本发明涉及一种基于视频检测技术的车辆违章变道检测方法。
背景技术：
随着中国经济的快速发展和城镇化速度的提升，汽车保有量也迅猛增长，与之带来一个严重的问题就是城市交通严重拥堵，导致交通事故频发。有资料表明，70%交通事故是由于驾驶员不正常驾驶行为造成的，包括违章行驶、疲劳驾驶等。其中违章变道是一种很常见的交通违章行为，而且其危害巨大，因此对车辆违章变道的检测显得尤为重要。
车辆违章变道就是车辆行驶在某一车道内，在禁止变道的情况下突然变道到相邻的车道内行驶。传统的车辆违章变道检测方法主要有视频监控、地感线圈等。
视频监控就是在固定地点安装摄像头对车辆驾驶行为进行监控，这种方式成本较高，效率低，而且受人的主观因素影响较大，所以信息不太可靠。
地感线圈方法则是通过在某些特殊路段埋设地感线圈，并标定禁止变道区域，当车辆经过时，金属车体会切割地感线圈的磁感线，从而产生感应电动势来检测车辆违章变道，但是这种方法不但成本高，而且也有很大的局限性，例如安装地感线圈时需要破坏现有的路面，而且维修起来也不方便。
因此不管是视频监控还是地感线圈在车辆违章变道检测中都存在一定的误判和局限性，现有技术部分解决了车辆违章变道，但无法做到实时地检测视频范围内所有车辆的变道情况。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于视频检测技术的车辆违章变道检测方法，本方法克服传统检测方式的缺陷，基于图像处理、图像识别和视频检测技术实现车辆违章变道信息的实时采集和检测，提高检测精度，避免受外界干扰影响，同时降低了检测成本。
为解决上述技术问题，本发明基于视频检测技术的车辆违章变道检测方法包括如下步骤：
步骤一、图像预处理，对由摄像头采集到的连续单帧图像序列进行裁剪、缩放和图像增强操作，形成灰度图像；
步骤二、车道分类，将预处理后的灰度图像采用大津阈值法进行二值化分割，并根据车道几何特征过滤掉除车道线以外的杂质，然后采用hough变换对车道线进行分类检测，通过计算车道线像素点个数来判断实线车道和虚线车道；；
步骤三、车辆检测，对于固定检测采用背景差分法，移动检测则采用基于车辆模型匹配法，对车辆目标进行检测，从而识别车辆信息；
步骤四、车辆违章变道检测，当车辆越过实线车道时，对该车辆的车牌和车型进行识别，并记录和存储该段视频信息；
步骤五、将记录到的疑似车辆违章变道视频信息回传至后台服务器进行审核并确认。
进一步，步骤五中，后台服务器根据疑似车辆违章变道视频信息计算目标车辆运动轨迹距禁止变道的实线车道边线的平均距离并求出其离散程度，若离散度小，目标车辆正常行驶，离散度大，则目标车辆违章变道行驶。
进一步，将经后台服务器确认的车辆违章变道视频信息进行编码，并通过网络或电子显示屏实时公布出目标车辆的违章变道信息。
进一步，对于移动检测端，移动终端用户下载车辆违章变道检测app应用，通过移动终端的摄像头捕捉车辆行驶视频信息，对于违章变道行驶的车辆进行自动检测和识别并进行抓拍取证，并将违章变道视频信息回传至后台服务器，后台服务器审核确认为违章后，将其违章信息进行公布；对于固定检测端，通过固定检测设备采集并处理视频信息，将实时摄录的疑似违章变道视频信息回传到后台服务器，后台服务器集中处理固定检测端回传的疑似违章变道视频信息，经审核确认为违章后，公布目标车辆的违章变道信息。
进一步，所述目标车辆的违章变道信息包括车型、车牌号、违章时间和地点。
进一步，移动终端和固定检测终端均在终端内完成车辆违章变道的检测，然后将结果回传至后台服务器。
由于本发明基于视频检测技术的车辆违章变道检测方法采用了上述技术方案，即本方法通过捕获连续单帧图像序列判断车辆是否跨越禁止变道的实线车道来检测车辆违章变道信息，对于车道线采用hough变换检测直线，根据车道线像素点个数的多少来判断实线车道和虚线车道；对于车辆分别采用背景差法和基于车辆模型匹配法进行识别；当目标车辆越过实线车道线时，识别该车辆信息并记录和存储该段视频信息，将该疑似违章视频信息回传至后台服务器作出审核和确认。本方法克服传统检测方式的缺陷，基于图像处理、图像识别和视频检测技术实现车辆违章变道信息的实时采集和检测，提高检测精度，避免受外界干扰影响，同时降低了检测成本。
附图说明
下面结合附图和实施方式对本发明作进一步的详细说明：
图1为本发明基于视频检测技术的车辆违章变道检测方法流程框图。
具体实施方式
实施例如图1所示，本发明基于视频检测技术的车辆违章变道检测方法包括如下步骤：
步骤一、图像预处理，对由摄像头采集到的连续单帧图像序列进行裁剪、缩放和图像增强操作，形成灰度图像；
步骤二、车道分类，将预处理后的灰度图像采用大津阈值法进行二值化分割，并根据车道几何特征过滤掉除车道线以外的杂质，然后采用hough变换对车道线进行分类检测，通过计算车道线像素点个数来判断实线车道和虚线车道；
步骤三、车辆检测，对于固定检测采用背景差分法，移动检测则采用基于车辆模型匹配法，对车辆目标进行检测，从而识别车辆信息；步骤四、车辆违章变道检测，当车辆越过实线车道时，对该车辆的车牌和车型进行识别，并记录和存储该段视频信息；
步骤五、将记录到的疑似车辆违章变道视频信息回传至后台服务器进行审核并确认。
优选的，步骤五中，后台服务器根据疑似车辆违章变道视频信息计算目标车辆运动轨迹距禁止变道的实线车道边线的平均距离并求出其离散程度，若离散度小，目标车辆正常行驶，离散度大，则目标车辆违章变道行驶。
优选的，将经后台服务器确认的车辆违章变道视频信息进行编码，并通过网络或电子显示屏实时公布出目标车辆的违章变道信息。
优选的，对于移动检测端，移动终端用户下载车辆违章变道检测app应用，通过移动终端的摄像头捕捉车辆行驶视频信息，对于违章变道行驶的车辆进行自动检测和识别并进行抓拍取证，并将违章变道视频信息回传至后台服务器，后台服务器审核确认为违章后，将其违章信息进行公布；对于固定检测端，通过固定检测设备采集并处理视频信息，将实时摄录的疑似违章变道视频信息回传到后台服务器，后台服务器集中处理固定检测端回传的疑似违章变道视频信息，经审核确认为违章后，公布目标车辆的违章变道信息。
优选的，所述目标车辆的违章变道信息包括车型、车牌号、违章时间和地点。
优选的，移动终端和固定检测终端均在终端内完成车辆违章变道的检测，然后将结果回传至后台服务器。
本方法采用视频检测技术，在进行视频信息获取时，所用到的算法都是传统算法，故无论是移动终端还是固定检测终端对系统的软硬件要求不高，而且在对视频信息处理时会将视频信息进行编码和压缩，回传的处理结果也只是很小的一部分，故节省了大量的存储空间和传输带宽。
由于传统的车辆违章变道检测用的是视频监控和地感线圈等方式，这些方式都有一定的误判和局限性，现有技术部分解决了车辆违章变道，但无法做到实时地检测视频范围内的所有车辆变道情况；而本方法可以很好地弥补或解决这些问题；同时，本方法还具有以下优势：
1、检测范围广、精度高，通过摄像头可以检测视频范围内的所有车辆行驶信息，而且通过视频图像处理使计算结果更加精准；
2、实时性好，所处理的视频流都是实时采集到的单帧图像序列，受到外界环境干扰小；
3、更新维护方便，在不影响交通运行的情况下实现系统的升级和维护；
4、系统多功能化，在实时检测车辆违章变道的同时还可以对违章停车、逆行、超速、闯红灯等其他违章情况进行监测；
5、系统模块化，可以嵌入到其他交通监控系统中。
因此本方法与传统违章变道检测方法相比，能够提供更高精度、更方便灵活、更全面的车辆违章变道检测服务，具有广阔的应用前景和极高的现实意义。