[发明专利]一种基于计算机视觉的交通智能监管方法

摘要

本发明公开了一种基于计算机视觉的交通智能监管方法，针对车辆违章行为，采用目标跟踪算法，完成抓拍取证。相比于现有的交通智能监管方法，本发明采用新的抓拍取证方法，扩大了监控监管范围，且具有较高的准确率。

主权项

1.一种基于计算机视觉的交通智能监管方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1）通过以车道宽度为依据进行相机标定操作，获取检测所需的必要参数，完成初始化，并设定预设跟踪结束位置，其中所述预设跟踪结束位置是在相机所获取的图像中离相机足够近从而能清晰辨认车牌号的位置；2）通过相机获取实时视频流，对每帧图像进行实时处理，其中处理步骤如下：2.1）利用背景减除法检测当前帧内的运动目标；2.2）检测是否有违章目标；2.3）若没有符合条件的违章目标，则转到下一帧，继续执行步骤2.1），若检测到违章目标，则保存当前帧图像作为目标违章的取证图像1；2.4）利用目标跟踪算法对步骤2.2）中检测到的违章目标进行跟踪，计算其在当前帧的位置及尺寸信息；2.5）当运动目标到达位置1时，保存当前帧作为目标违章的取证图像2，其中位置1是由步骤2.2）中目标违章的初始位置和设置好的预设跟踪结束位置取中间位置得到；2.6）当运动目标到达预设跟踪结束位置时，跟踪结束，并保存当前帧图像作为目标违章的取证图像3,其中，步骤2.4）进一步包括：2.4a）结合步骤2.2）中运动目标进入区域的方向，以目标前景区域为初始检测框；2.4b）在初始检测框内进行强角点检测，以包含所有强角点的最小矩形作为运动目标的初始跟踪框，检测到的强角点为跟踪的初始角点；2.4c）进入下一帧，并利用光流法对步骤2.4b）中的初始角点进行跟踪，得到新角点，将上一帧的跟踪框扩大一定范围，不在此范围内的新角点为无效角点，予以剔除，在范围内的则作为有效角点；2.4d）如果步骤2.4c）中获得的有效角点数量过少，则跟踪失败，否则以包含所有新角点的最小矩形作为新一帧的目标跟踪框。