发明名称 一种视频监视模式下的室内停车场管理方法
摘要 本发明公开了一种视频监视模式下的室内停车场管理方法,该方法提供了停车场内车位空满状态以及车位占用是否违规的信息,A、分割出监视视场中的车位,提取出车位边界线,将车位边界线进行膨胀处理;查找车位的下边界线,对每个车位进行区域生长的标识,得到车位标识;B、判断车辆是否停放稳定,用背景差分法进行车位空满状态的判别;C、分别判断车辆压车位上、左、右边界线的情况和车辆压车位下边界线的情况,满足其中一个判据,则认为该车辆违规停放。本发明方法通过数字图像处理技术,可实时向监控人员提供目前停车场车位的占用情况和车辆是否违规停放。
申请公布号 CN101656023B 申请公布日期 2011.02.02
申请号 CN200910023701.6 申请日期 2009.08.26
申请人 西安理工大学 发明人 朱虹;刘薇;吴起炜;肖博;李旭;黎璐;张桂东
分类号 G08G1/14(2006.01)I;H04N7/18(2006.01)I;G06T5/00(2006.01)I 主分类号 G08G1/14(2006.01)I
代理机构 西安弘理专利事务所 61214 代理人 罗笛
主权项 1.一种视频监视模式下的室内停车场管理方法,在室内停车场屋顶固定安装多个云台,在每个云台上设置摄像头(6),以串口通信控制云台实现摄像头(6)转动,使每个摄像头(6)可以监视6~12个车位,各个摄像头(6)构成摄像头组(1),再将摄像头组(1)采集到的当前车位图像实时输入中央控制装置(2)进行信息处理,中央控制装置(2)将处理结果实时输出到停车场内部设置的三维停车场电子地图(3)和监控器(5)、停车场外部入口处设置的电子车位信息显示屏(4),提供停车场内车位空满状态以及车位占用是否违规的信息,其特征在于,按照以下步骤具体实施:A、初始化背景帧:A1)车位分割先将摄像头组(1)转动到设定角度拍摄到的空车位图像作为背景帧,利用类间最大距离法对该背景帧进行分割,提取出车位边界线;再采用数学形态学滤波中的膨胀运算,将车位边界线进行膨胀处理,使当前帧与背景帧车位边界线的位移偏差包含在膨胀后加粗的车位边界线内;A2)车位标识查找车位的下边界线,忽略摄像头的球形畸变,采用最小二乘法对车位下边界线进行直线拟合,对其向上平移,得到贯穿车位的直线,将该直线上位于车位内的点作为种子点,对每个车位进行区域生长的标识,对于区域生长准则和停止条件定义如下:①以种子点为初始点,搜索其周围8个邻域内的像素;②找出像素值为0的黑色点,该点为车位内的点,将该点加入种子点队列并保存其坐标,并用该车位的编号作为灰度值对其标识;③判断种子队列是否为空,如果不为空,重复②;如果为空则停止生长;将不同位置上的车位进行标号,使其与中央控制装置(2)的系统内部设定的车位标号一致,使车位的编号和车位的位置建立对应联系,利用不同的灰度信息将每个车位区域单独提取出来进行判断;B、车位空满状态的自动检测B1)、车辆是否停放稳定的自动判别采用帧间差分方法,通过对比两帧图像之间的信息差别,来判断所监视的车位上是否有车以及车辆是否停稳,设定视频的帧速率为25帧/秒,当前t时刻图像为I<sub>t</sub>(i,j),设其后(t+8)秒时刻I<sub>t+8</sub>(i,j)为参考帧,选取合适的阈值Th,按照公式(1)求差分图像D(i,j):<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><mi>D</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfenced open='{' close=''><mtable><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mi>if</mi><mo>|</mo><msub><mi>I</mi><mi>t</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><msub><mi>I</mi><mrow><mi>t</mi><mo>+</mo><mn>8</mn></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>|</mo><mo>></mo><mi>Th</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mi>others</mi></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></math>]]></maths>当两帧之间像素值差异大于Th时,表明该点为运动目标点,通过对D(i,j)中运动目标点的个数进行统计,可以判断场景内车辆是否在运动;如果车辆没有停稳,不进行车位状态的判断,用参考帧I<sub>t+8</sub>(i,j)替代当前帧I<sub>t</sub>(i,j),继续判断车辆是否停稳;B2)、车位空满状态的自动检测车辆停稳后,从当前帧中,分别提取出每个车位区域,用背景差分法判断其空满,即用当前帧和背景帧做差分,当前帧I<sub>t</sub>(i,j)中的像素被分为背景点和前景点两部分,前景点即为运动目标,统计运动目标像素个数以判断车位空满,用I<sub>t</sub>(i,j)中的背景点对背景帧中相同位置上的点进行更新,参照公式:B<sub>t</sub>(i,j)=(1-a)B<sub>t-1</sub>(i,j)+aI<sub>t</sub>(i,j)    (2)B<sub>t</sub>(i,j)为更新后的背景,B<sub>t-1</sub>(i,j)为更新前的背景,更新系数α的值根据现场的情况而设定,车位空满状态通过三维停车场电子地图(3)、电子车位信息显示屏(4)和监控器(5)显示;C、车辆是否违规停放的自动检测,具体按照以下步骤实施:C1)对于车辆压车位上、左、右边界线的情况:对步骤A中标识过的车位进一步分区,将每个车位平均分为右上、左上、右下、左下四个区域,车辆违规停放的判别准则是:对车辆压车位上、左、右边界线的情况,统计空车位时车位每个区域内的背景像素个数,用sum(i)表示,i=1,2,3,4;统计有车时车位每个区域内的目标车辆像素个数,用car(i)表示,i=1,2,3,4,如果<img file="FSB00000280215000031.GIF" wi="371" he="124" />则判该车违规停放;C2)对车辆压车位下边界线的情况,在每个车位下方设置虚拟检测线,并对检测线上的像素进行统计,如果含有足够多的目标车辆像素,则判该车压下车位线违规停放;当满足C1)、C2)任意一个条件时,即可判定该车辆违规停放,并将车位车辆违规停放状态通过监控器(5)显示。
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