发明名称 一种基于视频的交通车辆检测识别系统和方法
摘要 本发明所述的基于视频的交通车辆检测识别系统和方法,包括目标特征数据库模块,运动目标检测模块和交通车辆识别模块,通过所述目标特征数据库模块来建立交通车辆样本目标特征数据库并进行存储。当运动目标检测模块检测出运动目标区域后,由交通车辆识别模块建立搜索窗口并进行车辆识别。解决了现有技术中基于视频的车辆检测在背景运动显著、车辆粘连和车辆遮挡等情况下区分交通车辆能力差、分辨精度不高的技术问题,是一种具有较好的车辆区分能力、高精度的基于视频的交通车辆检测识别系统和方法。
申请公布号 CN102637257A 申请公布日期 2012.08.15
申请号 CN201210078707.5 申请日期 2012.03.22
申请人 北京尚易德科技有限公司 发明人 张凤春;童剑军;刘劲松
分类号 G06K9/62(2006.01)I;G06K9/00(2006.01)I;G08G1/017(2006.01)I 主分类号 G06K9/62(2006.01)I
代理机构 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 代理人 张建纲
主权项 一种基于视频的交通车辆检测识别系统,其特征在于,包括:(1)目标特征数据库模块,存储有对交通车辆样本图像进行模式识别训练后,根据归一化类型、角度类型和车辆类型得到的交通车辆样本目标特征数据库,所述目标特征数据库模块包括样本图像预处理单元,从交通视频中裁剪出非交通车辆样本图像和所述交通车辆样本图像,对所述交通车辆样本图像和所述非交通车辆样本图像进行图像预处理,所述图像预处理包括归一化处理和灰度化处理;交通车辆样本图像分类单元,与所述样本图像预处理单元连接,对归一化处理后的所述交通车辆样本图像进行角度分类和车辆种类分类;样本图像特征提取单元,与所述交通车辆样本图像分类单元连接,对所述非交通车辆样本图像和分类后的所述交通车辆样本图像提取其灰度化处理后的图像特征,所述图像特征包括积分特征、Haar特征和梯度特征;样本图像模式识别训练单元,与所述样本图像特征提取单元连接,对所述交通车辆样本图像和所述非交通车辆样本图像的所述积分特征、所述Haar特征和所述梯度特征进行模式识别训练,所述模式识别训练采用Adaboost算法或SVM算法;目标特征数据库存储单元,与所述样本图像模式识别训练单元连接,存储所述样本图像模式识别训练单元根据归一化类型、角度类型和车辆类型得到交通车辆样本目标特征数据库;(2)运动目标检测模块,与交通视频设备连接,从获得的交通视频图像序列中检测出运动目标区域;(3)交通车辆识别模块,与所述运动目标检测模块进行数据传输,加载所述交通车辆样本目标特征数据库,对所述运动目标检测模块识别出的所述运动目标区域进行车辆识别,所述交通车辆识别模块包括车辆搜索窗口单元,在所述运动目标区域内设置一个车辆搜索窗口;搜索窗口特征提取单元,与所述车辆搜索窗口单元连接,获得所述车辆搜索窗口内的灰度图像的积分特征、Haar特征和梯度特征;比对单元,与所述搜索窗口特征提取单元和所述目标特征数据库存储单元连接,将所述搜索窗口特征提取单元获得的所述积分特征、所述Haar特征和所述梯度特征与所述目标特征数据库存储单元中的所述交通车辆样本目标特征数据库进行比对,对所述车辆搜索窗口内的车辆进行识别。
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