[发明专利]基于视频结构化描述的车辆视频特征提取系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及视频处理技术领域，特别涉及视频特征提取技术领域，具体是指一种基于视频结构化描述的车辆视频特征提取系统及方法。

背景技术

近些年来，汽车的大范围普及以及城市车辆的增加，给城市交通带来了巨大的压力。在给人们生活带来便利的同时，也导致道路拥堵、交通事故等问题愈发严重。各种车辆违章现象也屡见不鲜，因交通肇事造成的人员伤亡连年居高不下。

为了应对上述问题，对于重点道路和高速公路的交通流量进行统计，对超速、超载等交通违法行为以及路况信息进行监测、取证，成为交通管理的重要内容之一。建立面向车辆管理的自动监测系统可显著降低交通警察的劳动强度，并可增强突发事件的处理能力，震慑少数有违章驾驶习惯的司机，有力保障交通安全。而车辆自动监测系统的关键技术在于从视频数据中对车辆特征进行提取。

现有技术中，王海燕在其发明专利申请“基于视频的车辆检测跟踪及系统”[CN200710163606.7]中，提出了一种基于视频的车辆检测跟踪系统，依据车辆的二值投影模型参数，从视频中判别出车辆，并采用MAD算法实现车辆跟踪。林卫慈等在其发明专利申请“基于智能视频识别技术的车辆跟踪方法与系统”[CN200810037793.9]中，提出一种基于视频识别技术的车辆跟踪系统，从视频的连续两帧图像中提取车辆模板进行匹配判别，当匹配成功时控制摄像机转动使车辆始终处于视频图像中心位置。高磊等在其发明专利“一种基于视频图像特征的车辆检测方法”[CN200710704558.9]中，提出一种基于视频图像特征的车辆检测方法，利用一个全景数字摄像机进行多车道视频监控图像采集，通过基于视频图像特征的车辆检测算法对全景数字摄像机所获取的每一帧数字视频图像进行分析，定位车辆位置与出现时间。杨梦婕在其硕士论文“监控视频中的车辆检测与跟踪技术研究”[南京邮电大学.2012]中，采用背景差法框架下的CodeBook方法进行目标前景检测，通过改进粒子重采样方法实现在现实环境中对大小可变单目标的车辆实时跟踪。刘汉艳在其硕士论文“监控视频中的车辆检测与跟踪技术研究”[南京邮电大学.2012]中，研究了白天和夜间两套跟踪与计数算法，并开发了基于视频的车辆检测与跟踪系统，根据视频帧平均亮度信息和系统时间信息进行算法切换。

现有技术中的上述系统和方法虽然对车辆检测与跟踪方法进行了探索与应用，但并未涉及功能完整的实用交通监管系统，也无法实现视频中的车辆属性与视频帧进行关联，因此在利用视频资料时，仍然需要耗费大量人力进行视频调阅和比对，限制了交通监管系统的扩展应用。

发明内容

本发明的目的是克服了上述现有技术中的缺点，提供一种能够实现交通监控视频中车辆特征的高效分阶段提取，并建立车辆特征与视频源数据的时空关联，便于后续视频调阅与处理中的快速检索和定位，进而实现在道路管理中的机动车行为实时智能监管，且结构简单，实现方法简便，应用成本低廉的基于视频结构化描述的车辆视频特征提取系统及方法。

为了实现上述的目的，本发明的基于视频结构化描述的车辆视频特征提取系统具有如下构成：

该系统包括视频流编码解析器、车辆底层特征提取器、车辆视频标准特征提取器、车牌及车标分割器、车牌及车标识别器和视觉任务支撑服务器。

其中，视频流编码解析器用以从所连接的外部视频采集设备获得视频流，根据预设的视频格式将所述的视频流进行转码及添加时间戳，并输出含有所述的时间戳的经转码视频流；车辆底层特征提取器连接所述的视频流编码解析器的输出端，用以从所述的经转码视频流中获取车辆底层特征信息，并输出；车辆视频标准特征提取器连接所述的车辆底层特征提取器的输出端，用以根据所述的车辆底层特征信息获取车辆视频标准特征信息，并输出；车牌及车标分割器连接所述的车辆底层特征提取器的输出端，用以根据所述的车辆底层特征信息分割获取车辆的车牌和车标图像，并输出；车牌及车标识别器连接所述的车牌及车标分割器的输出端，用以根据所述的车牌和车标图像识别获取车辆的车牌及车标信息，并输出；而视觉任务支撑服务器则分别连接所述的视频流编码解析器、车辆底层特征提取器、车辆视频标准特征提取器、车牌及车标分割器和车牌及车标识别器，用以协调及控制所述的视频流编码解析器、车辆底层特征提取器、车辆视频标准特征提取器、车牌及车标分割器和车牌及车标识别器的运行；利用所述的时间戳作为统一标识存储所述的视频流编码解析器、车辆底层特征提取器、车辆视频标准特征提取器、车牌及车标分割器和车牌及车标识别器输出的信息，实现输出信息的动态关联；并将所存储的信息进行装配，生成可供网络通信传输的报文。