[发明专利]一种基于视频的违章车辆检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于视频的违章停车检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：

获取对待检测区域进行检测的视频信息，根据该视频信息判断当前该待检测区域是否存在运动前景；

当该待检测区域存在运动前景时，按照设定的时间间隔对获取的该待检测区域的视频信息进行识别，获取在该待检测区域内停放的车辆的信息；

根据每个时间间隔获取的车辆信息，及设定的停车时间阈值，将满足该阈值的车辆的信息作为违章停车的车辆的信息；

当当前帧识别的车辆信息与上一时刻的车辆信息不匹配时，将当前帧识别的与上一时刻的车牌信息不匹配的车牌信息作为一个新的跟踪车辆的车牌信息，从而实现对该待检测区域内的每个车辆的车牌信息进行跟踪，将该当前帧的时刻作为该检测区域内该跟踪车辆的起始时间；

针对上一个时刻保存的每个车辆的信息，确定上一个时刻保存的车辆的信息是否被匹配成功，当匹配失败时，认为该车辆在该时间间隔内已经离开该待检测区域，停止对该车辆的跟踪，并删除该车辆的信息；

所述根据该视频信息判断当前该待检测区域是否存在运动前景包括：

对获取的所述视频信息采用单高斯或者多高斯进行背景建模，检测视频信息中的背景；

根据检测到的视频信息的背景，获取每个视频帧的运动前景；

根据获取的每个视频帧中的运动前景，判断当前待检测区域是否存在运动前景。

2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述获取在该待检测区域停放的车辆信息包括：

针对当前视频帧，采用边缘检测算法，确定该视频帧中车牌所在的区域；

对该视频帧中车牌所在的区域进行二值化处理；

利用二值化后的该车牌所在的区域的垂直方向的投影，确定车牌对应的字符序列；

采用模板匹配方法，对该字符序列进行匹配识别，确定待检测区域内停放车辆的车牌信息。

3.如权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述对视频帧中车辆所在的区域进行二值化处理之前，所述方法还包括：

利用边缘信息，在车牌所在的区域进行垂直矫正和水平矫正，去除车牌所在区域的上、下边界。

4.如权利要求2所述的检测方法，其特征在于，利用二值化后的车牌所在的区域的垂直方向的投影，确定车牌对应的字符序列包括：

根据二值化后的车牌所在区域的垂直方向的投影，确定该投影的最大值和最小值；

根据该最大值和最小值，确定字符所在的区域；

在该字符所在区域进行分割，确定车牌对应的字符序列。

5.一种基于视频的违章停车检测装置，其特征在于，所述检测装置包括：

检测模块，用于获取对待检测区域进行检测的视频信息，根据该视频信息判断当前该待检测区域是否存在运动前景；

识别模块，用于当该待检测区域存在运动前景时，按照设定的时间间隔对获取的该待检测区域的视频信息进行识别，获取在该待检测区域内停放的车辆的信息；

输出模块，用于根据每个时间间隔获取的车辆信息，及设定的停车时间阈值，将满足该阈值的车辆的信息作为违章停车的车辆的信息；

所述检测模块，具体用于对获取的所述视频信息采用单高斯或者多高斯进行背景建模，检测视频信息中的背景；根据检测到的视频信息的背景，获取每个视频帧的运动前景；根据获取的每个视频帧中的运动前景，判断当前待检测区域是否存在运动前景；

当当前帧识别的车辆信息与上一时刻的车辆信息不匹配时，将当前帧识别的与上一时刻的车牌信息不匹配的车牌信息作为一个新的跟踪车辆的车牌信息，从而实现对该待检测区域内的每个车辆的车牌信息进行跟踪，将该当前帧的时刻作为该检测区域内该跟踪车辆的起始时间；

针对上一个时刻保存的每个车辆的信息，确定上一个时刻保存的车辆的信息是否被匹配成功，当匹配失败时，认为该车辆在该时间间隔内已经离开该待检测区域，停止对该车辆的跟踪，并删除该车辆的信息。

6.如权利要求5所述的检测装置，其特征在于，所述识别模块，具体用于针对当前视频帧，采用边缘检测算法，确定该视频帧中车牌所在的区域；对该视频帧中车牌所在的区域进行二值化处理；利用二值化后的该车牌所在的区域的垂直方向的投影，确定车牌对应的字符序列；采用模板匹配方法，对该字符序列进行匹配识别，确定待检测区域内停放车辆的车牌信息。