[发明专利]一种车辆自动识别方法及装置在审
申请号: | 201710457549.7 | 申请日: | 2017-06-16 |
公开(公告)号: | CN107301388A | 公开(公告)日: | 2017-10-27 |
发明(设计)人: | 彭博;蔡晓禹;周涛;李少博;张有节 | 申请(专利权)人: | 重庆交通大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/32;G06T5/00;G06T5/30;G06T7/215;G06T7/254 |
代理公司: | 北京轻创知识产权代理有限公司11212 | 代理人: | 赖丽娟 |
地址: | 400074 重庆*** | 国省代码: | 重庆;85 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 车辆 自动识别 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,具体而言,涉及一种车辆自动识别方法及装置。
背景技术
在现代交通系统中,基于视频的交通信息检测是一种重要交通信息采集技术。由于其具有可视化、安装维护便捷、可获取多种交通参数且不破坏路面结构等优势,在交通监控管理和交通研究等领域得到了广泛的应用。但现有的基于视频进行车辆自动识别的方法存在识别效果差的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种车辆识别方法及装置,以解决上述问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种车辆自动识别方法,所述方法包括:
对道路视频的帧图像进行预处理,得到感兴趣区的每帧降维灰度图;
对所述感兴趣区的每帧降维灰度图进行对称帧间差分处理及分块背景建模,生成最终背景图;
将所述每帧降维灰度图与所述最终背景图进行差分处理,得到每帧运动目标识别图;
识别所述每帧运动目标识别图内的前景区域,并将满足预设条件的前景区域识别为车辆。
进一步地,所述对所述感兴趣区的每帧降维灰度图进行对称帧间差分处理及分块背景建模,生成最终背景图的步骤包括:
对所述感兴趣区的每帧降维灰度图进行对称帧间差分处理、滤波和二值化,获得每帧运动目标初步识别图;
将所述每帧降维灰度图划分为多个大小相同的第一子块;
将所述每帧运动目标初步识别图划分为多个大小相同的第二子块,每个第二子块与所述第一子块一一对应且大小相同;
建立与所述每帧降维灰度图大小相同的空背景图,将所述空背景图划分为多个大小相同的第三子块,每个第三子块与所述第一子块一一对应且大小相同;
依次判断所述每帧运动目标初步识别图的每个第二子块的像素是否全为背景像素,并将与像素全为背景像素的第二子块对应的第一子块的像素存入对应的第三子块,直到所有第三子块都存入像素,生成最终背景图。
进一步地,所述对所述感兴趣区的每帧降维灰度图进行对称帧间差分处理、滤波和二值化,获得每帧运动目标初步识别图的步骤包括:
将所述感兴趣区的每帧降维灰度图与其上一帧降维灰度图和其下一帧降维灰度图分别进行差分处理,分别得到第一差分图和第二差分图;
分别对所述第一差分图和第二差分图进行中值滤波,得到滤波后的第一差分图和第二差分图;
对所述滤波后的第一差分图和第二差分图进行二值化处理,得到二值化的第一差分图和第二差分图;
对所述二值化的第一差分图和第二差分图进行或运算,融合所述二值化的第一差分图和第二差分图内的图像信息并进行去噪处理,获得每帧运动目标初步识别图。
进一步地,所述依次判断每帧运动目标初步识别图的每个第二子块的像素是否全为背景像素,并将与像素全为背景像素的第二子块对应的第一子块的像素存入对应的第三子块,直到所有第三子块都存入像素,生成最终背景图的步骤包括:
判断一帧运动目标初步识别图的每个第二子块的像素是否全为背景像素,如果该第二子块的像素全为背景像素,则将与该第二子块对应的第一子块的像素存入对应的第三子块以生成新背景图,如果该第二子块的像素不全为背景像素,则判断该帧运动目标初步识别图的下一个第二子块的像素是否全为背景像素,并在该第二子块的像素全为背景像素时,将与该第二子块对应的第一子块的像素存入对应的第三子块以生成新背景图,直到完成该帧运动目标初步识别图的所有第二子块的判断;
判断生成的新背景图的所有第三子块是否都存入像素,如果该新背景图的所有第三子块都存入像素,则停止判断并将该新背景图作为最终背景图,如果该新背景图有一个第三子块未存入像素,则判断下一帧运动目标初步识别图的每个第二子块的像素是否全为背景像素,并在该第二子块的像素全为背景像素时,将与该第二子块对应的第一子块的像素存入第三子块以生成新背景图,直到所有第三子块都存入像素,生成最终背景图。
进一步地,所述将所述每帧降维灰度图与所述最终背景图进行差分处理,得到每帧运动目标识别图的步骤包括:
将所述每帧降维灰度图与所述最终背景图进行差分处理、去噪和二值化,获得每帧运动目标中间识别图;
对所述每帧运动目标中间识别图进行膨胀、内轮廓填充、腐蚀处理,得到每帧运动目标识别图。
进一步地,所述识别每帧运动目标识别图内的前景区域,并将满足预设条件的前景区域识别为车辆的步骤包括:
获取每帧运动目标识别图内的所有前景区域的边界,计算每个前景区域的面积;
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