[发明专利]一种基于部件空间关系的车辆检测方法

权利要求书

1.一种基于部件空间关系的车辆检测方法，其特征在于，所述基于部件空间关系的车辆检测方法，包括：

获取视频图像，确定所述视频图像内车辆样本的车牌部件与车灯部件之间的距离值及角度值，根据所述距离值和所述角度值结合算法建立代表车牌部件和车灯部件之间空间关系的高斯混合模型；

使用直接线性变换对所述视频图像进行标定，获得透视变换矩阵；

构建逆投影面，根据所述透视变换矩阵将所述视频图像中的信息进行逆投影，获得逆投影图；

根据颜色转换模型，结合梯度算法，从所述逆投影图中确定所述车牌部件和所述车灯部件；

如果所述逆投影图中的所述车牌部件和所述车灯部件的个数和不小于预设值，则获取所述车牌部件和所述车灯部件在所述高斯混合模型中的似然度，如果所述似然度的数值大于似然度阈值，则确定所述车牌部件和所述车灯部件为一辆车的部件，进而确定车辆数目，包括：

获取所述逆投影图中的所述车牌部件和所述车灯部件的个数和；

如果所述个数和不小于预设值，则获取所述逆投影图中的所述车牌部件和所述车灯部件之间的距离值和角度值，进而确定所述距离值和所述角度值在所述高斯混合模型中的似然度；

如果所述似然度的数值大于似然度阈值，则确定所述车牌部件和所述车灯部件为一辆车的部件，进而确定车辆数目。

2.根据权利要求1所述的基于部件空间关系的车辆检测方法，其特征在于，所述使用直接线性变换对所述视频图像进行标定，获得透视变换矩阵，包括：

在世界坐标系中选取六个已知坐标的标定点，其中四个所述标定点位于水平面，另两个所述标定点的高度值不为零；

获取所述六个已知坐标的标定点在图像坐标系中的图像坐标，通过最小二乘法获取所述世界坐标系和所述图像坐标系之间的透视变换矩阵。

3.根据权利要求1所述的基于部件空间关系的车辆检测方法，其特征在于，所述构建逆投影面，根据所述透视变换矩阵将所述视频图像中的信息进行逆投影，获得逆投影图，包括：

在所述逆投影面上选取方格单元，确定每个所述方格单元在所述视频图像上对应的样本像素点；

将所述视频图像转换为灰度图像，并获取所述样本像素点的灰度值；

根据所述透视变换矩阵将所述样本像素点的灰度值相所述逆投影面上进行逆投影，获取逆投影后的逆投影图。

4.根据权利要求1所述的基于部件空间关系的车辆检测方法，其特征在于，所述根据颜色转换模型，结合梯度算法，从所述逆投影图中确定所述车牌部件和所述车灯部件，包括：

通过颜色转换模型中的车牌颜色模型，获取所述视频图像的车牌灰度图，进而获取所述车牌灰度图的车牌梯度图；

从所述车牌梯度图中选取与车牌大小相同的车牌样本区域，获取所述车牌样本区域中所有像素的平均梯度值，如果所述平均梯度值大于预设梯度阈值，则确定所述车牌样本区域为车牌区域，并在所述车牌区域中通过连通域标记法确定所述车牌部件；

通过所述颜色转换模型中的车灯颜色模型，获取所述视频图像的车灯灰度图，进而结合二值化阈值获取所述车灯灰度图的二值化图像；

获取所述二值化图像中的白色区域，在所述白色区域中通过所述连通域标记法确定所述车灯部件。

5.根据权利要求1所述的基于部件空间关系的车辆检测方法，其特征在于，所述基于部件空间关系的车辆检测方法，还包括：

如果所述似然度的数值小于所述似然度阈值，则因所述车灯部件和所述车牌部件的数量过少，无法确定车辆检测结果。