[发明专利]一种基于核密度估计的高速公路违章停车检测方法

摘要

本发明涉及一种基于核密度估计的高速公路违章停车检测方法，属于图像处理领域。本发明首先采用非参数核密度模型进行背景抽取，得到背景图像；接着对背景图像采用渐变更新方式更新，得到更新后的背景图像；将当前采集的图像减去背景图像，得到运动前景；接着标定运动目标车辆质心位置；再跟踪目标车辆，并且测量质心间的距离；当质心间的距离不断减小，表示进入减速过程；在目标车辆进入减速过程之后，判断其运行状态；当运行状态为静止状态时，计算违章停车时间；最后根据违章停车时间确定是否为违停。本发明能够对监控场景进行实时监控，发现违停车辆及时报警；处理速度快，提高了报警的准确性，且具有实时性好，鲁棒性强，准确率高等特点。

主权项

一种基于核密度估计的高速公路违章停车检测方法，其特征在于：首先采用非参数核密度模型进行背景抽取，得到背景图像；接着对背景图像采用渐变更新方式更新，得到更新后的背景图像；将当前采集的图像减去背景图像，得到运动前景；接着标定运动目标车辆质心位置；再跟踪目标车辆，并且测量质心间的距离；当质心间的距离不断减小，表示进入减速过程；在目标车辆进入减速过程之后，判断其运行状态；当运行状态为静止状态时，计算违章停车时间；最后根据违章停车时间确定是否为违停；所述方法的具体步骤如下：Step1、采用非参数核密度模型进行背景抽取，得到背景图像I1；Step2、对背景图像I1采用渐变更新方式更新，得到更新后的背景图像I2；Step3、将当前采集的图像I减去背景图像I2，得到运动前景；Step4、利用目标边界邻接矩形标定运动前景中的运动目标，得到运动目标车辆，接着利用灰度图像质心快速算法计算运动目标车辆的初始质心位置M1(x,y)；Step5、隔帧测量对应运动目标车辆的质心位置并记录每次的结果，则运动目标车辆的质心距离可表示为：ΔMi,i‑2(x,y)＝Mi(x,y)‑Mi‑2(x,y),i＝3,5,7,...n其中，Mi(x,y)和Mi‑2(x,y)分别表示第i帧和第i‑2帧的质心位置，ΔMi,i‑2(x,y)表示第i帧和第i‑2帧的质心位置之间的距离；若有ΔMi,i‑2(x,y)＞ΔMi+2,i(x,y),i＝3,5,7,...n，表示相邻两隔帧质心位置之间的距离之差逐渐减小，则判定运动目标车辆存在减速趋势，进入减速过程；Step6、在目标车辆进入减速过程之后，判断其运行状态：当存在|ΔMi,i‑2(x,y)|＜λ,i＝3,5,7,...n，则认为目标车辆进入静止状态；其中，λ表示判定目标车辆进入静止状态的阈值；Step7、计算判定为进入静止的目标车辆的违章停车时间t：t=Δf×1f]]>其中，Δf是当前帧值与目标车辆进入静止状态的帧值的差值；f是视频的帧率；Step8、判断违章停车时间t与停车检测时间阈值T的关系：若t≥T，则判定车辆违章停车。