
4.根据权利要求3所述基于实时监控视频中的安全带检测方法，其特征在于步骤 2.5)所述选取合适的矩形的条件为
5.根据权利要求1所述基于实时监控视频中的安全带检测方法，其特征在于步骤3)所述标记线由监控人员根据实际路况绘制，标记线的绘制标准为尽量接近监控摄像头，并且当车辆到达标记线时能拍摄到整个车身。
6.根据权利要求1所述基于实时监控视频中的安全带检测方法，其特征在于步骤3)所述对车辆进行的截图是在原始的彩色图像上截取。
7.根据权利要求1所述基于实时监控视频中的安全带检测方法，其特征在于步骤4)所述安全带检测方法包括以下步骤 记步骤3)的车辆截图为/■，采用opencv开源库中基于Haar特征的人脸分类器对Ier进行人脸检测，得到人脸矩形框iFU, y, % A),其中X，y分别为人脸矩形框左上角的横坐标和纵坐标，w, h分别为人脸矩形框的宽和高；2)对每一个步骤4.1)检测到的A),重新标定一个矩形区域A_)，其中 JT = x—w^y =J,,軍= 3*,，Α = 3* A; 3)将转化成灰度图/■,对/皿进行canny边缘检测，得到边缘图像其中canny边缘检测的参数中，高的阈值为60，低的阈值为O ; 4)对/ Ssr中的(x, y , W , h )区域进行霍夫直线检测，得到J (m A )区域中的一些直线，记这些直线的集合为lines ；5)对if(jr , u , A )进行分类，如果(
全文摘要
本发明提供了一种基于实时监控视频中的安全带快速检测方法，先用帧差法对实时视频拍摄的图片序列进行运动车辆检测，然后对检测到的车辆进行跟踪，当车辆行驶到摄像头视野中的标记线时截取该车辆的RGB图，接着检测副驾驶座是否有人，最后检测该车辆驾驶座和副驾驶座的人是否佩戴了安全带。本发明在对运动车辆进行跟踪处理以及安全带检测时都将图像转化为灰度图，处理速度快，准确率高，满足实时监控的要求。
文档编号G08G1/01GK103021179SQ201210582308
公开日2013年4月3日 申请日期2012年12月28日 优先权日2012年12月28日
发明者罗克勤 申请人:佛山市华电智能通信科技有限公司