[发明专利]基于实时双路视频流的车型精确分类系统及方法

权利要求书

1.基于实时双路视频流的车型精确分类系统，其特性在于，包括：

车身扫描摄像机：架设在车道入口，架设高度为1-1.5米，垂直扫描车身的侧面；

高清抓拍摄像机：架设在车道正前或侧前45°角方向，架设高度为1-1.5米，实现车辆正面图像抓拍；

视频车型检测器：将车身扫描摄像机传来的多帧图像进行拼接、还原车身；根据高清抓拍摄像机传来的图像信息，准确定位车辆位置，同时对目标车辆先进行初步划分再进行精确划分。

2.根据权利要求1所述的基于实时双路视频流的车型精确分类系统，其特性在于，所述视频车型检测器包括以下模块：

视频实时学习模块：自动分离获取系统检测所需的图像静态背景信息、运动目标信息，同时对实时视频流进行在线实时自学习；

车辆检测模块：基于双路视频图像标定数据，在系统中建立与车、路物理空间一一映射的矢量坐标空间，采用目标轨迹跟踪、特征检测、聚类的方式提取目标车辆信息；

车辆抓拍识别模块：对符合车辆特征的目标进行车辆车头号牌跟踪定位，并自动识别车牌结构、车牌号、车牌底色，能够同时根据车牌在车道中的位置提供车辆存在触发信号；

数据同步模块：对车辆检测模块和车牌抓拍识别模块的数据进行采集，并基于时间和空间、运动速度的关系进行数据同步，判断该组数据是否源自于同一车辆；

模型重建测量模块：根据经同步处理的车辆数据进行车辆模型的重建，并与历史车辆模型库进行实时比对、测量，测量的结果数据包括分类所需的：车辆正面特征、车牌号、车头高度、轴数、轴距、车辆轮数、车长；

车型判定模块：根据模型重建测量模块所输出的车辆技术参数进行车型分类判定；

神经网络自学习模块：对新晋车型自动进行特征提取和分类，自动记录人工修正后的类型数据，具备对新车型的自动检测分类能力。

3.根据权利要求2所述的基于实时双路视频流的车型精确分类系统，其特性在于，所述视频车型检测器还包括：

视频预处理模块：通过帧率采样分析对不符合检测要求的视频流进行预处理，预处理过程包括：图像降噪处理、锐度、色差及饱和度处理、关键帧补偿。

4.基于权利要求1、2或3所述的车型精确分类系统对车型进行精确分类的方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）车身扫描摄像机和高清抓拍摄像机对车辆进行实时双路视频采集；

（2）对车身扫描摄像机和高清抓拍摄像机的视频流进行视域标定，将视频视域中的虚拟像素空间与真实的物理空间建立一一对应的逻辑关系；

（3）在视域标定的基础上，基于机器视觉算法，将视域中的车辆进行目标分离；

（4）目标通过车身扫描摄像机的视域时，记录目标起、止特征及起、止时间，计算目标运动速度、运动方向，扫描记录目标侧面轮廓，并根据车轮模型匹配定位轮胎位置及车轴，通过图像重叠复原原理将多帧图像中车辆拼接，还原车身，给出准确的车辆物理数据；

（5）目标出现在高清抓拍摄像机的视域时，对目标车辆进行正向检测、抓拍，准确定位车辆位置，获得车牌号码、底色、牌照结构，以及车辆宽度、车头高度；

（6）基于车身扫描摄像机和高清抓拍摄像机所获取的多维度车辆信息，进行模型重建和三维测量；

（7）结合牌照类型、简单分类定义和三维测量的结果，对车辆类型进行最终判定，并生成唯一的判定结果输出给相关联的车辆分类应用系统。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在步骤（7）中，对车辆类型进行判定的方法为：

根据车辆牌照类型、简单分类定义对车辆进行初步划分，悬挂蓝牌或简单分类定义为小客车、面包车的车辆作为第一集合，悬挂黄牌或简单分类被定义为客车、货车的类型作为第二集合；

在第一集合中，根据车头高度和轴距的区别精确划分出1型车和2型车；

在第二集合中，根据轴数、车轮数、轴距和车长的区别精确划分出3型车、4型车和5型车。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在第一集合中，车头小于1.3米且轴距小于3米的车辆为1型车，车头高度≥1.3米且轴距>3米的车辆为2型车；在第二集合中，轴数为2轴、车轮数为6轮、轴距>5米的车辆为3型车，轴数为3轴、车轮数大于6轮且小于10轮、车长为15.1米-20米的车辆为4型车，轴数为3轴以上、车轮数为10轮以上、车长20.1米以上的车辆为5型车。