智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制方法及其裝置制造方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控領(lǐng)域，公開(kāi)了一種智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制方法及其裝置。本發(fā)明中，該方法對(duì)連續(xù)模式和觸發(fā)模式分別控制成像，包括以下步驟：分別計(jì)算連續(xù)模式和觸發(fā)模式下各目標(biāo)的成像特征值；分別計(jì)算連續(xù)模式和觸發(fā)模式下各目標(biāo)的成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)；分別生成連續(xù)模式和觸發(fā)模式下多目標(biāo)決策的成像控制策略；調(diào)整成像參數(shù)，使得連續(xù)模式和觸發(fā)模式下各目標(biāo)達(dá)到最優(yōu)的成像效果。對(duì)連續(xù)模式和觸發(fā)模式的雙模式成像控制方法，具有兩套獨(dú)立的成像參數(shù)和控制模式，可控制多目標(biāo)成像，使得兩種模式下的目標(biāo)成像互不干擾，各自達(dá)到最優(yōu)的成像效果，避免了采用單一控制目標(biāo)成像無(wú)法兼顧多目標(biāo)成像的弊端。
【專(zhuān)利說(shuō)明】智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制方法及其裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控領(lǐng)域，特別涉及智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制技 術(shù)。

【背景技術(shù)】
[0002] 現(xiàn)有智能交通中的成像控制技術(shù)，往往有基于全局亮度、基于車(chē)牌亮度與對(duì)比度、 基于車(chē)牌亮度與背景亮度關(guān)系三種方式進(jìn)行成像控制調(diào)整。下面介紹幾種常用的成像控制 方法的優(yōu)缺點(diǎn)。
[0003] 1)基于全局亮度的成像控制方法：
[0004] 此方法為常用的攝像機(jī)成像控制方法，優(yōu)點(diǎn)是調(diào)整方式簡(jiǎn)單，可使得全局具有較 通用的可視效果，但無(wú)法針對(duì)特定的動(dòng)態(tài)目標(biāo)進(jìn)行成像控制，尤其是在順光、逆光、光照突 變等環(huán)境條件下，無(wú)法使得智能交通系統(tǒng)中用戶關(guān)心的車(chē)牌、車(chē)窗、人臉、信號(hào)燈、地面標(biāo)識(shí) 等目標(biāo)達(dá)到良好的可視效果。
[0005] 2)基于車(chē)牌亮度與對(duì)比度的成像控制方法：
[0006] 該方法的優(yōu)點(diǎn)是針對(duì)了智能交通系統(tǒng)中感興趣的車(chē)牌進(jìn)行調(diào)整，常規(guī)情況可以使 得車(chē)牌成像達(dá)到較好的效果，例如專(zhuān)利號(hào)為CN101184168B基于車(chē)牌亮度與對(duì)比度的攝像 機(jī)快門(mén)與增益綜合控制方法，就采用了這種方法。此類(lèi)方法的主要問(wèn)題如下：
[0007] a、傳統(tǒng)的車(chē)牌亮度與對(duì)比度的成像控制方法中，對(duì)比度只作為車(chē)牌亮度的參考信 息，用于選擇基于車(chē)牌亮度的調(diào)整策略，實(shí)際并不直接參與成像控制的調(diào)整。
[0008] b、傳統(tǒng)的車(chē)牌亮度與對(duì)比度的成像控制方法中，沒(méi)考慮到車(chē)牌顏色的差異性、車(chē) 牌反光效果的差異性、環(huán)境光照對(duì)車(chē)牌亮度的干擾、錯(cuò)誤檢測(cè)的車(chē)牌對(duì)成像控制的影響等 多種因素，試驗(yàn)證明，同樣的成像參數(shù)條件下，不同車(chē)牌的亮度值差異性可能會(huì)高達(dá)1〇〇以 上，如采用車(chē)牌亮度的調(diào)整方案，可能適得其反。
[0009] c、單一基于車(chē)牌的調(diào)整策略可能導(dǎo)致在環(huán)境光照發(fā)生較大變化的時(shí)候的成像失 控。
[0010] 3)基于車(chē)牌亮度與背景亮度的成像控制方法：
[0011] 該方法的優(yōu)點(diǎn)是綜合考慮了車(chē)牌亮度與背景亮度的關(guān)系，通過(guò)車(chē)牌亮度動(dòng)態(tài)調(diào)整 背景亮度閾值的上下限，使得在環(huán)境光照發(fā)生變化的時(shí)候車(chē)牌成像具有一定的自適應(yīng)性。 例如專(zhuān)利號(hào)CN101430830B成像控制方法和裝置采用了這種方法。此類(lèi)方法的主要問(wèn)題如 下：
[0012] a、同基于車(chē)牌亮度與對(duì)比度的成像控制方法問(wèn)題一樣，基于車(chē)牌亮度與背景亮度 的成像控制方法沒(méi)有考慮到車(chē)牌亮度成像的差異性帶來(lái)的影響。
[0013] b、沒(méi)有將對(duì)比度作為一個(gè)重要的衡量標(biāo)準(zhǔn)引入調(diào)整方法上。
[0014] 此外，上述方法均沒(méi)考慮到：
[0015] 1)連續(xù)模式和觸發(fā)模式的成像獨(dú)立控制。在智能交通系統(tǒng)中，連續(xù)模式用來(lái)實(shí)時(shí) 檢測(cè)車(chē)牌和車(chē)輛，同時(shí)要在連續(xù)模式下對(duì)于場(chǎng)景中的信號(hào)燈、車(chē)輛行駛情況等進(jìn)行綜合分 析，所以對(duì)于車(chē)牌、信號(hào)燈、地面標(biāo)識(shí)的成像有著較高的要求；而在觸發(fā)模式下，除了車(chē)牌以 夕卜，對(duì)于車(chē)內(nèi)人臉等目標(biāo)成像有著較高要求。因此，對(duì)于連續(xù)模式和觸發(fā)模式的成像獨(dú)立考 慮，有利于在系統(tǒng)并行需求中使得成像控制分別達(dá)到最優(yōu)化的狀態(tài)。
[0016] 2)多目標(biāo)綜合成像。智能交通系統(tǒng)中除了車(chē)牌以外，需要對(duì)車(chē)窗、人臉、信號(hào)燈、地 面標(biāo)識(shí)多個(gè)目標(biāo)綜合控制成像，達(dá)到整體的成像均衡的效果。如檢測(cè)闖紅燈的時(shí)候除車(chē)牌 清晰可見(jiàn)以外，同時(shí)要求信號(hào)燈、停車(chē)線均是可見(jiàn)的，在強(qiáng)逆光等極端環(huán)境下，如單一考慮 車(chē)牌達(dá)到最優(yōu)的成像效果，往往會(huì)使得其他的目標(biāo)較難分辨。
[0017] 3)多目標(biāo)成像控制決策策略。對(duì)于較多的成像控制因素，需要有整體的控制策略 以確保各目標(biāo)可調(diào)整至最優(yōu)的成像效果而不至于產(chǎn)生沖突。
[0018] 4)增益、快門(mén)、LED、偏光鏡和LUT多參數(shù)協(xié)同調(diào)整的成像控制方法。成像控制并非 單一針對(duì)相機(jī)的快門(mén)和增益參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)就可以滿足系統(tǒng)的全天候要求。增益、快門(mén)、LED、 LUT以及偏光鏡的應(yīng)用和調(diào)節(jié)，都會(huì)影響系統(tǒng)的成像效果。在不同的環(huán)境下，成像控制方法 需要針對(duì)各個(gè)參數(shù)以及多參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)和影響進(jìn)行綜合調(diào)整。
[0019] 5)長(zhǎng)時(shí)間無(wú)牌車(chē)的成像控制策略。連續(xù)模式下，逆光和順光場(chǎng)景模式的判別和場(chǎng) 景預(yù)案參數(shù)于無(wú)車(chē)牌情況成像的調(diào)整策略；觸發(fā)模式下，建立連續(xù)模式和觸發(fā)模式成像參 數(shù)的關(guān)聯(lián)模型，既可保證雙模式在常規(guī)成像控制下的獨(dú)立性，又使得無(wú)車(chē)牌情況下成像不 至失控。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0020] 本發(fā)明的目的在于提供一種智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制方法及其裝 置，具有兩套獨(dú)立的成像參數(shù)和控制模式，可控制多目標(biāo)成像，使得兩種模式下的目標(biāo)成像 互不干擾，各自達(dá)到最優(yōu)的成像效果，避免了采用單一控制目標(biāo)成像無(wú)法兼顧多目標(biāo)成像 的弊端。
[0021] 為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的實(shí)施方式公開(kāi)了一種智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo) 的成像控制方法，該方法對(duì)連續(xù)模式和觸發(fā)模式分別控制成像，包括以下步驟：
[0022] 分別計(jì)算連續(xù)模式和觸發(fā)模式下各目標(biāo)的成像特征值；
[0023] 分別計(jì)算連續(xù)模式和觸發(fā)模式下各目標(biāo)的成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)；
[0024] 分別生成連續(xù)模式和觸發(fā)模式下多目標(biāo)決策的成像控制策略；
[0025] 調(diào)整成像參數(shù)，使得連續(xù)模式和觸發(fā)模式下各目標(biāo)達(dá)到最優(yōu)的成像效果。
[0026] 本發(fā)明的實(shí)施方式還公開(kāi)了一種智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制裝置，該 裝置對(duì)連續(xù)模式和觸發(fā)模式分別控制成像，包括：
[0027] 成像特征值計(jì)算單元，用于分別計(jì)算連續(xù)模式和觸發(fā)模式下各目標(biāo)的成像特征 值；
[0028] 成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)計(jì)算單元，用于根據(jù)成像特征值計(jì)算單元計(jì)算出的成像特征 值，分別計(jì)算連續(xù)模式和觸發(fā)模式下各目標(biāo)的成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)；
[0029] 成像控制策略制定單元，用于根據(jù)成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)計(jì)算單元計(jì)算出的成像質(zhì)量 評(píng)價(jià)參數(shù)，分別生成連續(xù)模式和觸發(fā)模式下多目標(biāo)決策的成像控制策略；
[0030] 成像參數(shù)調(diào)整單元，用于根據(jù)成像控制策略制定單元生成的成像控制策略，調(diào)整 成像參數(shù)，使得連續(xù)模式和觸發(fā)模式下各目標(biāo)達(dá)到最優(yōu)的成像效果。
[0031] 本發(fā)明實(shí)施方式與現(xiàn)有技術(shù)相比，主要區(qū)別及其效果在于：
[0032] 對(duì)連續(xù)模式和觸發(fā)模式的雙模式成像控制方法，具有兩套獨(dú)立的成像參數(shù)和控制 模式，可控制多目標(biāo)成像，使得兩種模式下的目標(biāo)成像互不干擾，各自達(dá)到最優(yōu)的成像效 果，避免了采用單一控制目標(biāo)成像無(wú)法兼顧多目標(biāo)成像的弊端
[0033] 進(jìn)一步地，連續(xù)模式的控制目標(biāo)以車(chē)牌亮度和對(duì)比度為主，信號(hào)燈和地面標(biāo)識(shí)清 晰度為輔，同時(shí)兼顧全局成像質(zhì)量；觸發(fā)模式的控制目標(biāo)以車(chē)窗和人臉區(qū)域的清晰度為主， 同時(shí)兼顧車(chē)牌亮度和對(duì)比度。這樣，能夠根據(jù)不同的控制對(duì)象，自適應(yīng)調(diào)整成像參數(shù)，連續(xù) 模式下的車(chē)牌成像可確保車(chē)牌序列的高檢測(cè)率和高識(shí)別率，同時(shí)確保了地面標(biāo)識(shí)和信號(hào)燈 的成像效果；觸發(fā)模式下可確保車(chē)窗和人臉清晰，有利于駕駛室內(nèi)的目標(biāo)辨析，同時(shí)對(duì)觸發(fā) 車(chē)牌的成像控制確保了抓拍圖像的車(chē)牌清晰可識(shí)別。
[0034] 進(jìn)一步地，使用亮度、對(duì)比度兩個(gè)參數(shù)衡量車(chē)牌可以消除不同車(chē)牌反光特性不同 的影響，同時(shí)可以有效在順光及逆光條件下將車(chē)牌調(diào)整至最佳成像，通過(guò)增益、快門(mén)、LED、 LUT和偏光鏡多參數(shù)的協(xié)同調(diào)整，可確保連續(xù)模式和觸發(fā)模式在各種環(huán)境條件下的最優(yōu)成 像結(jié)果。
[0035] 進(jìn)一步地，對(duì)視頻內(nèi)長(zhǎng)時(shí)間沒(méi)有車(chē)牌出現(xiàn)的成像關(guān)聯(lián)預(yù)估算法及快速調(diào)整策略， 避免了在長(zhǎng)時(shí)間沒(méi)有車(chē)輛目標(biāo)到達(dá)的場(chǎng)景中，僅僅根據(jù)路面亮度來(lái)決定成像，無(wú)法區(qū)分如 順光、逆光等情況，導(dǎo)致真正車(chē)輛目標(biāo)出現(xiàn)的時(shí)候無(wú)法看清有效目標(biāo)的問(wèn)題。連續(xù)模式中， 根據(jù)對(duì)成像場(chǎng)景的判斷，給出攝像機(jī)曝光值預(yù)案，確保監(jiān)控目標(biāo)出現(xiàn)時(shí)基本信息能夠在圖 像中明確表現(xiàn)出來(lái)；觸發(fā)模式中，以連續(xù)觸發(fā)成像參數(shù)關(guān)聯(lián)模型預(yù)測(cè)成像參數(shù)，可確保長(zhǎng)時(shí) 間無(wú)車(chē)牌出現(xiàn)時(shí)觸發(fā)模式成像參數(shù)快速調(diào)整至合適的范圍。

【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0036] 圖1是本發(fā)明第一實(shí)施方式中一種智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制方法 的流程示意圖；
[0037] 圖2和圖3是本發(fā)明第二實(shí)施方式中一種智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制 方法的流程示意圖；
[0038] 圖4是本發(fā)明第二實(shí)施方式中一種逆光場(chǎng)景預(yù)案參數(shù)表；
[0039] 圖5是本發(fā)明第二實(shí)施方式中一種順光場(chǎng)景預(yù)案參數(shù)表；
[0040] 圖6是本發(fā)明第二實(shí)施方式中一種SVR模型訓(xùn)練與更新的流程示意圖；
[0041] 圖7是本發(fā)明一種智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制方法的技術(shù)方案整體 流程示意圖；
[0042] 圖8是本發(fā)明一種雙模式多目標(biāo)特征計(jì)算流程示意圖；
[0043] 圖9是本發(fā)明一種雙模式多目標(biāo)決策的流程示意圖；
[0044] 圖10是本發(fā)明一種亮度差值與快門(mén)調(diào)整比例映射表；
[0045] 圖11是本發(fā)明一種對(duì)比度差值與快門(mén)調(diào)整比例映射表；
[0046] 圖12是本發(fā)明一種逆光LUT對(duì)應(yīng)函數(shù)曲線圖；
[0047] 圖13是本發(fā)明一種順光LUT對(duì)應(yīng)函數(shù)曲線圖；
[0048] 圖14是本發(fā)明第三實(shí)施方式中一種智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制裝置 的結(jié)構(gòu)不意圖；
[0049] 圖15是本發(fā)明第四實(shí)施方式中一種智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制裝置 的結(jié)構(gòu)示意圖。

【具體實(shí)施方式】
[0050] 在以下的敘述中，為了使讀者更好地理解本申請(qǐng)而提出了許多技術(shù)細(xì)節(jié)。但是，本 領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以理解，即使沒(méi)有這些技術(shù)細(xì)節(jié)和基于以下各實(shí)施方式的種種變化 和修改，也可以實(shí)現(xiàn)本申請(qǐng)各權(quán)利要求所要求保護(hù)的技術(shù)方案。
[0051] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的實(shí)施 方式作進(jìn)一步地詳細(xì)描述。
[0052] 本發(fā)明第一實(shí)施方式涉及一種智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制方法。圖1 是該智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制方法的流程示意圖。
[0053] 具體地說(shuō)，如圖1所示，該智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制方法對(duì)連續(xù)模 式和觸發(fā)模式分別控制成像，包括以下步驟：
[0054] 優(yōu)選地，在連續(xù)模式下，多目標(biāo)包括：車(chē)牌、信號(hào)燈、地面標(biāo)識(shí)和全局。在觸發(fā)模式 下，多目標(biāo)包括：車(chē)牌、車(chē)窗和人臉。
[0055] 連續(xù)模式的控制目標(biāo)以車(chē)牌亮度和對(duì)比度為主，信號(hào)燈和地面標(biāo)識(shí)清晰度為輔， 同時(shí)兼顧全局成像質(zhì)量。觸發(fā)模式的控制目標(biāo)以車(chē)窗和人臉區(qū)域的清晰度為主，同時(shí)兼顧 車(chē)牌亮度和對(duì)比度。這樣，能夠根據(jù)不同的控制對(duì)象，自適應(yīng)調(diào)整成像參數(shù)，連續(xù)模式下的 車(chē)牌成像可確保車(chē)牌序列的高檢測(cè)率和高識(shí)別率，同時(shí)確保了地面標(biāo)識(shí)和信號(hào)燈的成像效 果。觸發(fā)模式下可確保車(chē)窗和人臉清晰，有利于駕駛室內(nèi)的目標(biāo)辨析，同時(shí)對(duì)觸發(fā)車(chē)牌的成 像控制確保了抓拍圖像的車(chē)牌清晰可識(shí)別。
[0056] 此外，可以理解，在本發(fā)明的其它某些實(shí)施方式中，多目標(biāo)也可以包括其它的目 標(biāo)，而不僅僅局限于本文所羅列出的這些。
[0057] 在步驟101中，分別計(jì)算連續(xù)模式和觸發(fā)模式下各目標(biāo)的成像特征值。
[0058] 具體地說(shuō)，計(jì)算連續(xù)模式下各目標(biāo)的成像特征值的步驟中，包括以下子步驟：
[0059] 以車(chē)牌亮度均值和對(duì)比度均值作為車(chē)牌成像特征值。
[0060] 計(jì)算車(chē)牌亮度，建立緩沖長(zhǎng)度為10幀的車(chē)牌亮度列表，計(jì)算車(chē)牌亮度均值。統(tǒng) 計(jì)車(chē)牌直方圖，以最大類(lèi)間方差法做閾值分割，分別計(jì)算高部亮度均值grayhigh和低部 亮度均值 graylow，以公式 nContrast_LP=(grayhigh_graylow)*100/256 計(jì)算車(chē)牌對(duì)比度 nContrast_LP，建立車(chē)牌對(duì)比度列表，計(jì)算車(chē)牌對(duì)比度列表均值。
[0061] 以信號(hào)燈對(duì)比度均值作為信號(hào)燈成像特征值。
[0062] 統(tǒng)計(jì)信號(hào)燈目標(biāo)區(qū)域直方圖，以與車(chē)牌對(duì)比度同樣的計(jì)算方法建立參考目標(biāo)對(duì)比 度列表，計(jì)算信號(hào)燈對(duì)比度均值。
[0063] 以地面標(biāo)識(shí)亮度均值作為地面標(biāo)識(shí)成像特征值。
[0064] 計(jì)算地面標(biāo)識(shí)區(qū)域亮度，建立緩沖長(zhǎng)度為10幀的地面標(biāo)識(shí)亮度列表，計(jì)算地面標(biāo) 識(shí)亮度均值。對(duì)于地面標(biāo)識(shí)來(lái)說(shuō)，只要不是過(guò)暗或者過(guò)亮以致肉眼無(wú)法辨識(shí)的情況，都可以 作為可供智能交通系統(tǒng)參考的依據(jù)，因此以地面標(biāo)識(shí)亮度均值的上下限進(jìn)行成像控制。 [0065] 以全局亮度均值作為全局成像特征值。
[0066] 計(jì)算觸發(fā)模式下各目標(biāo)的成像特征值的步驟中，包括以下子步驟：
[0067] 以車(chē)牌亮度均值和對(duì)比度均值作為車(chē)牌成像特征值。
[0068] 觸發(fā)模式下參與調(diào)整的車(chē)牌數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于連續(xù)模式，因此選擇每次觸發(fā)的車(chē)牌的亮 度和對(duì)比度作為觸發(fā)模式的車(chē)牌成像特征，成像特征的計(jì)算方法與連續(xù)模式車(chē)牌成像特征 計(jì)算方法一致。
[0069] 以車(chē)窗模糊度均值作為車(chē)窗成像特征值。
[0070] 智能交通領(lǐng)域中，常常需要對(duì)駕駛室內(nèi)的情況進(jìn)行抓拍或檢測(cè)，如司乘人員人臉、 安全帶等圖像要求清晰可見(jiàn)，但由于前車(chē)窗玻璃反光、貼膜等因素的影響，會(huì)使得駕駛室內(nèi) 的情況無(wú)法看清。因此，在對(duì)車(chē)窗分析時(shí)，基于車(chē)窗定位的結(jié)果，對(duì)車(chē)窗區(qū)域做邊緣檢測(cè)，計(jì) 算區(qū)域內(nèi)邊緣點(diǎn)數(shù)，計(jì)算邊緣點(diǎn)數(shù)占車(chē)窗區(qū)域的比例，當(dāng)車(chē)窗反光嚴(yán)重時(shí)，車(chē)窗區(qū)域的邊緣 分布較少，當(dāng)車(chē)窗區(qū)域內(nèi)邊緣點(diǎn)所占比例于一定閾值時(shí)，系統(tǒng)控制打開(kāi)偏光鏡，以提升駕駛 室內(nèi)的成像效果。
[0071] 以人臉亮度均值和對(duì)比度均值作為人臉成像特征值。
[0072] 為保證駕駛室內(nèi)司乘人員的人臉清晰可見(jiàn)，對(duì)于檢測(cè)到的人臉結(jié)果，計(jì)算人臉區(qū) 域圖像的亮度和對(duì)比度。在此，以圖像的熵值作為人臉區(qū)域圖像的對(duì)比度，選取選取60-140 為人臉的亮度范圍，同時(shí)將熵值映射到0-20取值范圍作為人臉成像的對(duì)比度值，選取對(duì)比 度5作人臉圖像對(duì)比度閾值。當(dāng)人臉圖像對(duì)比度較低且亮度在期望亮度范圍以外，優(yōu)先以 亮度成像控制方法將亮度調(diào)整至合適的范圍；當(dāng)人臉圖像對(duì)比度較低且在亮度期望范圍之 內(nèi)時(shí)，以對(duì)比度成像控制的方法提高人臉成像的對(duì)比度。
[0073] 此后進(jìn)入步驟102,分別計(jì)算連續(xù)模式和觸發(fā)模式下各目標(biāo)的成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)。
[0074] 具體地說(shuō)，步驟102中，包括以下子步驟：
[0075] 用不同的質(zhì)量權(quán)重描述各目標(biāo)的成像特征值的優(yōu)先級(jí)，用各目標(biāo)的成像特征值和 其特征值期望值之間的距離描述偏離度，將偏離度歸一化為10,以偏離度和權(quán)重的乘積計(jì) 算各目標(biāo)的成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)。
[0076] 對(duì)于多目標(biāo)的成像控制，無(wú)論是連續(xù)模式還是觸發(fā)模式都涉及多目標(biāo)的多特征期 望調(diào)整，不同模式下成像調(diào)整策略有一定的差異性，如在連續(xù)模式中，優(yōu)先期望車(chē)牌達(dá)到希 望的亮度和對(duì)比度，其次要確保信號(hào)燈和地面標(biāo)識(shí)都處于可控的成像范圍內(nèi)；在觸發(fā)模式， 優(yōu)先希望人臉和車(chē)窗的成像達(dá)到合適的狀態(tài)，其次要確保車(chē)牌處于可控的成像范圍。
[0077] 在連續(xù)模式下，車(chē)牌亮度均值的期望值為100,將車(chē)牌亮度均值在0至100和100 至255之間各等分10個(gè)等級(jí)作為車(chē)牌亮度的偏離度，權(quán)重為0. 4。車(chē)牌對(duì)比度均值的期望 值為25,將車(chē)牌對(duì)比度均值在0至25之間等分10個(gè)等級(jí)作為車(chē)牌對(duì)比度的偏離度，權(quán)重為 0. 15,當(dāng)車(chē)牌對(duì)比度均值低于12且車(chē)牌亮度均值高于140時(shí)，車(chē)牌對(duì)比度的偏離度為0,權(quán) 重為〇。信號(hào)燈對(duì)比度均值的期望值為18,在0至18之間等分10個(gè)等級(jí)作為信號(hào)燈對(duì)比 度均值的偏離度，權(quán)重為〇. 25。地面標(biāo)識(shí)亮度均值的期望值為120,將地面標(biāo)識(shí)亮度均值在 0至120和120至255之間各等分10個(gè)等級(jí)作為地面標(biāo)識(shí)亮度的偏離度，權(quán)重為0. 2。當(dāng) 全局亮度均值低于15時(shí)，如果偏光鏡處于打開(kāi)狀態(tài)且快門(mén)和增益值已經(jīng)調(diào)整到最大，優(yōu)先 調(diào)整偏光鏡狀態(tài)，全局亮度均值的偏離度為10,權(quán)重為1.0,其它條件下，全局亮度均值的 偏離度為〇,權(quán)重為0。
[0078] 在觸發(fā)模式下，車(chē)牌亮度均值的期望值為120,將車(chē)牌亮度均值在0至120和120 至255之間各等分10個(gè)等級(jí)作為車(chē)牌亮度的偏離度，權(quán)重為0. 3。車(chē)牌對(duì)比度均值的期望 值為25,將車(chē)牌對(duì)比度均值在0至25之間等分10個(gè)等級(jí)作為車(chē)牌對(duì)比度的偏離度，權(quán)重 為0. 15。人臉亮度均值的期望值為100,將人臉亮度均值在0至100和100至255之間各 等分10個(gè)等級(jí)作為人臉亮度的偏離度，權(quán)重為〇. 15。人臉對(duì)比度均值的期望值為20,將人 臉對(duì)比度均值在0至20之間等分10個(gè)等級(jí)作為人臉對(duì)比度的偏離度，權(quán)重為0. 4。當(dāng)車(chē)窗 模糊度均值低于10的時(shí)候，如果偏光鏡處于關(guān)閉裝狀態(tài)，優(yōu)先調(diào)整偏光鏡狀態(tài)，車(chē)窗模糊 度均值的偏離度為10,權(quán)重為1. 0,其它條件下，車(chē)窗模糊度均值的偏離度為0,權(quán)重為0。
[0079] 此后進(jìn)入步驟103,分別生成連續(xù)模式和觸發(fā)模式下多目標(biāo)決策的成像控制策略。
[0080] 具體地說(shuō)，在步驟103中，包括以下子步驟：
[0081] 利用各目標(biāo)的成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)，利用二元對(duì)比模糊決策的方法，構(gòu)造模糊優(yōu)先 矩陣。
[0082] 以平均法計(jì)算各成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)的隸屬度，以隸屬度最大的成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù) 作為當(dāng)前幀成像控制的目標(biāo)。
[0083] 對(duì)于多目標(biāo)成像控制來(lái)說(shuō)，要綜合考慮各成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)指標(biāo)的優(yōu)先級(jí)別，從 中選出當(dāng)前幀優(yōu)先參與成像控制的成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)指標(biāo)，從而進(jìn)一步確認(rèn)成像控制的方 式和策略。這里采用二元對(duì)比模糊決策的方法，評(píng)價(jià)指標(biāo)集合X = {Xl，χ2,... Xn}，其中\(zhòng)為 第η個(gè)成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)指標(biāo)。
[0084] 令第η個(gè)成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)的偏離度為dn，權(quán)重為wn，則x n = dnXwn
[0085] 兩兩比較集合中的成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)指標(biāo)Xi和χ」，以表示Xi相對(duì)于χ」的優(yōu)先 度，其中A」=Xi/Ui+Xj)
[0086] 從而構(gòu)造模糊優(yōu)先矩陣R = (rij)nXn
[0087] 以平均法計(jì)算各成像評(píng)價(jià)指標(biāo)的隸屬度A (xD = (rn+ri2+. . . +iin) /n, i = 1，2, . . .，n，以隸屬度最大的成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)指標(biāo)作為當(dāng)前幀成像控制的目標(biāo)。
[0088] 此后進(jìn)入步驟104,調(diào)整成像參數(shù)，使得連續(xù)模式和觸發(fā)模式下各目標(biāo)達(dá)到最優(yōu)的 成像效果。
[0089] 優(yōu)選地，在調(diào)整成像參數(shù)的步驟中，對(duì)增益、快門(mén)、LED、偏光鏡以及LUT進(jìn)行協(xié)同 調(diào)整。
[0090] 使用亮度、對(duì)比度兩個(gè)參數(shù)衡量車(chē)牌可以消除不同車(chē)牌反光特性不同的影響，同 時(shí)可以有效在順光及逆光條件下將車(chē)牌調(diào)整至最佳成像，通過(guò)增益、快門(mén)、LED、LUT和偏光 鏡多參數(shù)的協(xié)同調(diào)整，可確保連續(xù)模式和觸發(fā)模式在各種環(huán)境條件下的最優(yōu)成像結(jié)果。 [0091] 此后結(jié)束本流程。
[0092] 對(duì)連續(xù)模式和觸發(fā)模式的雙模式成像控制方法，具有兩套獨(dú)立的成像參數(shù)和控制 模式，可控制多目標(biāo)成像，使得兩種模式下的目標(biāo)成像互不干擾，各自達(dá)到最優(yōu)的成像效 果，避免了采用單一控制目標(biāo)成像無(wú)法兼顧多目標(biāo)成像的弊端。
[0093] 本發(fā)明第二實(shí)施方式涉及一種智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制方法。圖2 和圖3是該智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制方法的流程示意圖。
[0094] 第二實(shí)施方式在第一實(shí)施方式的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，主要改進(jìn)之處在于：
[0095] 對(duì)視頻內(nèi)長(zhǎng)時(shí)間沒(méi)有車(chē)牌出現(xiàn)的成像關(guān)聯(lián)預(yù)估算法及快速調(diào)整策略，避免了在長(zhǎng) 時(shí)間沒(méi)有車(chē)輛目標(biāo)到達(dá)的場(chǎng)景中，僅僅根據(jù)路面亮度來(lái)決定成像，無(wú)法區(qū)分如順光、逆光等 情況，導(dǎo)致真正車(chē)輛目標(biāo)出現(xiàn)的時(shí)候無(wú)法看清有效目標(biāo)的問(wèn)題。連續(xù)模式中，根據(jù)對(duì)成像場(chǎng) 景的判斷，給出攝像機(jī)曝光值預(yù)案，確保監(jiān)控目標(biāo)出現(xiàn)時(shí)基本信息能夠在圖像中明確表現(xiàn) 出來(lái)。觸發(fā)模式中，以連續(xù)觸發(fā)成像參數(shù)關(guān)聯(lián)模型預(yù)測(cè)成像參數(shù)，可確保長(zhǎng)時(shí)間無(wú)車(chē)牌出現(xiàn) 時(shí)觸發(fā)模式成像參數(shù)快速調(diào)整至合適的范圍。
[0096] 參與成像控制的目標(biāo)中，除了全局亮度、信號(hào)燈和地面標(biāo)識(shí)是固定每幀都參與成 像調(diào)整外，其余都與車(chē)牌檢測(cè)效果相關(guān)，所以成像控制必須保證車(chē)牌能處于被檢測(cè)的范圍 之內(nèi)。長(zhǎng)時(shí)間無(wú)車(chē)牌被檢測(cè)到一般有兩種情況，一是成像正常但長(zhǎng)時(shí)間沒(méi)有車(chē)輛經(jīng)過(guò)，二是 成像過(guò)亮或者過(guò)暗使得車(chē)牌檢測(cè)系統(tǒng)失效。對(duì)于第一種情況，在短時(shí)找不到目標(biāo)時(shí)，成像會(huì) 維持最后一次所調(diào)整的參數(shù)，在一定時(shí)間內(nèi)能保證車(chē)牌亮度和對(duì)比度的偏移值在可控范圍 之內(nèi)，但如時(shí)間過(guò)長(zhǎng)或場(chǎng)景環(huán)境亮度短時(shí)間發(fā)生較大的改變，則會(huì)使得成像參數(shù)無(wú)法適應(yīng) 當(dāng)前的成像環(huán)境，產(chǎn)生車(chē)牌過(guò)暗或過(guò)曝的情況。對(duì)于第二種情況，如此時(shí)全局亮度、信號(hào)燈 對(duì)比度和地面標(biāo)識(shí)對(duì)比度均處于合適的范圍，則系統(tǒng)沒(méi)有參考目標(biāo)可將車(chē)牌調(diào)整至合適的 成像范圍之內(nèi)。因此，對(duì)于以上兩種情況需要引入獨(dú)立的長(zhǎng)時(shí)間無(wú)車(chē)牌成像控制策略。為 了能夠區(qū)分出長(zhǎng)時(shí)間無(wú)車(chē)的情況和車(chē)牌成像差的情況，在連續(xù)模式下引入車(chē)輛視頻觸發(fā)模 塊，車(chē)輛視頻觸發(fā)在不依賴(lài)于車(chē)牌檢測(cè)的條件下可對(duì)車(chē)輛進(jìn)行檢測(cè)，因此可以作為場(chǎng)景預(yù) 案參數(shù)的驗(yàn)證。
[0097] 具體地說(shuō)：
[0098] 在分別計(jì)算連續(xù)模式和觸發(fā)模式下各目標(biāo)的成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)的步驟之后，還包 括以下步驟：
[0099] 判斷未檢測(cè)到車(chē)牌的時(shí)間間隔是否大于預(yù)定值。
[0100] 若是，則分別生成連續(xù)模式和觸發(fā)模式下長(zhǎng)時(shí)間無(wú)車(chē)牌成像控制策略。
[0101] 在連續(xù)模式下，生成長(zhǎng)時(shí)間無(wú)車(chē)牌成像控制策略包括以下步驟：對(duì)順光或逆光場(chǎng) 景模式進(jìn)行判斷。對(duì)成像參數(shù)進(jìn)行場(chǎng)景預(yù)案調(diào)整，場(chǎng)景預(yù)案調(diào)整參數(shù)由日常順光及逆光模 式統(tǒng)計(jì)獲得。
[0102] 具體地說(shuō)，如圖2所示，連續(xù)模式長(zhǎng)時(shí)間無(wú)車(chē)牌成像控制策略主要包括以下步驟：
[0103] 在步驟201中，判斷連續(xù)模式下是否長(zhǎng)時(shí)間無(wú)車(chē)牌。
[0104] 若是，則進(jìn)入步驟202 ;若否，則結(jié)束本流程。
[0105] 在步驟202中，進(jìn)行場(chǎng)景模式判別。
[0106] 此后進(jìn)入步驟203,進(jìn)行場(chǎng)景預(yù)案參數(shù)加載。
[0107] 此后進(jìn)入步驟204,判斷視頻觸發(fā)是否檢測(cè)到車(chē)牌。
[0108] 若是，則結(jié)束本流程；若否，則再次回到步驟203。
[0109] 連續(xù)模式下長(zhǎng)時(shí)間無(wú)車(chē)牌的情況下，系統(tǒng)會(huì)以全局亮度、信號(hào)燈對(duì)比度和地面標(biāo) 識(shí)區(qū)域亮度作為成像控制的主要參考依據(jù)。通常情況下，基于這些目標(biāo)的成像控制雖不一 定可以使得連續(xù)模式的車(chē)牌成像亮度和對(duì)比度達(dá)到最優(yōu)，但一般可以保證成像參數(shù)能根據(jù) 環(huán)境的變化自動(dòng)調(diào)整到可用的狀態(tài)，確保當(dāng)車(chē)牌出現(xiàn)的時(shí)候能夠正確的檢測(cè)到車(chē)牌，從而 進(jìn)一步基于車(chē)牌進(jìn)行最優(yōu)化的成像調(diào)整。但當(dāng)外部環(huán)境處于強(qiáng)逆光或者強(qiáng)順光的環(huán)境下， 基于以上目標(biāo)的成像參數(shù)和基于車(chē)牌的成像參數(shù)有著較大的差異性，可能會(huì)導(dǎo)致車(chē)牌長(zhǎng)時(shí) 間處于過(guò)曝或者過(guò)暗的狀態(tài)，對(duì)車(chē)牌檢測(cè)和整體成像效果產(chǎn)生嚴(yán)重的影響。因此，系統(tǒng)必須 能夠判別逆光和順光的場(chǎng)景模式，并能夠基于場(chǎng)景模式加載相應(yīng)的預(yù)案參數(shù)，以便快速將 成像調(diào)整至合適的狀態(tài)。
[oho] 1)逆光場(chǎng)景模式：
[0111] 在逆光場(chǎng)景的情況下，為了使得信號(hào)燈對(duì)比度和地面標(biāo)識(shí)區(qū)域亮度處于期望的范 圍內(nèi)，通常快門(mén)和增益都會(huì)調(diào)整的比較低，同時(shí)表現(xiàn)出信號(hào)燈對(duì)比度也較低，地面標(biāo)識(shí)區(qū)域 亮度處于期望范圍以內(nèi)。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值，在長(zhǎng)時(shí)間檢測(cè)不到車(chē)牌的情況下，當(dāng)快門(mén)值小于500， 增益為〇,信號(hào)燈對(duì)比度低于15的時(shí)候，地面標(biāo)識(shí)區(qū)域亮度處于60-140之間時(shí)，可判斷為逆 光場(chǎng)景模式，加載逆光場(chǎng)景預(yù)案參數(shù)。
[0112] 逆光場(chǎng)景預(yù)案參數(shù)如圖4所示。
[0113] 2)順光場(chǎng)景模式：
[0114] 在順光場(chǎng)景的情況下，為了使得信號(hào)燈對(duì)比度和地面標(biāo)識(shí)區(qū)域亮度處于期望的范 圍內(nèi)，快門(mén)和增益也會(huì)較低，但信號(hào)燈的對(duì)比度較高。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值，在長(zhǎng)時(shí)間檢測(cè)不到車(chē)牌 的情況下，當(dāng)快門(mén)值小于500,增益為0,信號(hào)燈對(duì)比度大于25的時(shí)候，地面標(biāo)識(shí)區(qū)域亮度小 于60時(shí)，可判斷為順光場(chǎng)景模式，加載順光場(chǎng)景預(yù)案參數(shù)。
[0115] 順光場(chǎng)景預(yù)案參數(shù)如圖5所示。
[0116] 3)場(chǎng)景預(yù)案參數(shù)等級(jí)：
[0117] 在系統(tǒng)日常運(yùn)行的狀態(tài)下，由于車(chē)牌可被檢測(cè)，因此對(duì)于逆光和順光的模式可做 更為精確的判斷。除了快門(mén)、增益和信號(hào)燈對(duì)比度以外，在逆光情況下車(chē)牌對(duì)比度較低，在 順光模式下車(chē)牌對(duì)比度較高。場(chǎng)景預(yù)案參數(shù)由日常逆光及順光模式統(tǒng)計(jì)獲得，按照逆光和 順光的程度不同，可統(tǒng)計(jì)多個(gè)等級(jí)的預(yù)案參數(shù)，常規(guī)會(huì)劃分為3個(gè)等級(jí)。在長(zhǎng)時(shí)間無(wú)車(chē)牌 時(shí)，按照由弱到強(qiáng)的場(chǎng)景預(yù)案等級(jí)依次加載，以多次車(chē)輛視頻觸發(fā)驗(yàn)證場(chǎng)景預(yù)案參數(shù)等級(jí) 的可行性。
[0118] 在觸發(fā)模式下，生成長(zhǎng)時(shí)間無(wú)車(chē)牌成像控制策略包括以下步驟：根據(jù)相關(guān)聯(lián)的連 續(xù)模式和觸發(fā)模式成像參數(shù)，建立非線性回歸分析模型，以連續(xù)模式成像參數(shù)及環(huán)境參數(shù) 預(yù)測(cè)觸發(fā)模式下成像參數(shù)。
[0119] 優(yōu)選地，該非線性回歸分析模型為SVR模型。
[0120] 此外，可以理解，在本發(fā)明的其它某些實(shí)施方式中，也可以采用其它的模型訓(xùn)練。
[0121] 具體地說(shuō)，如圖3所示，觸發(fā)模式長(zhǎng)時(shí)間無(wú)車(chē)牌成像控制策略主要包括以下步驟：
[0122] 在步驟301中，判斷觸發(fā)模式下是否長(zhǎng)時(shí)間無(wú)車(chē)牌。
[0123] 若是，則進(jìn)入步驟302 ;若否，則結(jié)束本流程。
[0124] 在步驟302中，獲取上幀連續(xù)模式的成像參數(shù)。
[0125] 此后進(jìn)入步驟303,將上幀連續(xù)模式的成像參數(shù)送入訓(xùn)練好的SVR模型，進(jìn)行SVR 預(yù)測(cè)。
[0126] 此后進(jìn)入步驟304,通過(guò)預(yù)測(cè)，生成下幀觸發(fā)模式的成像參數(shù)。
[0127] 此后結(jié)束本流程。
[0128] 連續(xù)模式和觸發(fā)模式成像的環(huán)境差異性來(lái)源于閃光燈的補(bǔ)光差別，在成像正常的 情況下，已知連續(xù)模式下的快門(mén)、增益、LED狀態(tài)、偏光鏡狀態(tài)和觸發(fā)模式的快門(mén)和增益值， 通過(guò)多元非線性回歸分析可以建立連續(xù)模式和觸發(fā)模式成像參數(shù)關(guān)系模型。這里我們采用 支持向量回歸（SVR)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，可具有更高的精度及泛化能力。
[0129] 1)SVR模型參數(shù)選擇：
[0130] 核函數(shù)：對(duì)于此類(lèi)非線性問(wèn)題，先以非線性映射將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到高維空間中進(jìn)行線 性回歸，然后再返回原始空間中。核函數(shù)的作用是以低維空間的輸入值，計(jì)算經(jīng)過(guò)變換后的 高維空間的向量?jī)?nèi)積值，而無(wú)需尋找二者之間的映射關(guān)系。滿足Mercer條件的函數(shù)都可以 作為核函數(shù)，常用的核函數(shù)如多項(xiàng)式函數(shù)、徑向基函數(shù)、sigmoid函數(shù)等。由于多項(xiàng)式核與 sigmoid核涉及參數(shù)較多，影響模型的復(fù)雜度，RBF核參數(shù)較少且能夠?qū)崿F(xiàn)非線性映射，故 模型建立選取徑向基函數(shù)作為核函數(shù)，k(x, y)=exp(-gamma|x_y | ~2)。這里取RBF核函數(shù)參 數(shù) gamma=l〇
[0131] 松弛函數(shù)：超平面在高維空間的數(shù)學(xué)表達(dá)為一個(gè)線性方程<w，x>+b=0, w為系數(shù)向 量，X為η維變量，〈W，X〉為內(nèi)積，b為常數(shù)，空間點(diǎn)xi到超平面L距離為：
[0132]

【權(quán)利要求】
1. 一種智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制方法，其特征在于，該方法對(duì)連續(xù)模式 和觸發(fā)模式分別控制成像，包括以下步驟： 分別計(jì)算連續(xù)模式和觸發(fā)模式下各目標(biāo)的成像特征值； 分別計(jì)算連續(xù)模式和觸發(fā)模式下各目標(biāo)的成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)； 分別生成連續(xù)模式和觸發(fā)模式下多目標(biāo)決策的成像控制策略； 調(diào)整成像參數(shù)，使得連續(xù)模式和觸發(fā)模式下各目標(biāo)達(dá)到最優(yōu)的成像效果。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制方法，其特征在于， 在連續(xù)模式下，多目標(biāo)包括：車(chē)牌、信號(hào)燈、地面標(biāo)識(shí)和全局； 在觸發(fā)模式下，多目標(biāo)包括：車(chē)牌、車(chē)窗和人臉。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制方法，其特征在于， 計(jì)算連續(xù)模式下各目標(biāo)的成像特征值的步驟中，包括以下子步驟： 以車(chē)牌亮度均值和對(duì)比度均值作為車(chē)牌成像特征值； 以信號(hào)燈對(duì)比度均值作為信號(hào)燈成像特征值； 以地面標(biāo)識(shí)亮度均值作為地面標(biāo)識(shí)成像特征值； 以全局亮度均值作為全局成像特征值； 計(jì)算觸發(fā)模式下各目標(biāo)的成像特征值的步驟中，包括以下子步驟： 以車(chē)牌亮度均值和對(duì)比度均值作為車(chē)牌成像特征值； 以車(chē)窗模糊度均值作為車(chē)窗成像特征值； 以人臉亮度均值和對(duì)比度均值作為人臉成像特征值。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制方法，其特征在于， 在所述分別計(jì)算連續(xù)模式和觸發(fā)模式下各目標(biāo)的成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)的步驟中，包括以下子 步驟： 用不同的質(zhì)量權(quán)重描述各目標(biāo)的成像特征值的優(yōu)先級(jí)，用各目標(biāo)的成像特征值和其特 征值期望值之間的距離描述偏離度，將偏離度歸一化為10,以偏離度和權(quán)重的乘積計(jì)算各 目標(biāo)的成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制方法，其特征在于， 在連續(xù)模式下，車(chē)牌亮度均值的期望值為100,將車(chē)牌亮度均值在〇至100和100至255 之間各等分10個(gè)等級(jí)作為車(chē)牌亮度的偏離度，權(quán)重為〇. 4 ;車(chē)牌對(duì)比度均值的期望值為25， 將車(chē)牌對(duì)比度均值在〇至25之間等分10個(gè)等級(jí)作為車(chē)牌對(duì)比度的偏離度，權(quán)重為0. 15,當(dāng) 車(chē)牌對(duì)比度均值低于12且車(chē)牌亮度均值高于140時(shí)，車(chē)牌對(duì)比度的偏離度為0,權(quán)重為0 ; 信號(hào)燈對(duì)比度均值的期望值為18,在0至18之間等分10個(gè)等級(jí)作為信號(hào)燈對(duì)比度均值的 偏離度，權(quán)重為〇. 25 ;地面標(biāo)識(shí)亮度均值的期望值為120,將地面標(biāo)識(shí)亮度均值在0至120 和120至255之間各等分10個(gè)等級(jí)作為地面標(biāo)識(shí)亮度的偏離度，權(quán)重為0. 2 ;當(dāng)全局亮度均 值低于15時(shí)，如果偏光鏡處于打開(kāi)狀態(tài)且快門(mén)和增益值已經(jīng)調(diào)整到最大，優(yōu)先調(diào)整偏光鏡 狀態(tài)，全局亮度均值的偏離度為10,權(quán)重為1. 0,其它條件下，全局亮度均值的偏離度為0， 權(quán)重為0 ; 在觸發(fā)模式下，車(chē)牌亮度均值的期望值為120,將車(chē)牌亮度均值在0至120和120至255 之間各等分10個(gè)等級(jí)作為車(chē)牌亮度的偏離度，權(quán)重為〇. 3 ;車(chē)牌對(duì)比度均值的期望值為25， 將車(chē)牌對(duì)比度均值在〇至25之間等分10個(gè)等級(jí)作為車(chē)牌對(duì)比度的偏離度，權(quán)重為0. 15 ; 人臉亮度均值的期望值為100,將人臉亮度均值在0至100和100至255之間各等分10個(gè) 等級(jí)作為人臉亮度的偏離度，權(quán)重為〇. 15 ;人臉對(duì)比度均值的期望值為20,將人臉對(duì)比度 均值在0至20之間等分10個(gè)等級(jí)作為人臉對(duì)比度的偏離度，權(quán)重為0. 4 ;當(dāng)車(chē)窗模糊度均 值低于10的時(shí)候，如果偏光鏡處于關(guān)閉狀態(tài)，優(yōu)先調(diào)整偏光鏡狀態(tài)，車(chē)窗模糊度均值的偏 離度為10,權(quán)重為1. 〇,其它條件下，車(chē)窗模糊度均值的偏離度為〇,權(quán)重為〇。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1至5中任一項(xiàng)所述的智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制方法， 其特征在于，在所述分別生成連續(xù)模式和觸發(fā)模式下多目標(biāo)決策的成像控制策略的步驟 中，包括以下子步驟： 利用各目標(biāo)的成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)，利用二元對(duì)比模糊決策的方法，構(gòu)造模糊優(yōu)先矩 陣； 以平均法計(jì)算各成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)的隸屬度，以隸屬度最大的成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)作為 當(dāng)前幀成像控制的目標(biāo)。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制方法，其特征在于， 在所述調(diào)整成像參數(shù)的步驟中，對(duì)增益、快門(mén)、LED、偏光鏡以及LUT進(jìn)行協(xié)同調(diào)整。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制方法，其特征在于， 在所述分別計(jì)算連續(xù)模式和觸發(fā)模式下各目標(biāo)的成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)的步驟之后，還包括以 下步驟： 判斷未檢測(cè)到車(chē)牌的時(shí)間間隔是否大于預(yù)定值； 若是，則分別生成連續(xù)模式和觸發(fā)模式下長(zhǎng)時(shí)間無(wú)車(chē)牌成像控制策略； 在連續(xù)模式下，生成長(zhǎng)時(shí)間無(wú)車(chē)牌成像控制策略包括以下步驟：對(duì)順光或逆光場(chǎng)景模 式進(jìn)行判斷；對(duì)成像參數(shù)進(jìn)行場(chǎng)景預(yù)案調(diào)整，場(chǎng)景預(yù)案調(diào)整參數(shù)由日常順光及逆光模式統(tǒng) 計(jì)獲得； 在觸發(fā)模式下，生成長(zhǎng)時(shí)間無(wú)車(chē)牌成像控制策略包括以下步驟：根據(jù)相關(guān)聯(lián)的連續(xù)模 式和觸發(fā)模式成像參數(shù)，建立非線性回歸分析模型，以連續(xù)模式成像參數(shù)及環(huán)境參數(shù)預(yù)測(cè) 觸發(fā)模式下成像參數(shù)。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制方法，其特征在于， 所述非線性回歸分析模型為SVR模型。
10. -種智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制裝置，其特征在于，該裝置對(duì)連續(xù)模式 和觸發(fā)模式分別控制成像，包括： 成像特征值計(jì)算單元，用于分別計(jì)算連續(xù)模式和觸發(fā)模式下各目標(biāo)的成像特征值； 成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)計(jì)算單元，用于根據(jù)所述成像特征值計(jì)算單元計(jì)算出的成像特征 值，分別計(jì)算連續(xù)模式和觸發(fā)模式下各目標(biāo)的成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)； 成像控制策略制定單元，用于根據(jù)所述成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)計(jì)算單元計(jì)算出的成像質(zhì)量 評(píng)價(jià)參數(shù)，分別生成連續(xù)模式和觸發(fā)模式下多目標(biāo)決策的成像控制策略； 成像參數(shù)調(diào)整單元，用于根據(jù)所述成像控制策略制定單元生成的成像控制策略，調(diào)整 成像參數(shù)，使得連續(xù)模式和觸發(fā)模式下各目標(biāo)達(dá)到最優(yōu)的成像效果。
11. 根據(jù)權(quán)利要求10所述的智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制裝置，其特征在 于，所述成像控制策略制定單元還包括以下子單元： 構(gòu)造模糊優(yōu)先矩陣子單元，用于根據(jù)所述成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)計(jì)算單元計(jì)算出的成像質(zhì) 量評(píng)價(jià)參數(shù)，利用二元對(duì)比模糊決策的方法，構(gòu)造模糊優(yōu)先矩陣； 隸屬度計(jì)算子單元，用于根據(jù)所述構(gòu)造模糊優(yōu)先矩陣子單元所構(gòu)造的模糊優(yōu)先矩陣， 以平均法計(jì)算各成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)的隸屬度； 成像控制策略制定子單元，用于根據(jù)所述隸屬度計(jì)算子單元計(jì)算出的各成像質(zhì)量評(píng)價(jià) 參數(shù)的隸屬度，以隸屬度最大的成像質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)作為當(dāng)前幀成像控制的目標(biāo)。
12. 根據(jù)權(quán)利要求10所述的智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制裝置，其特征在 于，還包括： 判斷單元，用于判斷未檢測(cè)到車(chē)牌的時(shí)間間隔是否大于預(yù)定值； 長(zhǎng)時(shí)間無(wú)車(chē)牌成像控制策略制定單元，用于在所述判斷單元判斷未檢測(cè)到車(chē)牌的時(shí)間 間隔大于預(yù)定值時(shí)，分別生成連續(xù)模式和觸發(fā)模式下長(zhǎng)時(shí)間無(wú)車(chē)牌成像控制策略； 在連續(xù)模式下，長(zhǎng)時(shí)間無(wú)車(chē)牌成像控制策略制定單元對(duì)順光或逆光場(chǎng)景模式進(jìn)行判 斷；對(duì)成像參數(shù)進(jìn)行場(chǎng)景預(yù)案調(diào)整，場(chǎng)景預(yù)案調(diào)整參數(shù)由日常順光及逆光模式統(tǒng)計(jì)獲得； 在觸發(fā)模式下，長(zhǎng)時(shí)間無(wú)車(chē)牌成像控制策略制定單元根據(jù)相關(guān)聯(lián)的連續(xù)模式和觸發(fā)模 式成像參數(shù)，建立非線性回歸分析模型，以連續(xù)模式成像參數(shù)及環(huán)境參數(shù)預(yù)測(cè)觸發(fā)模式下 成像參數(shù)。
13. 根據(jù)權(quán)利要求10所述的智能交通領(lǐng)域雙模式多目標(biāo)的成像控制裝置，其特征在 于，所述成像參數(shù)調(diào)整單元還包括以下子單元： 成像亮度控制子單元，用于調(diào)整成像的亮度值； 成像對(duì)比度控制子單元，用于調(diào)整成像的對(duì)比度； LED控制補(bǔ)償子單元，用于控制打開(kāi)或關(guān)閉LED補(bǔ)光； 偏光鏡控制子單元，用于控制偏光鏡的打開(kāi)與關(guān)閉； 動(dòng)態(tài)LUT控制增強(qiáng)子單元，用于控制不同場(chǎng)景模式下的LUT動(dòng)態(tài)加載。
【文檔編號(hào)】H04N5/232GK104144290SQ201310173469
【公開(kāi)日】2014年11月12日 申請(qǐng)日期:2013年5月10日 優(yōu)先權(quán)日:2013年5月10日
【發(fā)明者】謝晨, 楊立成, 劉金濤, 呂曉明, 潘今一 申請(qǐng)人:上海弘視通信技術(shù)有限公司