[发明专利]一种基于地图影像的车辆测量方法

说明书

本发明公开了一种基于地图影像的车辆测量方法，包括：连接摄像机，根据视频图像的地点信息在地图影像上确定相应区域，结合总结的标定物选择经验选定标定物；分别选定标定物在视频场景和地图影像中的特征点，并自适应修正变换矩阵；根据计算的距离和测距工具测出的距离校正地图影像比例尺；通过改进的YOLO算法和视频抖动处理算法检测和追踪车辆，修正车辆的实时位置和车速；最后保存车辆特征、车速和实时位置，上传后台服务器。通过摄像机结合地图影像，在标定时无需特殊标定物即可完成摄像机标定，简单快捷，无需损耗多余的人力和物力，通过结合改进的YOLO算法和视频抖动处理算法降低误判率，更准确地测量车辆信息。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于地图影像的车辆测量方法。

背景技术

视频监控作为全天候的可靠监控越来越多的被社会所认可，它可以为用户提供更加精确的安全威胁的特征，降低误报和漏报现象的发生概率，使安全部门有足够的时间为潜在的威胁做好准备工作。

目前测量速度的方法主要包括基于地感线圈的方法和基于摄像机标定的方法。地感线圈检测具有价格低、检测速度快等优点，但其对道路损坏大，前期工程量大、影响交通；传统的摄像机标定往往通过人为获取场景不同角度拍摄的多幅图片，对于一些遥远、人手不足的地方就不适用了，另外一些改进的摄像机标定则利用一些特殊的交通标志线和特殊建筑物构成的图形进行摄像机标定，但是一旦视频不存在这些特殊标线和图形，则无法使用该方法。

发明内容

本发明目的是：提供一种基于地图影像的车辆测量方法，包含标定物选择经验和比例尺校正方法，可以更快地简历视频与地图影像的变换关系。

本发明的技术方案是：一种基于地图影像的车辆测量方法，包括：

步骤1，连接摄像机，读取一帧视频图像图片，根据视频的地点信息在地图影像上确定相应区域，结合总结的标定物选择方法选定标定物；

步骤2，根据选定的标定物，分别在视频场景和地图影像中选取特征点，采用随机采样一致算法获得变换矩阵，自适应在特征点周围预定范围搜索完成所述变换矩阵的修正；

步骤3，在地图影像中选取两点，根据地图影像比例尺和变换矩阵计算两点之间的距离，使用测距工具测出距离，将两个距离之间的误差与距离误差阈值比较来校正地图影像的比例尺；

步骤42，绘制检测区域，依次读取每帧视频图像，通过基于改进的YOLO 算法检测车辆，同时对检测和追踪过程进行视频防抖动处理；

步骤53，根据检测和追踪的车辆信息确定测量车辆的实时位置和车速中的至少一种信息；

步骤64，保存获取的车辆特征、车速和实时位置中的至少一种信息，上传后台服务器。

其进一步的技术方案是：所述步骤1

中的所述根据视频的地点信息在地图影像上确定相应区域，包括：

根据视频名称或视频的GPS信息在谷歌地图上选取与视频场景相应的区域；

通过街景验证选取区域的正确性，或者，切换卫星地图，识别车道信息和两侧绿化建筑信息，对相似场景进行甄别；

确定一致后，截取验证后的选取区域，地图影像的比例尺为R。

其进一步的技术方案是：所述标定物分为三类：

第一类标定物包括车道分界线、人行道、导向箭头、导流线、网状线、港湾式停靠站中的至少一种道路交通标线；

第二类标定物包括绿化隔离带、路灯、窖井盖、悬臂立柱、指示路牌中的至少一种具有预定形状的物体；

第三类标定物包括道路两侧建筑、广告牌中的至少一种大型固定建筑物。