[发明专利]车辆未让行违章检测方法及其检测系统

权利要求书

1.一种车辆未让行违章检测方法，其特征在于，包括：

视频图像采集：通过摄像机实时采集交通道路的视频图像；

特征提取：在所述视频图像中提取hog梯度特征以及Gabor纹理特征；

显著性区域检测：根据提取的特征，进行显著性目标检测，得到包含所述显著性目标的显著性区域；

目标分类：选择不同尺度的检测窗口，并通过预训练的structured SVM车辆分类器以及预训练的structured SVM行人分类器对所述显著性区域内的显著性目标进行分类，区分出车辆目标以及行人目标；将所述车辆目标的图像加入到所述车辆分类器的正样本集以及所述行人分类器的负样本集中，将所述行人目标的图像加入到所述行人分类器的正样本集以及所述车辆分类器的负样本集中，通过各自的正样本集以及负样本集更新所述车辆分类器以及行人分类器；

目标跟踪：分别建立车辆目标跟踪信息表以及行人目标跟踪信息表，所述车辆目标跟踪信息表以及行人目标跟踪信息表中均具有目标ID与目标特征的对应关系；每帧新出现的车辆目标或行人目标时，添加目标ID以及该目标ID与目标特征的对应关系至所述车辆目标跟踪信息表或行人目标跟踪信息表中；依据目标在上一帧视频图像中的位置，通过不同尺度的采样窗口在当前帧视频图像中的所述位置附近进行采样，在采样产生的多个子区域中提取该子区域的特征，与上一帧目标的特征进行匹配，将匹配相似度最高的子区域作为目标在当前帧的位置，利用目标在前后帧的位置关系，将视频图像中的相同目标串联起来，得到目标的运动轨迹；

违章判断：通过所述目标的运动轨迹，判断所述车辆目标是否即将行至人行横道区域，且行人目标是否在该人行横道区域横穿，若是，则检测所述车辆目标的运动状态是否为减速并停车，若否，则该车辆目标为违章车辆。

2.根据权利要求1所述的一种车辆未让行违章检测方法，其特征在于，还包括照片抓拍步骤：

当所述车辆目标的车头抵到停止线前时，抓拍照片；当所述车辆目标行驶到人行横道区域且行人目标在该人行横道区域横穿时，抓拍照片；当车辆目标行驶过所述行人目标所在的位置时，抓拍照片。

3.根据权利要求1或2所述的一种车辆未让行违章检测方法，其特征在于，所述在所述视频图像中提取hog梯度特征以及Gabor纹理特征步骤包括：

通过hog梯度直方图提取hog梯度特征；

通过Gabor纹理描述子提取Gabor纹理特征；

为规范特征间的取值范围，对同种类型的特征进行归一化处理；

同种类型特征的匹配时，距离度量选用L2范数，梯度特征以及纹理特征各按50％的权重进行加权求和。

4.根据权利要求3所述的一种车辆未让行违章检测方法，其特征在于，所述显著性区域检测步骤通过基于全局对比度的显著性目标检测算法进行显著性目标检测，得到包含所述显著性目标的显著性区域。

5.根据权利要求4所述的一种车辆未让行违章检测方法，其特征在于，所述structured SVM车辆分类器的正样本集包括车辆，其负样本集包括行人、道路背景以及非机动车，所述structured SVM行人分类器的正样本集包括行人，其负样本集包括车辆、道路背景以及非机动车，通过hog梯度直方图以及Gabor纹理描述子提取上述样本集的特征，并通过该特征预训练所述structured SVM车辆分类器以及structured SVM行人分类器。