[发明专利]一种交通视频中车辆的快速检测方法

说明书

本发明公开了一种交通视频中车辆的快速检测方法。本发明方法包括准备阶段和检测阶段；在准备阶段，获取所述交通视频的背景图像，并获取所述交通视频的阴影亮度降幅范围；在检测阶段，用待检图像帧点除背景图像，得到一幅新图像，并将该新图像中像素值在[1‑t,1+t]范围的像素标记为背景，t为取值范围在[0,0.3]的一个数值，将该新图像中像素值在所述阴影亮度降幅范围的像素标记为阴影，该新图像中的其余像素即为检测出的车辆目标图像。相比现有技术，本发明方法具有更低的算法复杂度和更好的实时性，同时提高了阴影检测的准确性。

技术领域

本发明涉及移动目标检测技术领域，尤其涉及一种交通视频中车辆的快速检测方法。

背景技术

伴随着社会经济的快速发展，交通拥堵问题日益严峻，智能交通已成为当今研究的重点，它能够有效提高道路通行的车流量。智能交通的关键技术之一就是快速从交通视频中检测出车辆信息。目前，基于视觉的交通车流量监测方法主要分为3类：光流法、帧差法、背景消减法等。光流法抗噪性能差，计算复杂，若无特别的硬件装置作为支撑，其处理速度相当慢，难以达到实时处理的要求。帧差法则需要动态的设定时间间隔进行差分，对于慢速运动的车辆需要选择较大的时间差，以防止产生空洞，影响检测结果。背景消减法是视觉检测算法中最常用的一种方法，其关键在于背景的提取及更新，由于一般的背景建模方法对突发运动和光照突变敏感，又不能区分移动目标和移动阴影，从而导致车辆的误检率较高。另外，在车辆检测中，还要去除阴影的干扰，才能够提高车辆检测的精度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术不足，提供一种交通视频中车辆的快速检测方法，其具有更低的算法复杂度和更好的实时性，同时提高了阴影检测的准确性。

本发明具体采用以下技术方案解决上述技术问题：

一种交通视频中车辆的快速检测方法，包括准备阶段和检测阶段；在准备阶段，获取所述交通视频的背景图像，并按照以下方法获取所述交通视频的阴影亮度降幅范围：取交通视频中的一帧图像并检测出其中的阴影区域，根据所述阴影区域分别提取出帧图像中的阴影图像I_S和背景图像中的阴影图像B_S，获取I_S点除B_S所得到的图像T_S中的像素最小值Tmin和最大值Tmax，[Tmin，Tmax]即为交通视频的阴影亮度降幅范围；在检测阶段，用待检图像帧点除背景图像，得到一幅新图像，并将该新图像中像素值在[1-t,1+t]范围的像素标记为背景，t为取值范围在[0,0.3]的一个数值，将该新图像中像素值在所述阴影亮度降幅范围的像素标记为阴影，该新图像中的其余像素即为检测出的车辆目标图像。

进一步地，所述检测阶段还包括从所述车辆目标图像中去除干扰的步骤。

更进一步地，所述从所述车辆目标图像中去除干扰的步骤中包括以下操作中的至少一种：

将所述车辆目标图像中连通面积小于预设阈值的对象作为干扰清除；

对所述车辆目标图像进行膨胀操作；

对所述车辆目标图像进行填充操作。

优选地，所述膨胀操作所使用的结构元素B具体如下：

优选地，利用直方图方法或平均值方法获取所述交通视频的背景图像。

优选地，使用HSV颜色空间阴影检测法检测出帧图像中的阴影区域。

相比现有技术，本发明技术方案具有以下有益效果：

本发明具有更低的算法复杂度和更好的实时性，有利于车辆的快速检测；同时，本发明还具有更好的阴影去除效果。

附图说明

图1为本发明方法的流程示意图；

图2为交通视频HighwayI中，坐标点为(212，103)的像素，从1到50帧的直方图；