專利名稱：車位狀態(tài)自動(dòng)檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及視頻圖像處理技術(shù)。
背景技術(shù)：
目前，大多數(shù)車輛檢測(cè)系統(tǒng)在車位檢測(cè)模塊一般采用人工方式標(biāo)定，由于人為因素的影響，不可避免會(huì)產(chǎn)生一些誤差，降低系統(tǒng)檢測(cè)的準(zhǔn)確性，并且不能完全實(shí)現(xiàn)智能化；在特定車位的車輛檢測(cè)模塊，大多采用基于KL和核Fisher判別或者引入貝葉斯分類器等方法檢測(cè)車位狀態(tài)信息，由于計(jì)算的復(fù)雜性以及系統(tǒng)的繁瑣性，難以滿足實(shí)時(shí)性，精確性以及魯棒性的要求。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是，提供一種基于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)車位坐標(biāo)自動(dòng)識(shí)別的車位狀態(tài)檢測(cè)方法。
本發(fā)明為解決上述技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是，車位狀態(tài)自動(dòng)檢測(cè)方法，包括以下步驟:
A、車位坐標(biāo)檢測(cè)步驟:
Al、從接收到的背景視頻幀中，提取背景圖像輪廓；所述背景視頻幀為空車位視頻幀；
A2、在提取到的背景圖像輪廓中進(jìn)行直線檢測(cè)，得到該視頻幀中所有的直線信息；
A3、提取出為垂直線的直線不進(jìn)行處理，其余直線進(jìn)入處理步驟A4 ；
A4、延長(zhǎng)直線，求直線與幀圖像之邊的兩個(gè)交點(diǎn)的坐標(biāo)；將所有與幀圖像之邊具有相同的兩個(gè)交點(diǎn)的直線劃分在同一直線組中，再合并同組直線得到車位的邊線信息；
A5、計(jì)算幀圖像中各邊線間交點(diǎn)的坐標(biāo)作為車位交點(diǎn)坐標(biāo)，并合并鄰近的車位交點(diǎn)坐標(biāo)，將合并處理后得到的車位交點(diǎn)坐標(biāo)為最終確定的車位坐標(biāo)信息進(jìn)行保存；
B、車位狀態(tài)識(shí)別步驟:
B1、加載汽車特征庫(kù)；
B2、接收視頻流，通過(guò)讀取車位坐標(biāo)信息確定視頻流中當(dāng)前幀的各感興趣區(qū)域，再在各感興趣區(qū)域內(nèi)進(jìn)行特征匹配，當(dāng)有感興趣區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)匹配結(jié)果，則判斷為對(duì)應(yīng)車位已占用，否則判斷為空車位。
本發(fā)明的有益效果是，提高了現(xiàn)有車位檢測(cè)的智能化，實(shí)現(xiàn)車位坐標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)，再通過(guò)特征匹配方式實(shí)現(xiàn)對(duì)特定車位狀態(tài)信息的判定，能夠滿足實(shí)時(shí)性，精確性以及魯棒性的要求。


圖1為實(shí)施例流程圖2為實(shí)施例中直線延長(zhǎng)線示意圖；圖3為實(shí)施例中車位交點(diǎn)坐標(biāo)示意圖。
具體實(shí)施例方式室內(nèi)條件下，由于光照等比較明亮，且不需要再考慮微風(fēng)，地面潮濕等自然因素的影響，是說(shuō)明基于智能檢測(cè)車位信息的車輛識(shí)別的一個(gè)典型例子，如圖1所示:步驟1:輸入背景視頻幀，即空車位視頻幀，此處輸入的視頻可以為準(zhǔn)備好的視頻，也可以為攝像頭傳輸?shù)膶?shí)時(shí)視頻；步驟2:灰度化背景圖像，使用Canny算子得到背景圖像的輪廓信息，此時(shí)處理后的圖像為二值化圖像；這里還可以選擇現(xiàn)有的其它圖像輪廓檢測(cè)(或圖像邊緣檢測(cè))方法實(shí)現(xiàn)；步驟3:對(duì)背景圖像輪廓進(jìn)行直線檢測(cè)，獲取所有直線信息并保存；步驟4:除垂直線之外的其它直線進(jìn)行后續(xù)處理步驟，不再對(duì)垂直線繼續(xù)后續(xù)處理；步驟5:為了減少識(shí)別同組直線處理時(shí)間，將直線按斜率分類三類:斜率等于零(水平線)、斜率小于零、斜率大于零；分別進(jìn)行下一步驟的處理；步驟6:在每類中，延長(zhǎng)該類中的所有直線，求得各直線與背景圖像之邊的交點(diǎn)，如圖2所示；步驟7:在每類中，將所有與幀圖像之邊具有相同的兩個(gè)交點(diǎn)的直線劃分在同一直線組中，再合并同組直線得到車位的邊線信息；步驟5至步驟7也可不進(jìn)行分類，在延長(zhǎng)直線后，對(duì)圖像中所有直線進(jìn)行同組判斷；步驟8:計(jì)算幀圖像中各邊線間交點(diǎn)的坐標(biāo)作為車位交點(diǎn)坐標(biāo)，并合并鄰近的車位交點(diǎn)坐標(biāo)，將合并處理后得到的車位交點(diǎn)坐標(biāo)為最終確定的車位坐標(biāo)信息進(jìn)行保存，如圖3所示；步驟9:加載預(yù)先訓(xùn)練好的汽車特征庫(kù)，準(zhǔn)備對(duì)輸入的視頻流中的汽車進(jìn)行匹配判斷；步驟10:根據(jù)得到的車位坐標(biāo)信息來(lái)確定當(dāng)前視頻幀中感興趣區(qū)域，4個(gè)相鄰車位坐標(biāo)所連接形成的一個(gè)封閉四邊形即可確定為一個(gè)車位，即一個(gè)感興趣區(qū)域；步驟11:在各感興趣區(qū)域內(nèi)進(jìn)行特征匹配，當(dāng)有感興趣區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)匹配結(jié)果，則判斷為對(duì)應(yīng)車位已占用，否則判斷為空車位。進(jìn)一步，還可以根據(jù)判斷結(jié)果在視頻中實(shí)時(shí)標(biāo)示車位狀態(tài)。
權(quán)利要求
1.車位狀態(tài)自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟: A、車位坐標(biāo)檢測(cè)步驟: Al、從接收到的背景視頻幀中，提取背景圖像輪廓；所述背景視頻幀為空車位視頻幀； A2、在提取到的背景圖像輪廓中進(jìn)行直線檢測(cè)，得到該視頻幀中所有的直線信息； A3、提取出為垂直線的直線不進(jìn)行處理，其余直線進(jìn)入處理步驟A4; A4、延長(zhǎng)直線，求直線與幀圖像之邊的兩個(gè)交點(diǎn)的坐標(biāo)；將所有與幀圖像之邊具有相同的兩個(gè)交點(diǎn)的直線劃分在同一直線組中，再合并同組直線得到車位的邊線信息； A5、計(jì)算幀圖像中各邊線間交點(diǎn)的坐標(biāo)作為車位交點(diǎn)坐標(biāo),并合并鄰近的車位交點(diǎn)坐標(biāo)，將合并處理后得到的車位交點(diǎn)坐標(biāo)為最終確定的車位坐標(biāo)信息進(jìn)行保存； B、車位狀態(tài)識(shí)別步驟: B1、加載汽車特征庫(kù)； B2、接收視頻流，通過(guò)讀取車位坐標(biāo)信息確定視頻流中當(dāng)前幀的各感興趣區(qū)域，再在各感興趣區(qū)域內(nèi)進(jìn)行特征匹配，當(dāng)有感興趣區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)匹配結(jié)果，則判斷為對(duì)應(yīng)車位已占用，否則判斷為空車位。
2.如權(quán)利要求1所述的車位狀態(tài)自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，步驟A4中，先將直線按斜率分類三類:斜率等于零、斜率小于零、斜率大于零；在每類中，延長(zhǎng)該類中的所有直線，求該類中各直線與幀圖像之邊的兩個(gè)交點(diǎn)的坐標(biāo)；再在每一類中將所有與幀圖像之邊具有相同的兩個(gè)交點(diǎn)的直線劃分在同一直線組中，合并同組直線得到車位的邊線信息。
3.如權(quán)利要求1所述的車位狀態(tài)自動(dòng)檢測(cè)方法，其特征在于，步驟B2中，在判斷出車位狀態(tài)后，還在視頻中標(biāo)準(zhǔn)相應(yīng)的狀態(tài)標(biāo)記。
全文摘要
本發(fā)明提供一種基于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)車位坐標(biāo)自動(dòng)識(shí)別的車位狀態(tài)檢測(cè)方法。車位狀態(tài)自動(dòng)檢測(cè)方法，包括步驟提取背景圖像輪廓；在提取到的背景圖像輪廓中進(jìn)行直線檢測(cè)；提取非垂的直線；延長(zhǎng)直線，求直線與幀圖像之邊的兩個(gè)交點(diǎn)的坐標(biāo)；將所有與幀圖像之邊具有相同的兩個(gè)交點(diǎn)的直線劃分在同一直線組中，再合并同組直線得到車位的邊線信息；計(jì)算幀圖像中各邊線間交點(diǎn)的坐標(biāo)作為車位交點(diǎn)坐標(biāo)，并合并鄰近的車位交點(diǎn)坐標(biāo)，將合并處理后得到的車位交點(diǎn)坐標(biāo)為最終確定的車位坐標(biāo)信息進(jìn)行保存。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)車位坐標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)，再通過(guò)特征匹配方式實(shí)現(xiàn)對(duì)特定車位狀態(tài)信息的判定。
文檔編號(hào)G08G1/14GK103198705SQ20131009241
公開(kāi)日2013年7月10日 申請(qǐng)日期2013年3月21日 優(yōu)先權(quán)日2013年3月21日
發(fā)明者郝宗波, 桑楠, 黃園剛 申請(qǐng)人:電子科技大學(xué)