車輛行為分析方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及智能交通的技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及的是車輛行為分析方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]智能技術(shù)在交通領(lǐng)域的發(fā)展日趨成熟，主要用于公路卡口或停車場出入口。目前的主流智能交通解決方式是，地感線圈感知到車輛經(jīng)過的信息后，發(fā)送信號傳遞給車輛檢測器，車輛檢測器分析確認是一輛車經(jīng)過，于是發(fā)送觸發(fā)信號給攝像機，攝像機接收到信號，一邊控制補光燈發(fā)出亮光，一邊按下快門拍攝圖像并識別出車牌。如此方法，車輛經(jīng)過時只拿抓拍到一張圖片，對車輛行為的判別種類非常有限，一臺設(shè)備只能實現(xiàn)一兩個單一智能視頻功能;施工麻煩，相機、立桿、燈、地感線圈等都需要精確布局，相機的軟件也需要很多設(shè)置;系統(tǒng)成本高，攝像機、燈、橫桿、雷達等，每一樣價格都不菲;維護成本非常高，對智能交通系統(tǒng)公司而言，維護成本占了總支出的50%以上;穩(wěn)定性差，因系統(tǒng)太復(fù)雜，只要有一個設(shè)備出了問題，或者某兩個設(shè)備配合出了問題，整個系統(tǒng)就不能正常工作。
[0003]另外還有通過多相機聯(lián)動的方式記錄車輛的行駛軌跡，如中國專利局公開的申請?zhí)枮镃N201110026713的交通視頻行為分析與報警服務(wù)器，但是依然存在缺陷:硬件的安裝和維修成本高，需要多個相機;穩(wěn)定性差，有一個相機出現(xiàn)問題，整個系統(tǒng)就不能正常工作；且軟件實現(xiàn)復(fù)雜。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種車輛行為分析方法，能夠基于車牌檢測的結(jié)果對車輛行為進行分析，準確率高，系統(tǒng)及維修成本較低。
[0005]為解決上述問題，本發(fā)明提出一種車輛行為分析方法，包括以下步驟:
[0006]S1:實時獲取車輛圖像，檢測獲得圖像中的車牌位置信息；
[0007]S2:將新車牌位置信息與跟蹤列表中的歷史車牌位置信息進行比對，若存在匹配車牌項則將新車牌位置信息添入跟蹤列表中的相應(yīng)匹配車牌項，若無匹配車牌則在跟蹤列表中添加新車牌項；
[0008]S3:根據(jù)最新的車牌位置識別圖像中的車牌號；
[0009]S4:提取每個車牌位置信息的車牌特征點以構(gòu)建車牌運動軌跡；
[0010]S5:根據(jù)車牌運動軌跡及預(yù)設(shè)行為判定規(guī)則，判定該車牌號的車輛的行為。
[0011 ]根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，還包括步驟S6:獲取違規(guī)行為車輛的圖像進行壓縮，獲取監(jiān)控場景的圖像視頻進行壓縮，并根據(jù)車輛信息與違規(guī)信息形成文本描述的行為分析結(jié)果?目息O
[0012]根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，在步驟S2和S3之間還包括步驟S21:根據(jù)新車牌位置信息和跟蹤列表中的歷史車牌位置信息進行車牌位置校正，以獲得校正后的最新的車牌位置。
[0013]根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，所述車牌位置信息包括車牌上至少一頂點的坐標，及車牌寬度和車牌高度。
[0014]根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，在所述步驟S2中，將新車牌位置信息與跟蹤列表中的歷史車牌位置信息根據(jù)車牌運動估計方法及特征匹配方法進行比對，若新車牌位置信息與跟蹤列表中的歷史車牌位置信息具有運動連續(xù)性及車牌特征匹配一致性，則將該車牌項判斷為匹配車牌項。
[0015]根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，所述步驟S5包括:
[0016]車輛行駛方向的判定，以拍攝圖像的相機作為參照物，相機架設(shè)的朝向作為參照方向，根據(jù)車牌在圖像中的移動方向及所述參照方向，判定車輛行駛方向；和/或，
[0017]車輛變道的判定，以圖像中的車道線作為參照線，當車牌運動軌跡上的連續(xù)多個點在車道線的一側(cè)，接著，車牌的運動軌跡上的連續(xù)多個點在車道線在另一側(cè)，判定為車輛變道;和/或，
[0018]車輛逆行的判定，根據(jù)車牌運行軌跡，判斷車輛的運行方向，當車牌運行軌跡線呈U形時，判定為車輛逆行;和/或，
[0019]車輛超速的判定，進行圖像空間到真實物理空間的轉(zhuǎn)換，需要計算出兩個空間的轉(zhuǎn)換參數(shù)矩陣，根據(jù)已知長度和寬度的車道線的四個頂點計算車速，根據(jù)圖像的車牌運動軌跡和轉(zhuǎn)換參數(shù)矩陣，將每個相鄰兩幀的圖像像素差轉(zhuǎn)換為真實物理空間的差值，根據(jù)幀率計算出速度，當速度大于預(yù)設(shè)閾值時，判定為車輛超速。
[0020]根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，在所述步驟S5之后還包括:車流量統(tǒng)計，根據(jù)車牌號識別結(jié)果，對監(jiān)控場景內(nèi)經(jīng)過的車牌號進行統(tǒng)計，每個車牌號對應(yīng)唯一的車輛，從而實現(xiàn)車流量統(tǒng)計。
[0021]本發(fā)明還提供一種車輛行為分析系統(tǒng)，包括:
[0022]車牌檢測模塊，實時獲取車輛圖像，檢測獲得圖像中的車牌位置信息；
[0023]車牌跟蹤模塊，接收所述車牌檢測模塊的車牌位置信息，將新車牌位置信息與跟蹤列表中的歷史車牌位置信息進行比對，若存在匹配車牌項則將新車牌位置信息添入跟蹤列表中的相應(yīng)匹配車牌項，若無匹配車牌則在跟蹤列表中添加新車牌項；
[0024]車牌識別模塊，接收所述車牌跟蹤模塊的車牌位置信息，根據(jù)最新的車牌位置識別圖像中的車牌號；
[0025]軌跡提取模塊，接收所述車牌跟蹤模塊的車牌位置信息，提取每個車牌位置信息的車牌特征點以構(gòu)建車牌運動軌跡；
[0026]行為分析模塊，接收所述軌跡提取模塊的車牌運動軌跡，根據(jù)車牌運動軌跡及預(yù)設(shè)行為判定規(guī)則，判定該車牌號的車輛的行為。
[0027]根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，還包括信息描述模塊，獲取違規(guī)行為車輛的圖像進行壓縮，并根據(jù)接收的車牌識別模塊的車輛信息與接收的行為分析模塊的違規(guī)信息形成文本描述的行為分析結(jié)果信息。
[0028]根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，還包括結(jié)果輸出模塊，獲取監(jiān)控場景的壓縮視頻，接收所述信息描述模塊的壓縮圖像和行為分析結(jié)果信息，通過網(wǎng)絡(luò)接收并顯示監(jiān)控場景視頻，并顯示行為分析結(jié)果信息及其對應(yīng)的圖像。
[0029]根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，還包括車流量統(tǒng)計模塊，根據(jù)車牌號識別結(jié)果，對監(jiān)控場景內(nèi)經(jīng)過的車牌號進行統(tǒng)計，每個車牌號對應(yīng)唯一的車輛，從而實現(xiàn)車流量統(tǒng)計。
[0030]根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，還包括位置校正模塊，根據(jù)接收的車牌跟蹤模塊的新車牌位置信息和跟蹤列表中的歷史車牌位置信息，對接收的車牌檢測模塊的新車牌位置信息進行車牌位置校正，以獲得校正后的最新的車牌位置;所述車牌識別模塊根據(jù)接收的位置校正模塊的最新的車牌位置識別圖像中的車牌號。
[0031]采用上述技術(shù)方案后，本發(fā)明相比現(xiàn)有技術(shù)具有以下有益效果:可從監(jiān)控場景中實時獲取高清的車輛圖像，在獲取的每幀圖像中檢測車輛的車牌，在原始高分辨率圖像上對車牌進行檢測，高分辨率圖像保證了車牌區(qū)域信息的完整性，對車牌進行跟蹤記錄，根據(jù)最新的車牌位置識別車牌號，構(gòu)建該車牌號的車牌運動軌跡，從而可以判斷該車牌號的車輛行為，基于車牌檢測的結(jié)果對車輛行為進行分析，如變道，逆行，超速，車流量統(tǒng)計，能夠在檢測車牌信息的同時分析監(jiān)控車輛行為，從而方便及時地獲得車輛違規(guī)信息，行為分析準確率高，且安裝設(shè)備及維修的成本都較低。
【附圖說明】
[0032]圖1是本發(fā)明一個實施例的車輛行為分析方法的流程示意圖；
[0033]圖2是本發(fā)明一個實施例的車輛行為分析系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；
[0034]圖3是本發(fā)明另一個實施例的車輛行為分析系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。
【具體實施方式】
[0035]為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點