本發(fā)明屬于視頻檢測技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于視頻圖像處理的車輛檢測方法。

背景技術(shù)：

基于視頻圖像處理技術(shù)的應用研發(fā)，是一個應用范圍極其廣泛的領(lǐng)域。智能交通系統(tǒng)是目前世界各國交通運輸領(lǐng)域競相研究和開發(fā)的熱點。在智能交通領(lǐng)域中，視頻圖像處理技術(shù)扮演著極其重要的角色，智能交通也隨著視頻/圖像處理技術(shù)的發(fā)展而不斷持續(xù)發(fā)展完善。

目前在智能交通系統(tǒng)中得以應用的視頻/圖像處理技術(shù)，也僅僅是極少的一部分，還有很多技術(shù)可以應用到智能交通系統(tǒng)中。目前基于視頻流的車輛檢測方法，在檢測過程中是對背景進行不斷地更新，如果有車長時間停駐的話，則車輛在短時間內(nèi)即會被視為背景，這樣有可能誤判了駐車情況，從而影響最終的檢測精度。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明提供了一種基于視頻圖像處理的車輛檢測方法，本發(fā)明通過狀態(tài)機的方式，能夠?qū)崿F(xiàn)對駐車情況的判斷，對背景進行有控制的更新，不會出現(xiàn)駐車誤判的情況，準確性高。

為了達到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案為：一種基于視頻圖像處理的車輛檢測方法，包括如下步驟：

步驟1、從車輛檢測攝像機中的視頻圖像或者已經(jīng)獲得的車輛檢測視頻文件中讀取各幀圖像及其信息。

步驟2、在所讀取的圖像中設置檢測區(qū)域。

步驟3、運動車輛檢測，包括如下步驟：

s301、對所讀取的圖像進行透視變換，將圖像擺正。

s302、針對各幀圖像，基于混合高斯模型GMM背景建模和自適應狀態(tài)機進行背景提取，獲得背景圖像。

s303、將圖像與背景圖像進行背景差分運算，獲得前景。

s304、對前景進行形態(tài)學處理。

s305、判斷前景是否為車輛，對于被判斷為車輛的前景采用虛擬線技術(shù)，根據(jù)標定獲得的距離和幀率，計算車輛的速度，并計算車流量。

進一步地，s302包括如下具體步驟：

讀取前n幀圖像，n為大于或者等于2的正整數(shù)，運用GMM背景建模的方法針對前n幀圖像建立背景作為原背景，以原背景作為參考背景，隨后對后續(xù)各幀圖像按照時間順序進行檢測，分為四個狀態(tài)，分別為S1、S2、S3和S4，在S1～S4狀態(tài)下，實時輸出參考背景，將當前幀圖像乘以設定比率加到參考背景上作為s302中所提取的背景圖像。

S1狀態(tài)下，依據(jù)原背景和當前幀進行幀差提取前景，若前景存在，則運用GMM背景建模的方法處理當前幀圖像作為當前背景，將參考背景實時更新為當前背景，若檢測到連續(xù)設定幀圖像中在同一位置處均提取出前景，進入S2狀態(tài)。

S2狀態(tài)下，參考背景不進行實時更新，依據(jù)參考背景對后續(xù)幀圖像進行前景提取，當檢測到連續(xù)設定幀圖像中在同一位置處均提取出前景后轉(zhuǎn)入S3狀態(tài)，否則返回到S1狀態(tài)。

S3狀態(tài)下，繼續(xù)依據(jù)參考背景對后續(xù)幀圖像進行前景提取，判斷在S2狀態(tài)中的同一位置處是否持續(xù)設定幀均提取出前景，若不是，則返回S1狀態(tài)；若是，運用GMM背景建模的方法建立處理當前幀圖像作為新背景，存儲該新背景；繼續(xù)對后續(xù)幀圖像進行判斷，當后續(xù)幀圖像與新背景之間幀差小于設定范圍后進入S4狀態(tài)。

S4狀態(tài)下，持續(xù)對后續(xù)幀圖像進行判斷，當設定數(shù)量的后續(xù)幀圖像與新背景的幀差均小于上述范圍，用存儲的新背景作為參考背景，重新返回S1狀態(tài)，否則返回S3狀態(tài)。

進一步地，步驟2中設置檢測區(qū)域后，進一步對檢測區(qū)域進行標定；標定為獲取圖像中實際物體之間的距離。

有益效果：

本發(fā)明由于在混合高斯背景建模的背景提取方法中引入自適應狀態(tài)機的方法，能夠提取出更加符合實際情況的背景，且整個算法不需要人工干預，適用于正常行駛道路、路口停駐車檢測，由于采用狀態(tài)機的形式對長期停留在圖像中的物體進行判斷，若是長期駐車，能夠檢測得到駐車情況；判斷過程中若有突發(fā)物的加入，不會立即將突發(fā)物判斷為背景，當突發(fā)物離開之后，依舊以原背景進行前景提取，因此可以適應突發(fā)無加入的情況，具有良好的魯棒性。

附圖說明

圖1是本發(fā)明專利的算法流程框圖；

圖2是本發(fā)明專利運動車輛檢測的算法流程圖；

圖3是本發(fā)明專利自適應狀態(tài)機的流程框圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖并舉實施例，對本發(fā)明進行詳細描述。

實施例1、

如圖1所示，整個檢測方法包括讀取圖像信息，設置檢測區(qū)域和標定，運動車輛檢測，車流量、車速等信息采集，背景更新。

步驟1、讀取圖像信息，分為從攝像機提取視頻圖像和從視頻文件讀取圖像信息；

步驟2、設置檢測區(qū)域，支持任意形狀、大小的檢測區(qū)域設置，方便靈活。

本實施例中可以進一步對檢測區(qū)域進行標定，標定的主要目的是獲取距離以進行速度相關(guān)的檢測(獲取圖像中實際物體之間的距離，結(jié)合幀率進行速度相關(guān)的計算)，提出兩種標定方法，一種為利用行車標線與圖像進行平面映射的方法；另一種為利用道路地標與圖像進行映射的方法。

步驟3、運動車輛檢測，具體如圖2所示，包括透視變換、基于GMM背景建模和自適應狀態(tài)機的背景生成、前景提取、形態(tài)學處理和判斷運動目標；

s301、透視變換的主要作用是消除由于攝像機安裝角度造成的圖像變形，將圖像擺正；

s302、基于GMM背景建模和自適應狀態(tài)機的背景生成作為本發(fā)明的核心，目的是獲取準確的背景，在圖3中說明；

s303、前景提取，主要對圖像與背景圖像進行背景差分運算，前景即為運動目標；

s304、形態(tài)學處理針對前景進行，主要包括陰影消除、腐蝕、膨脹、繪制輪廓等操作；

s305、判斷運動目標，主要針對形態(tài)學處理后的前景，根據(jù)像素、形態(tài)特征等進行是否為車輛的判斷。

基于混合高斯背景建模和自適應狀態(tài)機的背景生成，如圖3所示，基于混合高斯背景建模首先對背景進行訓練，對圖像中每個背景采用一個混合高斯模型進行模擬，常用于進行運動目標提取，但是復雜場景下并不能獲取理想的效果。本發(fā)明專利引入自適應狀態(tài)機方法，結(jié)合混合高斯背景建模進行背景的生成。

讀取前n幀圖像，n為大于或者等于2的正整數(shù)，運用GMM背景建模的方法針對前n幀圖像建立背景作為原背景，以原背景作為參考背景，隨后對后續(xù)各幀圖像按照時間順序進行檢測，分為四個狀態(tài)，分別為S1、S2、S3和S4，在S1～S4狀態(tài)下，輸出參考背景，將當前幀圖像乘以設定比率加到參考背景上作為s302中所提取的背景圖像；其中設定比率為經(jīng)驗值，本實施例中可以設定為1/10000。

S1狀態(tài)下，依據(jù)原背景和當前幀進行幀差提取前景，若前景存在，則運用GMM背景建模的方法處理當前幀圖像作為當前背景，將參考背景實時更新為當前背景，若檢測到連續(xù)設定幀圖像中在同一位置處均提取出前景，進入S2狀態(tài)；

S1狀態(tài)即為對無駐車情況下的背景提取。

S2狀態(tài)下，參考背景不進行實時更新，依據(jù)參考背景對后續(xù)幀圖像進行前景提取，當檢測到連續(xù)設定幀圖像中在同一位置處均提取出前景后轉(zhuǎn)入S3狀態(tài)，否則返回到S1狀態(tài)。

S2狀態(tài)為一個駐車判斷的中轉(zhuǎn)過程，即當同一位置處連續(xù)提取出前景時，應當對該前景進行判斷，確定是駐車后再進行后續(xù)狀態(tài)的處理。

S3狀態(tài)下，繼續(xù)依據(jù)原背景對后續(xù)幀圖像進行前景提取，判斷在S2狀態(tài)中的同一位置處是否持續(xù)設定幀均提取出前景，若不是，則返回S1狀態(tài)；若是，運用GMM背景建模的方法建立處理當前幀圖像作為新背景，存儲該新背景；繼續(xù)對后續(xù)幀圖像進行判斷，當后續(xù)幀圖像與新背景之間幀差小于設定范圍后進入S4狀態(tài)。

S3狀態(tài)下僅僅對新背景進行了運算，并沒有直接將新背景作為背景圖像進行更新，是否更新還需要進行后續(xù)S4狀態(tài)的判斷。

S4狀態(tài)下，持續(xù)對后續(xù)幀圖像進行判斷，當設定數(shù)量的后續(xù)幀圖像與新背景的幀差均小于上述范圍，用存儲的新背景更新參考背景，重新返回S1狀態(tài)，否則返回S3狀態(tài)。

經(jīng)過S4狀態(tài)的判斷，可知新背景在一定時間內(nèi)都沒有發(fā)生改變，可以確定原來檢測到的車輛前景的確是駐車，因此此時再對背景圖像進行更新，更加精確，不會誤判。

如果采用GMM的方法是對背景進行不斷地更新，如果有車長時間停駐的話，則車輛會被視為背景，如果采用本方法則是有控制地對背景進行更新，不會出現(xiàn)上述情況，同時能夠?qū)崿F(xiàn)駐車檢測。

綜上，以上僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。