[发明专利]一种基于视频图像处理的车辆检测方法

说明书

本发明公开了一种基于视频图像处理的车辆检测方法，包括如下步骤：从车辆检测摄像机中的视频图像或者已经获得的车辆检测视频文件中读取各帧图像及其信息；在所读取的图像中设置检测区域；运动车辆检测，包括如下步骤：对所读取的图像进行透视变换，将图像摆正；针对各帧图像，基于混合高斯模型GMM背景建模和自适应状态机进行背景提取，获得背景图像；将图像与背景图像进行背景差分运算，获得前景；对前景进行形态学处理；判断前景是否为车辆，对于被判断为车辆的前景采用虚拟线技术，根据标定获得的距离和帧率，计算车辆的速度，并计算车流量。本发明能够实现对驻车情况的判断，对背景进行有控制的更新，不会出现驻车误判的情况。

技术领域

本发明属于视频检测技术领域，涉及一种基于视频图像处理的车辆检测方法。

背景技术

基于视频图像处理技术的应用研发，是一个应用范围极其广泛的领域。智能交通系统是目前世界各国交通运输领域竞相研究和开发的热点。在智能交通领域中，视频图像处理技术扮演着极其重要的角色，智能交通也随着视频/图像处理技术的发展而不断持续发展完善。

目前在智能交通系统中得以应用的视频/图像处理技术，也仅仅是极少的一部分，还有很多技术可以应用到智能交通系统中。目前基于视频流的车辆检测方法，在检测过程中是对背景进行不断地更新，如果有车长时间停驻的话，则车辆在短时间内即会被视为背景，这样有可能误判了驻车情况，从而影响最终的检测精度。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于视频图像处理的车辆检测方法，本发明通过状态机的方式，能够实现对驻车情况的判断，对背景进行有控制的更新，不会出现驻车误判的情况，准确性高。

为了达到上述目的，本发明的技术方案为：一种基于视频图像处理的车辆检测方法，包括如下步骤：

步骤1、从车辆检测摄像机中的视频图像或者已经获得的车辆检测视频文件中读取各帧图像及其信息。

步骤2、在所读取的图像中设置检测区域。

步骤3、运动车辆检测，包括如下步骤：

s301、对所读取的图像进行透视变换，将图像摆正。

s302、针对各帧图像，基于混合高斯模型GMM背景建模和自适应状态机进行背景提取，获得背景图像。

s303、将图像与背景图像进行背景差分运算，获得前景。

s304、对前景进行形态学处理。

s305、判断前景是否为车辆，对于被判断为车辆的前景采用虚拟线技术，根据标定获得的距离和帧率，计算车辆的速度，并计算车流量。

进一步地，s302包括如下具体步骤：

读取前n帧图像，n为大于或者等于2的正整数，运用GMM背景建模的方法针对前n帧图像建立背景作为原背景，以原背景作为参考背景，随后对后续各帧图像按照时间顺序进行检测，分为四个状态，分别为S1、S2、S3和S4，在S1～S4状态下，实时输出参考背景，将当前帧图像乘以设定比率加到参考背景上作为s302中所提取的背景图像。

S1状态下，依据原背景和当前帧进行帧差提取前景，若前景存在，则运用GMM背景建模的方法处理当前帧图像作为当前背景，将参考背景实时更新为当前背景，若检测到连续设定帧图像中在同一位置处均提取出前景，进入S2状态。

S2状态下，参考背景不进行实时更新，依据参考背景对后续帧图像进行前景提取，当检测到连续设定帧图像中在同一位置处均提取出前景后转入S3状态，否则返回到S1状态。