本發(fā)明涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種夜間卡口車輛識別抓拍方法。

背景技術(shù)：

高速公路或者城市車道的卡口通常都設(shè)置專門的卡口監(jiān)控探頭對超速行駛或者變道違章車輛進(jìn)行檢測和抓拍，可以說是目前交通監(jiān)管系統(tǒng)的重要組成部分。然而在實際使用中上述卡口視頻監(jiān)控設(shè)備存在如下問題：白天由于照明度高，易于進(jìn)行車輛的識別和抓拍，而夜晚光線暗，車輛輪廓信息識別不如白天清晰，再加上車燈光強(qiáng)度變化大，造成檢測視頻中的噪聲大，使得適用于白天的車輛識別抓拍方法不能適用于夜晚的車輛檢測。

尤其是一些偏僻的路段缺乏路燈或其他照明燈，環(huán)境光線較暗，大大增加了檢測的困難性。一種常見處理方式是無論車道上有無車輛，卡口監(jiān)控探頭都設(shè)定以極短的間隔不停閃爍(閃光燈)對監(jiān)控的路段實施抓拍。這樣做雖然能抓拍到一些經(jīng)過路段的車輛，但長久運(yùn)用下來，實際上漏拍的情況仍舊較多，而且因長期抓拍對探頭設(shè)備的損耗較大，導(dǎo)致它們的壽命都很短。

當(dāng)然現(xiàn)有技術(shù)中公知的一種檢測方法是通過識別車輛尾燈信息來識別車道車輛，通過抓拍連續(xù)的視頻幀，獲取其中尾燈的光亮信息，以此來判別車道有無車輛，再實施抓拍。然而這種方法也存在弊端，例如一些車輛尾燈因損壞沒有亮起，或者尾燈光亮較暗，與環(huán)境光線差別不大，則很難準(zhǔn)確可靠的判別出車輛信息，其誤判率很高。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明目的是：提供一種夜間卡口車輛識別抓拍方法，該方法能夠更好的在夜間利用卡口監(jiān)控探頭對卡口監(jiān)控范圍內(nèi)的車輛進(jìn)行清晰、準(zhǔn)確的識別和抓拍，大大降低誤判和漏拍率，更好的保護(hù)和延長探頭設(shè)備壽命。

本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種夜間卡口車輛識別抓拍方法，其特征在于包括下述步驟：

1)在卡口監(jiān)控探頭所監(jiān)測的車道上設(shè)置夜光區(qū)域；

2)設(shè)置卡口監(jiān)控探頭的視頻檢測區(qū)域：沿車道行進(jìn)方向設(shè)置位于夜光區(qū)域上游的一號視頻檢測區(qū)域，再在所述夜光區(qū)域上設(shè)置二號視頻檢測區(qū)域；

3)預(yù)先記錄夜間各時段內(nèi)二號視頻檢測區(qū)域在無遮擋時原始的區(qū)域亮度信息，并建立原始亮度信息表；

4)獲取連續(xù)的視頻幀；

5)實時檢測一號視頻檢測區(qū)域內(nèi)的車輛尾燈亮度，若檢測有尾燈，則判別有車輛經(jīng)過一號視頻檢測區(qū)域，立即進(jìn)行抓拍；若檢測無尾燈，則進(jìn)行下面的步驟6)；

6)檢測并獲取二號視頻檢測區(qū)域的區(qū)域亮度信息，并與步驟3)中建立的二號視頻檢測區(qū)域原始亮度信息表中對應(yīng)時段的亮度信息進(jìn)行比對，若存在偏暗區(qū)域則判定有車輛經(jīng)過二號視頻檢測區(qū)域，立即進(jìn)行抓拍，若無偏暗區(qū)域，則判定無車輛通過，重復(fù)步驟5)。

進(jìn)一步的，本發(fā)明中所述步驟2)中的一號視頻檢測區(qū)域和二號視頻檢測區(qū)域均是指卡口監(jiān)控探頭拍攝的定角度視頻圖像上人為圈定的虛擬區(qū)域。

進(jìn)一步的，本發(fā)明中所述步驟3)中的夜間時段是指從晚上某個時刻到第二天凌晨某個時刻的連續(xù)時間段內(nèi)人為劃分的若干等間隔的時間區(qū)段，單位為小時。例如我們規(guī)定從晚上18:00至凌晨4:00的10個小時，均分為10個夜間時段，那么每個單位小時的夜間時段中，夜光區(qū)域的亮度是有差別的。

進(jìn)一步的，本發(fā)明中所述步驟4)獲取連續(xù)的視頻幀，包括由卡口監(jiān)控探頭獲取連續(xù)的視頻流，經(jīng)光端機(jī)、交換機(jī)傳輸至監(jiān)控中心的中央處理器，由中央處理器進(jìn)行視頻處理。

進(jìn)一步的，本發(fā)明中所述步驟6)中的偏暗區(qū)域是指夜光區(qū)域經(jīng)由車輛遮擋而在視頻圖像上形成的亮度偏暗的區(qū)域。

優(yōu)選的，本發(fā)明中所述夜光區(qū)域的寬度與車道寬度相同。

更進(jìn)一步的，本發(fā)明中所述二號視頻檢測區(qū)域圈定的輪廓與夜光區(qū)域在卡口監(jiān)控探頭拍攝的定角度視頻圖像上的輪廓相同。

進(jìn)一步的，本發(fā)明中所述一號視頻檢測區(qū)域和二號視頻檢測區(qū)域間隔至少4m。

進(jìn)一步的，本發(fā)明中所述步驟5)中的抓拍區(qū)域包含一號視頻檢測區(qū)域外的車道下游位置；所述步驟6)中的抓拍區(qū)域包含二號視頻檢測區(qū)域外的車道下游位置。即在實施時卡口監(jiān)控探頭的抓拍不局限于圈定的視頻檢測區(qū)域，目的以盡可能多的獲取所監(jiān)測車輛的圖像信息，確保抓拍信息清晰準(zhǔn)確。

本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是：

1.本發(fā)明方法能夠很好的利用卡口監(jiān)控探頭對夜間經(jīng)過的車輛進(jìn)行清晰、準(zhǔn)確地識別和抓拍，尤其是能夠在漆黑的路段識別出無法檢測尾燈亮度的車輛，彌補(bǔ)了常規(guī)技術(shù)針對這一塊的盲區(qū)和缺陷，大大降低了誤判和漏拍率，可以為監(jiān)控中心及時提供清晰準(zhǔn)確的車輛照片，進(jìn)一步完善整個道路交通監(jiān)管系統(tǒng)。

2.本發(fā)明方法是對已知的車道卡口車輛抓拍方法的進(jìn)一步完善，其是根據(jù)實際的車輛信息檢測反饋后再對車輛進(jìn)行抓拍的，尤其是在探頭使用率較高的夜間或照明度較低的環(huán)境中能夠進(jìn)一步降低監(jiān)控探頭的抓拍損耗，延長其使用壽命。

附圖說明

下面結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步描述：

圖1為本發(fā)明方法的檢測流程圖；

圖2為卡口車輛監(jiān)控抓拍示意圖；

圖3為圖2中二號視頻檢測區(qū)域中偏暗區(qū)域示意圖。

1、卡口監(jiān)控探頭；2、車道；3、夜光區(qū)域；4、一號視頻檢測區(qū)域；5、二號視頻檢測區(qū)域；6、車輛；7、偏暗區(qū)域；8、明亮區(qū)域。

具體實施方式

實施例：為了能夠更好的利用卡口監(jiān)控探頭對夜間所監(jiān)測車道上的車輛進(jìn)行清晰、準(zhǔn)確的識別和抓拍，本發(fā)明提供一種夜間卡口車輛識別抓拍方法。

下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明方法進(jìn)行詳細(xì)說明。

實施例1：如圖1為本發(fā)明實施例提供的夜間路邊停車位車輛越線停車檢測流程圖，包括步驟如下：

1.設(shè)置夜光區(qū)域。

在卡口監(jiān)控探頭1所監(jiān)測的車道2表面涂覆夜光涂層設(shè)置出夜光區(qū)域3，見圖2所示，本實施例中該夜光區(qū)域3的長度為6m，寬度與車道2寬度相同；

2.設(shè)置視頻檢測區(qū)域。

沿車道2的行進(jìn)方向設(shè)置位于夜光區(qū)域3上游的一號視頻檢測區(qū)域4，再在所述夜光區(qū)域3上設(shè)置二號視頻檢測區(qū)域5。本實施例中設(shè)定所述二號視頻檢測區(qū)域5圈定的輪廓與夜光區(qū)域3在卡口監(jiān)控探頭1拍攝的定角度視頻圖像上的輪廓相同，即二號視頻檢測區(qū)域5與夜光區(qū)域3重合，同樣，而一號視頻檢測區(qū)域4又與二號視頻檢測區(qū)域5輪廓相同，見圖2所示。

需要說明，所述一號視頻檢測區(qū)域4和二號視頻檢測區(qū)域5均是指卡口監(jiān)控探頭1拍攝的定角度視頻圖像上人為圈定的虛擬區(qū)域(圖2中虛線區(qū)域)。并且為了便于說明，如圖2～3中的示例圖都是理想狀態(tài)下的俯視攝取角度，即卡口監(jiān)控探頭1從車道2的正上方垂直攝取的畫面。但是在實際路口，卡口監(jiān)控探頭1的拍攝角度通常是30度向下的斜角，故其攝取的視頻圖像上的一號視頻檢測區(qū)域4和二號視頻檢測區(qū)域5的輪廓線與圖2～3中略不同。

同時，本實施例將所述一號視頻檢測區(qū)域4和二號視頻檢測區(qū)域5的實際間隔設(shè)定為5m。

3.記錄二號視頻檢測區(qū)域5夜間各時段的原始亮度信息表。

由于二號視頻檢測區(qū)域5即夜光區(qū)域3，其在夜間無遮擋的情況下能夠在視頻圖像中形成較亮的區(qū)域。假設(shè)夜間時長為晚上18:00至凌晨4:00的10個小時，均分為10個夜間時段，那么每個單位小時的夜間時段中，夜光區(qū)域3的亮度是有差別的。我們截取并記錄每個時段攝錄的視頻幀上夜光區(qū)域3(也即二號視頻檢測區(qū)域5)圖像的灰度值：

k＝0.30r+0.59g+0.11b

式中k代表像素的灰度值，r代表紅色分量值，g代表綠色分量值，b代表藍(lán)色分量值。設(shè)置合適閾值th，大于此閾值的像素顏色分量保持不變，小于此閾值的像素顏色分量取為0。

4.獲取連續(xù)的視頻幀。

即采用卡口監(jiān)控探頭1獲取所監(jiān)測車道2上的連續(xù)的視頻流，經(jīng)光端機(jī)、交換機(jī)傳輸至監(jiān)控中心的中央處理器，由中央處理器進(jìn)行視頻處理。這在前一步的原始亮度信息表的獲取過程中已經(jīng)運(yùn)用。

5.實時檢測一號視頻檢測區(qū)域4內(nèi)的車輛6尾燈亮度。

該步驟需要由卡口監(jiān)控探頭1實時檢測進(jìn)入一號視頻檢測區(qū)域4內(nèi)的車輛6任意尾燈亮度。因為車道2在夜間處于照明度較低的環(huán)境時(或者一些路段干脆漆黑一片)，當(dāng)車輛6在車道2上行駛，其尾燈是車輛6最顯著的標(biāo)識。結(jié)合圖2所示，以尾燈代替車輛6實施判別檢測，尾燈在較暗的環(huán)境中發(fā)光，在視頻圖像中形成尾燈明亮區(qū)域8，同樣此步驟計算視頻幀中尾燈明亮區(qū)域8圖像的灰度值：

k＝0.30r+0.59g+0.11b

式中k代表像素的灰度值，r代表紅色分量值，g代表綠色分量值，b代表藍(lán)色分量值。設(shè)置合適閾值th，大于此閾值的像素顏色分量保持不變，小于此閾值的像素顏色分量取為0。在上述明亮區(qū)域8中選擇偏紅的區(qū)域，由于車輛6尾燈為紅色，計算每塊連通的尾燈明亮區(qū)域8的偏紅程度r_m：

$r_m=\frac{\underset{i}{\Σ}{r}_i}{\underset{i}{\Σ}(b_i+g_i)}$

式中i為較亮區(qū)域內(nèi)的像素，區(qū)域顏色越紅，此值越大。選擇合適的閾值rth，計算尾燈明亮區(qū)域8內(nèi)大于該閾值的偏紅區(qū)域保留作為車輛6的尾燈，小于該閾值的偏紅區(qū)域則去掉。

當(dāng)實際檢測到一號視頻檢測區(qū)域4中的確有(亮起的)尾燈，則判別有車輛6經(jīng)過一號視頻檢測區(qū)域4，立即進(jìn)行抓拍，抓拍區(qū)域包含一號視頻檢測區(qū)域4外的車道2下游位置，選擇清晰的車輛6照片上傳至監(jiān)控中心。

假如檢測無(亮起的)尾燈，則進(jìn)行下面的步驟6；

6.檢測二號視頻檢測區(qū)域5的亮度信息，并與原始亮度信息表進(jìn)行比對，根據(jù)是否存在偏暗區(qū)域判定是否有車輛。

該步驟首先計算視頻圖像上二號視頻檢測區(qū)域5實時圖像的灰度值，計算過程參考步驟3，然后調(diào)取該時段對應(yīng)的原始亮度信息表中二號視頻檢測區(qū)域5的圖像灰度值，比較兩幅圖像的灰度值。如圖3所示，當(dāng)存在偏暗區(qū)域7時，實時計算獲得的二號視頻檢測區(qū)域5的圖像灰度值將小于原始亮度信息表中記錄的圖像灰度值，此時則判定有車輛6經(jīng)過二號視頻檢測區(qū)域5，立即進(jìn)行抓拍，抓拍區(qū)域包含二號視頻檢測區(qū)域5外的車道2下游位置，選擇清晰的車輛6照片上傳至監(jiān)控中心。

若無偏暗區(qū)域7，則判定無車輛6通過，重復(fù)步驟5。

總結(jié)來說，本發(fā)明方法能夠很好的利用卡口監(jiān)控探頭1對夜間經(jīng)過的車輛6進(jìn)行清晰、準(zhǔn)確地識別和抓拍，尤其是能夠在漆黑的路段識別出無法檢測尾燈亮度的車輛6，彌補(bǔ)了常規(guī)技術(shù)針對這一塊的盲區(qū)和缺陷，大大降低了誤判和漏拍率，可以為監(jiān)控中心及時提供清晰準(zhǔn)確的車輛照片，進(jìn)一步完善整個道路交通監(jiān)管系統(tǒng)。

并且本發(fā)明方法是對已知的車道卡口車輛抓拍方法的進(jìn)一步完善，其是根據(jù)實際的車輛信息檢測反饋后再對車輛6進(jìn)行抓拍的，尤其是在探頭使用率較高的夜間或照明度較低的環(huán)境中能夠進(jìn)一步降低卡口監(jiān)控探頭1的抓拍損耗，延長其使用壽命。

當(dāng)然上述實施例只為說明本發(fā)明的技術(shù)構(gòu)思及特點(diǎn)，其目的在于讓熟悉此項技術(shù)的人能夠了解本發(fā)明的內(nèi)容并據(jù)以實施，并不能以此限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。凡根據(jù)本發(fā)明主要技術(shù)方案的精神實質(zhì)所做的修飾，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。