[发明专利]一种基于视频的公交车检测与识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于视频的公交车检测与识别方法，其特征在于，包括：

对采集的视频序列中的运动前景进行检测，标记运动的区域；

利用分类器对前景中标记的运动区域进行识别，将公交车、大客车车辆与其他类型车辆进行分类；

将分类器分类得到的公交车、大客车车辆分类结果进行车窗定位；

通过车窗的颜色特征对公交车、大客车车辆进行识别得到公交车识别结果。

2.根据权利要求1所述的基于视频的公交车检测与识别方法，其特征在于，对采集的视频序列中的运动前景进行检测，标记运动的区域的具体步骤为：

对采集的视频序列进行预处理；

对预处理后的视频序列分别采用三帧差分法和混合高斯法获取运动的前景图像，记为M和N；

对前景图像M进行形态学膨胀操作得到图像M₁；

对前景图像N进行去阴影处理得到N₁；

对N₁进行二值化处理得到混合高斯模型前景图N₂；

将N₂和M₁进行逻辑与操作得到运动前景图像W；

对前景图像W进行连通域处理得到标记运动的区域。

3.根据权利要求1所述的基于视频的公交车检测与识别方法，其特征在于，利用分类器对前景中标记的运动区域进行识别，将公交车、大客车车辆与其他类型车辆进行分类的具体步骤为：

分类器形成步骤，基于Adaboost算法原理，通过图像的Haar特征对正负样本进行训练得到级联分类器，其中正样本中包括了公交车、大客车车辆图像，负样本图像中不包括公交车、大客车车辆；

预分类步骤，利用级联分类器对前景中标记的运动区域进行检测得到公交车、大客车车辆的分类结果。

4.根据权利要求1所述的基于视频的公交车检测与识别方法，其特征在于，将分类器分类得到的公交车、大客车车辆分类结果进行车窗定位的具体步骤包括：

将公交车、大客车车辆分类结果进行边缘检测；

对边缘检测结果进行二值化处理后再进行形态学腐蚀操作；

对形态学腐蚀操作结果通过连通域标记定位到车窗位置。

5.根据权利要求1至4任一项所述的基于视频的公交车检测与识别方法，其特征在于，通过车窗的颜色特征对公交车、大客车车辆进行识别得到公交车识别结果的具体步骤为：

已经进行车窗定位后的图像进行HSV颜色空间转换；

确定特征颜色像素在HSV空间内的范围，遍历车窗区域的所有像素，找出该特征颜色的像素点，并统计得到车窗区域的总像素点数和特征颜色的像素点数；

将该特征颜色的像素点数与车窗区域的总像素点数作比，将比率与预设比率阈值进行比较，若比率大于或者等于比率阈值则判断车窗区域所对应的车辆为公交车，否则判断车窗区域所对应的车辆为非公交车。

6.根据权利要求5所述的基于视频的公交车检测与识别方法，其特征在于，所述比率阈值通过如下方式确定：

采集城市公交系统中的各线路公交车前后车窗图片序列，统计出图片序列中每辆公交车车窗的总像素点数N_sum(i)和特征颜色的像素点数N_red(i)，获得每辆公交车辆车窗特征像素比率r(i)＝N_red(i)/N_sum(i)，取其最小值r_min＝min(r(i))作为比率阈值。

7.一种基于视频的公交车检测与识别系统，其特征在于，包括：

运动区域标记模块，用于对采集的视频序列中的运动前景进行检测，标记运动的区域；

预分类模块，用于利用分类器对前景中标记的运动区域进行识别，将公交车、大客车车辆与其他类型车辆进行分类；

车窗定位模块，用于将分类器分类得到的公交车、大客车车辆分类结果进行车窗定位；

识别模块，用于通过车窗的颜色特征对公交车、大客车车辆进行识别得到公交车识别结果。