[发明专利]一种基于视频的车辆超速监控方法及系统

权利要求书

1.一种基于视频的车辆超速监控方法，其步骤包括：

（1）利用摄像头实时采集公路上的视频图像，并将图像数字化；

（2）对上述数字化后的图像进行预处理，所述的预处理包括图像几何校 正、图像增强和图像滤波；

（3）根据预处理后的图像判定视场中是否存在车辆，并确定存在车辆的 运动轨迹及行驶速度；在进行超速车辆检测时，采用基于帧间差分法，具体 包括以下步骤：

1)动态目标分割；

超速车辆的检测是通过帧间差分目标检测方法来实现的，具体方法为： 将灰度图像转化成黑白二值图像，对目标粗糙的边缘轮廓进行数学形态学滤 波，提取检测出目标轮廓参数，得到进入视场的目标物大小参数，其中，图 像的转化时通过下面的公式实现的：

M(x,y)=1,|It(x,y)-It-1(x,y)|>T0,|It(x,y)-It-1(x,y)|≤T,]]>

其中，I_t-1(x,y)为t-1时刻的图象像素（x,y）灰度；I_t(x,y)为t时刻的 图象像素（x,y）灰度；T为设定门限，其取值范围为8-16；

2)动态目标跟踪及行驶速度测量；

在一帧图像的活动目标窗口中选择一组具有不变性质的特征点，与下一 帧图像中的同类特征点作匹配，从而求得视差，动态目标的跟踪是通过特征 点匹配的方法来实现的；

所述特征点提取的步骤包括：

a.计算像元的有利值M：

M=minΣ(gi,j-gi,j+1)2Σ(gi,j-gi+1,j)2Σ(gi,j-gi+1,j+1)2Σ(gi,j-gi+1,j-1)2]]>

式中，i=n-2,…,n+2;j=m-2,…,m+2;m,n为窗口中心像元的行、列序列， g_i,j为(i,j)处图像的灰度值；

b.确定备选特征点，若像元的有利值M大于经验阈值，则该像元为备选 特征点；否则，该像元不是特征点；

c.用抑制局部非最大M值的方法确定特征点，具体方法为：检验窗口内 每个备选特征点的M值，取M值最大的像元作为特征点；

（4）对步骤(3)中出现车辆的车牌进行识别；

（5）根据车辆的行驶速度判断车辆是否超速，如果是则将该车辆的车牌 号、车辆的行驶速度、车辆的视频图像传送至监控中心。