一种车辆变道检测方法及车辆变道检测系统与流程

1.本发明涉及视频监控技术领域，特别是涉及一种车辆变道检测方法及车辆变道检测系统。


背景技术：

2.在车辆行驶过程中，如果进行了违章变道，很容易导致交通事故的发生，带来严重后果，特别是在高速道路上后果更为严重。因此，通常需要对车辆在高速道路上的变道行为进行监测。
3.在现有技术中，使用跟踪技术进行变道检测，跟踪过程中摄像机云台会移动，无法再检测其它车辆，即同一时刻只能检测一辆车是否变道。


技术实现要素：

4.本发明主要解决的技术问题是提供一种车辆变道检测方法及车辆变道检测系统，能够同时检测多辆车，提高变道检测的准确率。
5.为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种车辆变道检测方法，该车辆变道检测方法包括：获取第一图像、第二图像和第三图像，第一图像是利用第一相机获取得到的，第二图像是利用第二相机获取得到的，第三图像是利用第三相机获取得到的，第一相机的监控范围包含第二相机的监控范围和第三相机的监控范围；获取第一图像、第二图像和第三图像中的车辆信息，将第二图像和第三图像中的车辆映射至第一图像中，并对第一图像、第二图像和第三图像中的车辆进行关联；获取相关联车辆在第一图像、第二图像和第三图像中车辆的车道信息，判断车辆是否变道。
6.其中，获取第一图像、第二图像和第三图像中的车辆信息，将第二图像和第三图像中的车辆映射至第一图像中，并对第一图像、第二图像和第三图像中的车辆进行关联包括：在第一图像中标记出第二相机的监控区域和第三相机的监控区域；分别获取第二图像和第三图像中车辆在第一图像中的映射位置坐标；获取第一图像中车辆的位置坐标，将位置坐标与映射位置坐标相同的车辆进行关联。
7.其中，获取相关联车辆在第一图像、第二图像和第三图像中车辆的车道信息包括：在第一图像、第二图像和第三图像中标记出车道线；获取第一图像、第二图像和第三图像中车辆的位置坐标，基于车辆的位置坐标获取车辆所在车道信息。
8.其中，判断车辆是否变道包括：检测车辆是否压线；当检测到车辆压线时，分别获取车辆压线的前一时刻以及后一时刻的车道信息；判断压线前与压线后的车道信息是否相同；若压线前与压线后的车道信息相同，则判定车辆仅压线行驶，并未变道；若压线前与压线后的车道信息不同，则判定车辆已变道。
9.其中，判断车辆是否变道包括：若相关联车辆在第二图像中的车道信息与在第三图像中的车道信息不同，且在第一图像中有压线，则判定车辆已变道；若相关联车辆在第二图像中的车道信息与在第三图像中的车道信息相同，且在多个第二图像中的车道信息不
同，则判定车辆多次变道。
10.为解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案是：提供一种车辆变道检测系统，该车辆变道检测系统包括：第一相机，用于获取第一图像；第二相机，用于获取第二图像；第三相机，用于获取第三图像；处理器，用于执行指令以实现上述的车辆变道检测方法。
11.其中，处理器包括第一处理器，第一处理器为第一相机的处理器，第一处理器用于获取第一图像、第二图像和第三图像中的车辆信息，将第二图像和第三图像中的车辆映射至第二图像中，并对第一图像、第二图像和第三图像中的车辆进行关联。
12.其中，当第一处理器检测到车辆在第一相机的监控范围内压线时，利用第一相机拍摄第一图像，当检测到车辆进入第二相机的监控范围时，利用第二相机拍摄第二图像；当检测到车辆进入第三相机的监控范围时，利用第二相机拍摄第三图像，其中，第一相机的监控范围包含第二相机的监控范围和第三相机的监控范围。
13.其中，第一处理器对第二图像和/或第三图像中的车辆进行车牌识别，获取车辆的车牌信息。
14.其中，处理器包括第二处理器和第三处理器，第二处理器为第二相机的处理器，第三处理器为第三相机的处理器，第二处理器用于获取第二图像中车辆的位置坐标、车道信息以及车牌信息，第三处理器用于获取第三图像中车辆的位置坐标、车道信息以及车牌信息。
15.其中，第一相机、第二相机和第三相机为多目摄像机的子相机，第二相机用于监控近处车辆，第三相机包括长焦镜头，用于监控远处车辆。
16.本发明的有益效果是：区别于现有技术的情况，本发明通过设置多个摄像机拍摄不同范围的车辆，通过第一相机、第二相机、第三相机分别采集不同范围的信息判断是否违章变道，达到可同时检测多辆车违章变道能够提高变道检测准确率。
附图说明
17.图1是本技术实施方式中一车辆变道检测方法的流程示意图；
18.图2是本技术实施方式中另一车辆变道检测方法的流程示意图；
19.图3是本技术实施方式中多目相机的结构示意图；
20.图4是本技术实施方式中监控范围的示意图；
21.图5是本技术实施方式中一具体车辆变道检测方法的流程示意图；
22.图6是本技术实施方式中第二相机监控视频的示意图；
23.图7是本技术实施方式中第一相机监控视频的示意图；
24.图8是本技术实施方式中三个相机的关联示意图；
25.图9是本技术实施方式中第一相机和第二相机的具体关联示意图。
具体实施方式
26.为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。
27.在车辆变道检测时，需要对车辆信息进行检测，但是车牌识别算法对画面中目标大小有要求的，比如要目标至少长宽100*100像素才能准确识别车牌信息，所以上方法只适
用于监控距离大概50米以内普通道路上。在高速路上因为车速较快，变道监控距离要求120～200米，存在以下问题：如果摄像机同时监控近处和远处车辆，那么远处车辆在画面中很小，无法满足车牌识别算法对目标大小的要求。如果摄像机用长焦镜头监控远处车辆，那么近处车辆无法监控到。因此，本技术提供一种车辆变道检测方法，通过设置多个摄像机拍摄不同范围的车辆，通过第一相机、第二相机、第三相机分别采集不同范围的信息判断是否违章变道，达到可同时检测多辆车违章变道能够提高变道检测准确率。
28.请参阅图1，图1是本技术实施方式中一车辆变道检测方法的流程示意图。需注意的是，若有实质上相同的结果，本实施例并不以图1所示的流程顺序为限。如图1所示，本实施方式包括：
29.s110：获取第一图像、第二图像和第三图像。
30.第一图像是利用第一相机获取得到的，第二图像是利用第二相机获取得到的，第三图像是利用第三相机获取得到的，第一相机的监控范围包含第二相机的监控范围和第三相机的监控范围。
31.s130：获取第一图像、第二图像和第三图像中的车辆信息，将第二图像和第三图像中的车辆映射至第一图像中，并对第一图像、第二图像和第三图像中的车辆进行关联。
32.对第一相机、第二相机和第三相机的监控范围进行坐标映射，当车辆出现在第二相机或第三相机的监控范围内时，同时会出现在第一相机的监控范围，利用三个相机分别获取对应拍摄的三个图像中的车辆信息，利用坐标映射将第二相机和第一相机拍摄的车辆进行关联，将第三相机和第一相机拍摄的车辆进行关联，因此，得到三个图像的关联信息，将同一车辆的第一图像、第二图像和第三图像作为一组。
33.s150：获取相关联车辆在第一图像、第二图像和第三图像中车辆的车道信息，判断车辆是否变道。
34.判断第一图像、第二图像和第三图像中车辆所在的车道信息，利用车道信息和车辆车道变化信息判断车辆是否变道。
35.该实施方式中，通过设置多个摄像机拍摄不同范围的车辆，通过第一相机、第二相机、第三相机分别采集不同范围的信息判断是否违章变道，达到可同时检测多辆车违章变道能够提高变道检测准确率。
36.请参阅图2，图2是本技术实施方式中另一车辆变道检测方法的流程示意图。需注意的是，若有实质上相同的结果，本实施例并不以图2所示的流程顺序为限。如图2所示，本实施方式包括：
37.s210：获取第一图像、第二图像和第三图像。
38.第一图像是利用第一相机获取得到的，第二图像是利用第二相机获取得到的，第三图像是利用第三相机获取得到的，第一相机的监控范围包含第二相机的监控范围和第三相机的监控范围。
39.s220：在第一图像中标记出第二相机的监控区域和第三相机的监控区域。
40.摄像机安装完成，调整好监控视野后，在第一相机的第一图像中标记出第二相机的监控范围，将第二相机的坐标映射到第一相机中，标记出第三相机的监控范围，将第三相机的坐标映射到第一相机中。
41.s230：分别获取第二图像和第三图像中车辆在第一图像中的映射位置坐标。
42.s240：获取第一图像中车辆的位置坐标，将位置坐标与映射位置坐标相同的车辆进行关联。
43.当车辆出现在第二相机的监控分为内时，根据车辆出现在第二相机画面位置、出现在第一相机位置、第二相机与第一相机关联区域坐标映射，将第一相机和第二相机得车辆关联起来。同样地将第一相机和第三相机的车辆关联起来。
44.s250：获取第一图像、第二图像和第三图像中车辆的位置坐标，基于车辆的位置坐标获取车辆所在车道信息。
45.在第一图像、第二图像和第三图像中标记出车道线，获取车道线的坐标信息。通过对第一图像、第二图像和第三图像中车辆进行坐标检测，结合车辆的位置坐标和车道线的坐标获取车辆所在车道信息。
46.s260：获取相关联车辆在第一图像、第二图像和第三图像中车辆的车道信息，判断车辆是否变道。
47.检测车辆是否压线；当检测到车辆压线时，分别获取车辆压线的前一时刻以及后一时刻的车道信息；判断压线前与压线后的车道信息是否相同；若压线前与压线后的车道信息相同，则判定车辆仅压线行驶，并未变道；若压线前与压线后的车道信息不同，则判定车辆已变道。若相关联车辆在第二图像中的车道信息与在第三图像中的车道信息不同，且在第一图像中有压线，则判定车辆已变道；若相关联车辆在第二图像中的车道信息与在第三图像中的车道信息相同，且在多个第二图像中的车道信息不同，则判定车辆多次变道。
48.该实施方式中，通过设置多个摄像机拍摄不同范围的车辆，通过第一相机、第二相机、第三相机分别采集不同范围的信息判断是否违章变道，具体地，第一相机进行压线检测，结合第一相机中车辆的压线信息和第二相机、第三相机中的车辆车道信息结合判断车辆是否变道，达到可同时检测多辆车违章变道，并且能够提高变道检测准确率。
49.本技术提出一种车辆变道检测系统，该系统包括第一相机、第二相机、第三相机和处理器，分别利用第一相机、第二相机和第三相机获取第一图像、第二图像和第三图像。在一实施方式中，第一相机、第二相机和第三相机可以为独立的三个摄像机，处理器包括第一处理器、第二处理器和第三处理器，第一处理器为第一相机的处理器，第二处理器为第二相机的处理器，第三处理器为第三相机的处理器。在另一实施方式中，第一相机、第二相机和第三相机可以为一个多目摄像机的子相机，请参阅图3，图3是本技术实施方式中多目相机的结构示意图。处理器包括第一处理器，所述第一处理器为第一相机、第二相机和第三相机的处理器。其中，第二相机用于监控近处车辆，第三相机包括长焦镜头，用于监控远处车辆，第一相机为全景相机，用于监控全景车辆，第一相机的监控范围包含第二相机的监控范围和第三相机的监控范围。请参阅图4，图4是本技术实施方式中监控范围的示意图。图4为第一相机的监控道路范围，一般地，该道路分为三个车道，检测区1为第二相机的监控范围，检测区2为第三相机的监控范围。
50.请参阅图5，图5是本技术实施方式中一具体车辆变道检测方法的流程示意图。需注意的是，若有实质上相同的结果，本实施例并不以图5所示的流程顺序为限。如图5所示，本实施方式包括：
51.s510：当检测到车辆进入第二相机的监控范围时，利用第二相机拍第二图像。
52.在第二相机的监控的视频画面中标记出车道线，如图6所示，图6是本技术实施方
式中第二相机监控视频的示意图。车道线1左边区域为第一车道、车道线1和车道线2之间为第二车道、车道线2右边区域为第三车道。当车辆出现在检测区1时，记录车辆在第二相机中的第二id，第二相机通过智能检测技术，检测出车辆在画面中的位置坐标，根据车辆在画面中的坐标信息判断车辆所在的车道信息。利用车牌识别技术识别监控视频画面中的车牌信息，并进行抓拍，得到第二图像。
53.s520：当检测到车辆进入第三相机的监控范围时，利用第二相机拍摄第三图像。
54.同样地，当车辆出现在检测区2时，记录车辆在第三相机中的第三id，第三相机通过智能检测技术，检测出车辆在画面中的位置坐标，根据车辆在画面中的坐标信息判断车辆所在的车道信息。利用车牌识别技术识别监控视频画面中的车牌信息，并进行抓拍，得到第三图像。
55.s530：当第一处理器检测到车辆在第一相机的监控范围内压线时，利用第一相机拍摄第一图像。
56.同样地，在第一相机的监控视频图像中也标记出车道线，请参阅图7，图7是本技术实施方式中第一相机监控视频的示意图。当车辆出现在第一相机的监控范围内时，记录车辆在第一相机中的第一id，记录车辆的车道信息，并对车辆的位置进行实时跟踪，当检测到车辆压线时，利用第一相机进行抓拍，得到第一图像。当检测到车辆不再压线时，再次记录车辆的车道信息。即车辆压线1次，记录压线前后的2个车道信息，抓拍1张图片；车辆压线2次，记录3个车道信息，抓拍2张照片；其它以此类推。
57.s540：第一处理器对第二图像和/或第三图像中的车辆进行车牌识别，获取车辆的车牌信息。
58.第一相机同时监控近处和远处车辆，那么远处车辆在画面中很小，无法满足车牌识别算法对目标大小的要求，因此，对第二图像和/或第三图像中的车辆进行车牌识别，获取车辆的车牌信息。
59.s550：将第一图像、第二图像和第三图像中的车辆进行关联。
60.请参阅图8，图8是本技术实施方式中三个相机的关联示意图。多目摄像机安装完成，调整好监控视野后，在第一相机的监控视频画面中标记出第二相机的监控范围，将第二相机的坐标映射到第一相机中，标记出第三相机的监控范围，将第三相机的坐标映射到第一相机中。
61.当车辆出现在第二相机的监控分为内时，根据车辆出现在第二相机画面位置、出现在第一相机位置、第二相机与第一相机关联区域坐标映射，将第一相机和第二相机得车辆关联起来。同样地将第一相机和第三相机的车辆关联起来。
62.具体地，请参阅图9，图9是本技术实施方式中第一相机和第二相机的具体关联示意图。假如第一相机和第二相机长宽像素都为1920*1080，相机安装好之后，在第一相机的监控范围内中标定第二相机的监控区域，区域四角坐标分别是(a,b)、(c,b)、(a,d)、(c,d),那么在第二相机图像中任意点坐标(x1,y1)对应第一相机图像中坐标(x2,y2)关系如下：
63.x1/1920＝x2/(c
–
a)，
64.y1/1080＝x2/(d
–
b)，
65.第一相机和第二相机分别通过智能检测出目标车辆的位置坐标，位置坐标满足以上关系，就将车辆关联起来。
66.通过目标车辆关联，通过绑定各相机上的目标算法id，得到第一相机、第二相机、第三相机目标车辆关联信息，如第一图像中车辆id为98，第二图像中车辆id为102，第三图像中车辆id为110，则表示在第一相机检测到目标id为98的车辆、第二相机检测到目标id为102的车辆、第二相机检测到目标id为110的车辆为同一部车。将目标车辆算法id、抓拍的三个图像，以及算法id绑定信息推送给违章变道检测模块。
67.s560：获取相关联车辆在第一图像、第二图像和第三图像中车辆的车道信息，判断车辆是否变道。
68.首先通过目标关联信息，判断三个图像中的车辆是否为同一车辆，当为同一车辆时，先对第一相机获取的信息进行判断，判断压线前与压线后的车道信息是否相同，若压线前与压线后的车道信息相同，则判定车辆仅压线行驶，并未变道；若压线前与压线后的车道信息不同，则判定车辆已变道，进一步进行变道判断。
69.若相关联车辆在第二图像中的车道信息与在第三图像中的车道信息不同，且在第一图像中有压线，则判定车辆已变道；若相关联车辆在第二图像中的车道信息与在第三图像中的车道信息相同，且在多个第二图像中的车道信息不同，则判定车辆多次变道。
70.如果目标车辆有违章压线或变道情况，抓拍到的第一图像、第二图像和第三图像合并成一张合成图，产生报警并且保存目标车辆车牌信息和合成图。如果目标车辆没有违章压线或变道，丢弃目标车辆所有信息。
71.在该实施方式中，提出一种多目摄像机，多目摄像机包括多个相机拍摄不同范围的车辆，通过第一相机、第二相机、第三相机分别采集全景、近处、远处的信息判断是否违章变道，通过多目摄像机进行高速公路上变道检测，减少高速路上立杆和布线数量，节省成本。具体地，通过第一相机全景检测压线情况，可以解决目标车辆先变道再变道回来的情况和车辆压线但是没有变道的情况，同时可检测变道次数，结合第一相机中车辆的压线信息和第二相机、第三相机中的车辆车道信息结合判断车辆是否变道，达到可同时检测多辆车违章变道，并且能够提高变道检测准确率。
72.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
73.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
74.以上所述仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。