[发明专利]交通监控视频检测方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及视频检测技术领域，具体而言，涉及一种交通监控视频检测方法和装置。

背景技术

为了实现路面交通信息采集的自动化和智能化，目前采用基于图像处理技术的视频车辆检测方法对交通监控视频进行分析，以识别其中的车流车速和车型。然而，发明人发现现有的交通监控视频的分析方法还存在一些缺陷。

例如，基于卡尔曼滤波的车辆跟踪与检测方法、基于概率统计的车辆检测方法、以及基于差分和曲线变换的车辆检测方法因算法计算复杂度高、实时性差而无法满足实际需求。

为了减少计算量，开发了一种基于背景差分的车辆分割方法。该方法主要包括以下内容：

1、运动检测原理

2、差分图像二值化

3、计算二值差分图像投影值

4、建立车辆的投影模型

5、运动车辆的判别

6、运动车辆的跟踪

该方法依赖于车辆二值投影模型，存在两个主要缺陷：

（1）二值投影模型建立依赖于车辆的侧面投影，这对摄像机的拍摄和安装角度有较高的要求，因为侧面投影要求摄像机只能安装在道路的两侧，而道路并行行进的车辆会相互遮挡，因此，获得的侧面投影很难保证可靠；

（2）复杂环境下，差分图像无法得到可靠的车辆二值模型，这将导致该方法准确性不高。

发明内容

本发明实施例提供一种交通监控视频检测方法和装置，以提高复杂环境下，检测结果的准确性。

为此，本发明实施例提供如下技术方案：

一种交通监控视频检测方法，包括：

确定背景参考模型；

根据所述背景参考模型确定交通监控视频中的目标区域图像；

利用所述目标区域图像更新所述背景参考模型；

根据更新后的背景参考模型，对所述交通监控视频中的每帧图像检测区域内所有目标点求和，得到所有目标点的总面积；

从具有最大总面积的帧中分割得到最佳位置处的目标区域。

优选地，所述确定背景参考模型包括：

将初始的设定帧数的图像的均值作为背景参考模型。

优选地，所述根据所述背景参考模型确定交通监控视频中的目标区域图像包括：

利用图像序列中相邻帧之间的差提取图像中的变化区域，得到帧间差分图像；

利用图像序列和所述背景参考模型的差提取图像中的目标区域，得到背景差分图像；

对所述帧间差分图像和背景差分图像进行逻辑或运算；

对运算后的图像进行填充去噪处理，得到完整的目标区域。

优选地，所述利用所述目标区域图像更新所述背景参考模型包括：

更新后的背景参考模型为：