[发明专利]车辆闯红灯的检测系统及方法有效

专利信息
申请号: 200810118190.1 申请日: 2008-08-14
公开(公告)号: CN101339697A 公开(公告)日: 2009-01-07
发明(设计)人: 王磊;邓亚峰;黄英 申请(专利权)人: 北京中星微电子有限公司
主分类号: G08G1/01 分类号: G08G1/01;G08G1/017;G08G1/04;G06K9/00
代理公司: 北京德琦知识产权代理有限公司 代理人: 王一斌;王琦
地址: 100083北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 车辆 闯红灯 检测 系统 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及检测技术,特别涉及一种车辆闯红灯的检测系统、以及一种车辆闯红灯的检测方法。

背景技术

车辆闯红灯的检测是指:在公路交通路口安装视频摄像头,并由该视频摄像头对过往于红绿灯的车辆进行拍摄,然后通过对拍摄到的图像进行运动检测,当检测出在红灯闪亮时存在运动区域时,即认为有车辆闯红灯,并将红灯闪亮时的多幅整帧图像传输给控制中心,供控制中心确认闯红灯车辆的身份。

现有技术中存在多种车辆闯红灯的检测方案,这些方案存在如下问题:

检测出在红灯闪亮时行驶的车辆后,需要将红灯闪亮时的所有图像传输给控制中心,从而使得车辆闯红灯的检测需要存储大量图像、占用较大的网络带宽、需要较高的线路铺设成本;

而且,控制中心需要对多幅整帧图像进行处理后才能够识别出闯红灯车辆的身份,延时很大、无法满足实时性要求;如果需要兼顾实时性,则对于控制中心的服务器要求极高,从而进一步增加了成本。

发明内容

有鉴于此,本发明提供了一种车辆闯红灯的检测系统、以及一种车辆闯红灯的检测方法,能够降低车辆闯红灯检测的成本。

本发明提供的一种车辆闯红灯的检测系统,该系统接收视频摄像头拍摄到的红绿灯区域的目标图像,且该系统包括:

运动检测模块,用于从目标图像中检测运动区域;

车辆检测模块,用于在所述红绿灯的红灯触发信号有效时,检测运动区域是否表示车辆,如果是,则表示有车辆闯红灯、通知车牌检测模块并将包含运动区域的目标图像发送至车牌检测模块,否则表示没有车辆闯红灯并丢弃包含运动区域的目标图像;

车牌检测模块,用于在运动区域表示车辆时,提取该运动区域中包含字符的车牌区域;

网络通信模块,用于将包含字符的车牌区域通过互联网协议IP网络传输至外部的控制中心。

该系统进一步包括:初始化模块;

所述视频摄像头拍摄到的红绿灯下方的目标图像,经所述初始化模块进行图像预处理后输出至所述运动检测模块。

所述车辆检测模块包括:

触发器,用于在所述红绿灯产生的红灯触发信号有效时,产生使能信号;

线性分类器,用于根据所述使能信号检测运动区域是否表示车辆。

所述车牌检测模块包括:

边缘提取子模块,用于在运动区域表示车辆时,对该运动区域进行边缘提取,得到二值化边缘图;

候选区域子模块,用于对二值化边缘图执行数学形态学操作,得到车牌候选区域;

定位搜索子模块,用于以大于预设字符尺寸的矩形框,依次提取车牌候选区域内各位置的子区域;

车牌分类器,用于识别各位置的子区域中包含的字符,得到各位置的子区域中包含字符的置信度;

区域确定子模块,用于将所述置信度最高的子区域确定为包含字符的车牌区域。

所述车牌分类器是以车牌样本图像中能够区分背景与字符的色彩为特征、并利用向量机预先训练得到的。

该系统进一步包括:时间记录模块,用于在运动区域表示车辆时,记录所述红绿灯所处区域的当前时间;

所述网络通信模块进一步用于将所述当前时间通过IP网络传输至外部的控制中心。

该系统集成于嵌入式处理器中。

本发明提供的一种车辆闯红灯的检测方法,接收视频摄像头拍摄到的红绿灯区域的目标图像,且该方法包括:

a、从目标图像中检测运动区域;

b、在所述红绿灯的红灯触发信号有效时,检测运动区域是否表示车辆,如果是,则表示有车辆闯红灯并执行步骤c,否则,表示没有车辆闯红灯并结束本流程;

c、在运动区域表示车辆时,提取该运动区域中包含字符的车牌区域。

所述从目标图像中检测运动区域之前,该方法进一步包括:对目标图像进行图像预处理。

所述检测运动区域是否表示车辆包括:利用预设的线性分类器检测运动区域是否表示车辆。

所述检测运动区域中包含字符的车牌区域包括:

对该运动区域进行边缘提取,得到二值化边缘图;

对二值化边缘图执行数学形态学操作,得到车牌候选区域;

以大于预设字符尺寸的矩形框,依次提取车牌候选区域内各位置的子区域;

利用预设的车牌分类器识别各位置的子区域中包含的字符,得到各位置的子区域中包含字符的置信度;

将所述置信度最高的子区域确定为中包含字符的车牌区域。

所述利用预设的车牌分类器识别各位置的子区域中包含的字符之前,该方法进一步包括:以车牌样本图像中能够区分背景与字符的色彩为特征、并利用向量机训练车牌分类器。

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