[发明专利]一种视频监控模式下的快速车型识别方法

说明书

技术领域

本发明属于智能交通管理技术领域，涉及一种视频监控模式下的快速车 型识别方法。

背景技术

快速准确的对监控区域的车辆进行特征提取和分类，是智能交通系统中 一个重要的研究方向，车型识别除了在高速公路的自动收费和企事业单位的 车辆管理系统中应用外，在一般城市道路上的应用对于建设畅通城市也是非 常重要的。

现有的普通监控场景的视频采集要求是，监控摄像机需要固定在所监控 的道路的正上方，离地面6-10m高度，所监视区域的最远距离不超过离地高 度10倍，一般俯角的设置为10°-20°，监视画面中心距离监控摄像机的 水平距离在20m-50m之间，可以根据需要调整。正常行驶车辆由远而近行 驶，根据不同车型特征的提取方法，并根据所计算得到的特征，完成车型的 分类，不足之处在于所使用的图像处理方法，其识别算法的时间复杂度比较 大，算法执行的效率低，识别精确度不够高。

发明内容

本发明的目的是提供一种视频监控模式下的快速车型识别方法，解决了 现有技术中存在识别时间复杂度比较大，算法执行的效率低，识别精确度不 够高的问题。

本发明所采用的技术方案是，一种视频监控模式下的快速车型识别方 法，按照以下步骤实施：

设置道路视频监控装置，并根据交通调度所需的基本车型信息，将车辆 分成小型车、中型车、大型车，其中小型车分为轿车、以特殊色彩标识的出 租车和面包车，大型车分为公交车及大型货车，共计六种车型，

步骤1、初始化

对视频监控装置进行训练学习，包括进行目标检测，以及后续的车型识 别时所需要参数的自动学习，

1a)、目标检测

通过单高斯建模方法获得背景帧之后，采用背景差分法进行目标检测， 即：

设F_k＝[f_k(i，j)]_m×n为监视视频的当前帧，B＝[b(i，j)]_m×n为背景模型， R_k＝[r_k(i，j)]_m×n为当前帧的目标区域检测结果，则：

rk(i,j)=1if|fk(i,j)-b(i,j)|>th0if|fk(i,j)-b(i,j)|≤th---(1)]]>

其中，th为判断阈值，该阈值为背景标准差的两倍，之后，将检测出的 结果图像R_k再进行数学形态学运算，以获得完整的目标区域；

1b)、目标的色度均值统计