專利名稱：視頻檢測方法及其系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及交通管理系統(tǒng)，特別涉及交通控制系統(tǒng)中的視頻檢測技術(shù)。
技術(shù)背景
伴隨著世界各國車輛數(shù)量的急劇增加，交通狀況日益受到人們的重視。如何有效 地進(jìn)行交通管理，越來越成為世界各國政府和有關(guān)部門所關(guān)注的焦點。針對此問題，各種智 能交通管理系統(tǒng)相繼產(chǎn)生或者已在研發(fā)之中，而對違規(guī)車輛進(jìn)行監(jiān)控、處罰是其中一個極 其重要的環(huán)節(jié)。
傳統(tǒng)上對交通違章車輛檢測主要是通過埋在地下的感應(yīng)線圈或車軸感應(yīng)器來實 現(xiàn)。然而，隨著視頻技術(shù)的飛速發(fā)展和計算機(jī)運算速度的成倍增加，基于計算機(jī)視頻檢測技 術(shù)的交通監(jiān)控系統(tǒng)的實現(xiàn)己成為可能。視頻檢測的優(yōu)點主要有以下幾點(1)工業(yè)攝像機(jī) 的安裝簡單方便，且安裝時不破損路面，不影響公路交通；(2)可以有效利用現(xiàn)有公路網(wǎng)上 已有視頻設(shè)備，用一套視頻檢測器能夠同時檢測多條車道，將大大節(jié)省開支；C3)計算機(jī)視 覺能夠提取豐富的交通信息?？梢垣@取常規(guī)檢測器無法得到的車牌號碼、車輛運行軌跡，以 及大范圍交通現(xiàn)場信息等等；(4)可以實現(xiàn)更多的交通管理功能，這是其它檢測設(shè)備無法 做到的。
車輛檢測器按類型可大體分為硬件檢測和視頻檢測兩大類，硬件檢測常用的有地 感線圈車輛檢測器，車輛檢測器通過分析地感線圈感應(yīng)系數(shù)的變化，實時的判斷和提供觸 發(fā)信號；視頻檢測利用攝像機(jī)提供的視頻信息，實時檢測車輛是否到達(dá)，從而產(chǎn)生觸發(fā)信 號，目前常用的方法是基于車輛觸發(fā)和基于車牌觸發(fā)。
基于車輛觸發(fā)是不斷地判斷在視野范圍內(nèi)是否有車輛存在，發(fā)現(xiàn)有車輛時則啟動 觸發(fā)，即輸出抓拍信號，進(jìn)行抓拍。常用的方式有基于目標(biāo)跟蹤的方式和基于虛擬線圈的方 式。基于目標(biāo)跟蹤的方式是通過對車輛或非機(jī)動車輛等目標(biāo)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，從而檢測出運 動目標(biāo)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)有運動目標(biāo)時則觸發(fā)輸出；基于虛擬線圈的方式通過在視頻圖像中設(shè)置一 個類似于地感線圈功能的檢測區(qū)域，通過計算該區(qū)域內(nèi)的灰度或顏色等圖像信息的變化來 判斷是否有物體進(jìn)入該區(qū)域，當(dāng)發(fā)現(xiàn)有運動目標(biāo)進(jìn)入該區(qū)域時啟動觸發(fā)，這種方式可以檢 測運動的物體，也可以檢測經(jīng)由運動停止在檢測區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)。
基于車牌觸發(fā)是不斷地在視頻圖像中檢測是否存在車牌，一旦尋找到車牌區(qū)域并 經(jīng)后續(xù)確認(rèn)之后輸出觸發(fā)信號，例如，申請?zhí)枮镃N1798333A的中國發(fā)明專利申請公開的 “基于快速車牌定位算法的車輛視頻觸發(fā)裝置和方法”。
然而，本發(fā)明的發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，在目前的視頻檢測中，存在以下問題
由于在室外，全天M小時光線差異變化較大，且由于天氣，時間，季節(jié)，地理位置， 相機(jī)的安裝方位和角度等因素的差異，也常常導(dǎo)致光照強(qiáng)度，光照方向的不同。而光照的差 異，會對相機(jī)的成像形成較大的差異，如背光和順光，在背光情況下，圖像的部分區(qū)域會亮 度較暗，對比度較低，不利于后續(xù)的視頻分析和視頻檢測，在順光的情況下，由于陽光直射 所拍攝物體的前面，往往會導(dǎo)致部分或者整個圖像區(qū)域過曝，此時，圖像部分或者整體區(qū)域過亮甚至發(fā)白，對比度較低，不利于后續(xù)的視頻分析和視頻檢測。而在目前的視頻檢測中， 并未對光照差異進(jìn)行考慮，因此會導(dǎo)致漏觸發(fā)的上升和捕獲率的下降。
另外，由于室外光線的變化等因素，導(dǎo)致相機(jī)所成的像也有很大的差別，如白天時 圖像清晰且亮度較高，信噪比高，而夜晚時由于可見光較少，圖像模糊且亮度較低，信噪比 低。由于圖像質(zhì)量不同，其中包含的有效信息也有較大差異，因此如果采用同一種檢測模 式，會對檢測性能造成影響。即使通過設(shè)定時間段，在各時間段采用相應(yīng)的檢測模式，但由 于白天時段范圍和夜晚時段范圍隨地理位置的差異，時區(qū)的差異，時間的推移等因素在不 停的自動調(diào)整和變化當(dāng)中，因此如果采用手工設(shè)定時間段的方式，也會對檢測性能造成影 響，導(dǎo)致漏觸發(fā)的上升和捕獲率的下降。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種視頻檢測方法及其系統(tǒng)，以提高視頻檢測的捕獲率， 降低誤觸發(fā)率。
為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的實施方式提供了一種視頻檢測方法，包含以下步 驟
根據(jù)當(dāng)前檢測圖像和抓拍到的圖像，計算圖像特征信息；
根據(jù)計算的圖像特征信息，判斷是否滿足背光補償條件，如果滿足背光補償條件， 則對相機(jī)進(jìn)行背光補償；
根據(jù)計算的圖像特征信息，判斷是否滿足順光補償條件，如果滿足順光補償條件， 則對相機(jī)進(jìn)行順光補償。
本發(fā)明的實施方式還提供了一種視頻檢測系統(tǒng)，包含
檢測單元，用于檢測當(dāng)前圖像；
圖像特征計算單元，用于根據(jù)當(dāng)前檢測到的圖像和抓拍到的圖像，計算圖像特征 fn息；
背光補償判斷單元，用于根據(jù)圖像特征計算單元計算的圖像特征信息，判斷是否 滿足背光補償條件；
背光補償單元，用于在背光補償判斷單元判定滿足背光補償條件時，對相機(jī)進(jìn)行 背光補償；
順光補償判斷單元，用于根據(jù)圖像特征計算單元計算的圖像特征信息，判斷是否 滿足順光補償條件；
順光補償單元，用于在順光補償判斷單元判定滿足順光補償條件時，對相機(jī)進(jìn)行 順光補償；
該檢測單元在背光補償單元進(jìn)行背光補償或順光補償單元進(jìn)行順光補償后，繼續(xù) 檢測當(dāng)前圖像。
本發(fā)明實施方式與現(xiàn)有技術(shù)相比，主要區(qū)別及其效果在于
根據(jù)當(dāng)前檢測圖像和抓拍到的圖像，計算圖像特征信息。根據(jù)計算的圖像特征信 息，在出現(xiàn)順光情況時進(jìn)行順光補償；在出現(xiàn)背光情況時進(jìn)行背光補償。由于在背光情況 下，圖像的部分區(qū)域會亮度較暗，對比度較低，不利于后續(xù)的視頻分析和視頻檢測，在順光 的情況下，由于陽光直射所拍攝物體的前面，往往會導(dǎo)致部分或者整個圖像區(qū)域過曝，此時，圖像部分或者整體區(qū)域過亮甚至發(fā)白，對比度較低，不利于后續(xù)的視頻分析和視頻檢 測。因此，通過對相機(jī)進(jìn)行光線補償，可有效降低或者解決在背光、順光等情況下的漏觸發(fā) 問題，從而提高整體的捕獲率，降低誤觸發(fā)率。
進(jìn)一步地，自動計算黃昏結(jié)束時間和黎明起始時間。如果檢測圖像的實時時間晚 于黎明起始時間且早于黃昏結(jié)束時間，則采用白天檢測模式進(jìn)行檢測；如果檢測圖像的實 時時間晚于黃昏結(jié)束且早于黎明起始時間，則采用夜晚檢測模式進(jìn)行檢測。由于不同時間 段內(nèi)的圖像質(zhì)量會有所不同，因此各個時段采用相適應(yīng)的檢測模式進(jìn)行檢測，以提高在全 天候M小時時間范圍內(nèi)的檢測效果。而且隨著時間的推移，季節(jié)的變化，地域的差異，各 時各地的白天時段范圍和夜晚時段范圍都在不斷變化當(dāng)中，而不是固定的，因此通過自動 計算黃昏結(jié)束時間和黎明起始時間，進(jìn)而得到選擇白天檢測模式或夜晚檢測模式的選擇依 據(jù)，可以有效的解決因為天氣變化，時間推移，地域不同等因素的差異帶來的影響，具有較 強(qiáng)的穩(wěn)健性，從而保證較高的準(zhǔn)確率。
進(jìn)一步地，在自動計算黃昏結(jié)束時間和黎明起始時間時，還自動計算黃昏起始時 間和黎明結(jié)束時間。在黎明時間段和黃昏時間段內(nèi)，根據(jù)檢測圖像的路面亮度情況決策是 否進(jìn)行檢測模式的切換，可以進(jìn)一步確保在各個時間段內(nèi)選擇的檢測模式的準(zhǔn)確性。通過 計數(shù)器的方式實現(xiàn)白天檢測模式到夜晚檢測模式(或夜晚檢測模式到白天檢測模式)的切 換，可以保證切換的準(zhǔn)確實時性，避免切換的提前或滯后所造成的誤檢測和漏檢測的上升。
進(jìn)一步地，根據(jù)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)緯度，時區(qū)，日期，時間等信息自動的計算出當(dāng)?shù)禺?dāng)時的 日出日落時間，從而使用日出日落時間自動的計算出此時此地的黃昏起始時間、黃昏結(jié)束 時間、黎明起始時間和黎明結(jié)束時間，可以保證自動計算的黃昏時間段和黎明時間段的準(zhǔn) 確性。
進(jìn)一步地，在對車燈特征進(jìn)行檢測時，在由車燈像素點組成車燈像素塊后，根據(jù)路 面反光特征來對得到的所述車燈像素塊進(jìn)行檢測，濾除因反光導(dǎo)致的車燈像素塊。通過采 用車燈反光團(tuán)塊濾波的方法，有效的解決了車燈反光造成的誤報，進(jìn)一步提高了視頻檢測 的準(zhǔn)確性。
進(jìn)一步地，根據(jù)車燈像素塊之間的間距，判斷車輛類型，對大車類型的車輛進(jìn)行對 報警間隔幀數(shù)、搜索范圍等參數(shù)的調(diào)整。通過車輛判斷，對大車的特殊處理機(jī)制，可有效降 低大車引起的二次觸發(fā)，進(jìn)一步保證了檢測的準(zhǔn)確性。


圖1是根據(jù)本發(fā)明第一實施方式的視頻檢測方法流程圖2是根據(jù)本發(fā)明第一實施方式中光線補償?shù)木唧w流程圖3是根據(jù)本發(fā)明第一實施方式中圖像數(shù)據(jù)檢測模式的設(shè)置流程圖4是根據(jù)本發(fā)明第二實施方式中的車燈特征檢測的流程圖5是根據(jù)本發(fā)明第三實施方式的視頻檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。
具體實施方式
在以下的敘述中，為了使讀者更好地理解本申請而提出了許多技術(shù)細(xì)節(jié)。但是，本 領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以理解，即使沒有這些技術(shù)細(xì)節(jié)和基于以下各實施方式的種種變化和修改，也可以實現(xiàn)本申請各權(quán)利要求所要求保護(hù)的技術(shù)方案。
為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明的實施 方式作進(jìn)一步地詳細(xì)描述。
本發(fā)明第一實施方式涉及一種視頻檢測方法。在本實施方式中，使用當(dāng)?shù)氐慕?jīng)緯 度，時區(qū)，日期等信息，自動計算當(dāng)?shù)禺?dāng)時的黃昏黎明時段閾值，根據(jù)實時的圖像和時間信 息，自動的判斷當(dāng)前采用的檢測模式，以實現(xiàn)全天M小時地對經(jīng)過指定車道的車輛或非機(jī) 動車輛等目標(biāo)進(jìn)行視頻檢測。并且，對出現(xiàn)的背光、順光的情況進(jìn)行補償操作，對視頻圖像 進(jìn)行光線補償，在提高相機(jī)成像質(zhì)量的同時，提高了視頻檢測的捕獲率，降低漏報率。
本實施方式的具體流程如圖1所示。在步驟101中，獲取當(dāng)前的視頻圖像數(shù)據(jù)，本 步驟與現(xiàn)有的視頻檢測中，獲取視頻圖像數(shù)據(jù)的方式相同，在此不再贅述。
接著，在步驟102中，設(shè)置圖像數(shù)據(jù)的檢測模式。在本實施方式中，檢測模式分為 白天檢測模式和夜晚檢測模式。在白天時段范圍內(nèi)，采用白天檢測模式，在夜晚時段范圍 內(nèi)，采用夜晚檢測模式。具體地說，可通過輸入的視頻圖像，實時時間等信息，自動的檢測和 判斷當(dāng)前所處的處理時段和處理模式，在白天時段范圍內(nèi)，設(shè)置為白天檢測模式；在夜晚時 段范圍內(nèi)，設(shè)置為夜晚檢測模式，具體實現(xiàn)方式將在后文中詳細(xì)介紹。
接著，在步驟103中，判斷設(shè)置的檢測模式是否為白天檢測模式，如果是白天檢測 模式，則進(jìn)入步驟104，如果是夜晚檢測模式，則進(jìn)入步驟105。
在步驟104中，采用白天檢測模式對獲取的視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測。比如說，由于 白天光線較強(qiáng)，相機(jī)所成的視頻圖像較清晰，亮度高，因此在白天檢測模式中不僅可以包含 車燈特征的檢測，也可以包含車身結(jié)構(gòu)特征、車牌特征等其他特征的檢測。在視頻圖像的所 設(shè)的虛擬線圈中檢測到有車輛或非機(jī)動車輛等物體的特征時，進(jìn)入步驟106。
在步驟105中，采用夜晚檢測模式對獲取的視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測。比如說，由于 在夜晚情況下，光線較白天昏暗，相機(jī)所成的視頻圖像較模糊，亮度低，對比度差，此時若有 車燈出現(xiàn)的話，車燈特征是一個較強(qiáng)較為可靠的特征信息，因此在夜晚檢測模式中，主要是 對車燈特征進(jìn)行檢測，在視頻圖像的所設(shè)的虛擬線圈中檢測到有車輛或非機(jī)動車輛等物體 的特征時，進(jìn)入步驟106。
在步驟106中，輸出抓拍信號，本步驟與現(xiàn)有技術(shù)相同，在此不再贅述。
接著，在步驟107中，通過抓拍單元對當(dāng)前視頻圖像進(jìn)行抓拍，本步驟與現(xiàn)有技術(shù) 相同，在此不再贅述。
接著，在步驟108中，對相機(jī)進(jìn)行光線補償。在經(jīng)光線補償后，會到步驟101，繼續(xù) 進(jìn)行檢測。該光線補償?shù)木唧w流程如圖2所示。
在步驟201中，獲取抓拍的圖像和當(dāng)前檢測到的圖像。
接著，在步驟202中，根據(jù)當(dāng)前檢測圖像和抓拍到的圖像，計算圖像特征信息，圖 像特征信息包括抓拍圖像的背光區(qū)域均值、背光區(qū)域最大值、順光區(qū)域均值和順光區(qū)域最小值。
具體地說，當(dāng)某個像素點的灰度值大于預(yù)設(shè)的順光區(qū)域灰度閾值時，認(rèn)為該像素 點可能順光過曝，由該類像素點組成順光區(qū)域。順光區(qū)域均值即為組成的順光區(qū)域中所有 像素點的灰度均值，順光區(qū)域最小值即為順光區(qū)域中的像素點的最小灰度值。當(dāng)某個像素 點的灰度值小于預(yù)設(shè)的背光區(qū)域灰度閾值時，認(rèn)為該像素點可能背光過暗，由該類像素點組成背光區(qū)域。背光區(qū)域均值即為組成的背光區(qū)域中所有像素點的灰度均值，背光區(qū)域最 大值即為背光區(qū)域中的像素點的最大灰度值。
接著，在步驟203中，計算當(dāng)前檢測圖像的亮度范圍。由于結(jié)合多種經(jīng)典的背景差 分和背景提取算法(如幀差，中值法和背景平均法等)，可實時地計算和提取路面特征，計 算路面亮度等信息，因此關(guān)于亮度范圍的計算方式，在本步驟中不再詳細(xì)贅述。
接著，在步驟204中，判斷是否滿足背光補償?shù)臈l件，該背光補償?shù)臈l件為連續(xù) 的檢測到相機(jī)抓拍快門或者相機(jī)抓拍增益的增值大于預(yù)設(shè)第一閾值，并且此時計算的背光 區(qū)域均值小于預(yù)設(shè)第二閾值，并且此時計算的背光區(qū)域最大值小于預(yù)設(shè)第三閾值。如果滿 足該背光補償?shù)臈l件，則進(jìn)入步驟205。也就是說，當(dāng)連續(xù)的檢測到抓拍快門或者抓拍增益 的增值超過預(yù)設(shè)閾值，且此時圖像的背光區(qū)域均值小于預(yù)設(shè)閾值，圖像的背光區(qū)域最大值 小于預(yù)設(shè)閾值時，此時認(rèn)為發(fā)生背光現(xiàn)象，需要進(jìn)行背光補償；其中背光區(qū)域均值的預(yù)設(shè)閾 值默認(rèn)為50，背光區(qū)域最大值的預(yù)設(shè)閾值默認(rèn)為60，抓拍快門增值的預(yù)設(shè)閾值默認(rèn)為100， 抓拍增益增值的預(yù)設(shè)閾值默認(rèn)為5，可以根據(jù)相機(jī)成像特性和場景的差異進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。
由于當(dāng)檢測到發(fā)生背光時，背光時光線從車尾部照射過來，而車頭區(qū)域圖像整體 亮度較暗，對比度降低，因此需要通過背光補償，以保證車頭區(qū)域的整體亮度和提高車頭區(qū) 域的對比度。步驟205至步驟208為本實施方式中進(jìn)行背光補償?shù)木唧w步驟。
在步驟205中，判斷當(dāng)前相機(jī)視頻快門是否達(dá)到所設(shè)定的相機(jī)視頻快門最大 值，比如說，相機(jī)視頻快門的最大值默認(rèn)選取為20ms，則判斷當(dāng)前相機(jī)視頻快門是否達(dá)到 20ms。如果判定尚未達(dá)到設(shè)定的最大值，則進(jìn)入步驟206，增大當(dāng)前相機(jī)視頻快門；如果已 達(dá)到相機(jī)視頻快門最大值，則進(jìn)入步驟207，判斷當(dāng)前相機(jī)視頻增益是否達(dá)到最大值。如果 在步驟207中，判定相機(jī)視頻增益尚未達(dá)到最大值，則進(jìn)入步驟208，增大當(dāng)前相機(jī)視頻增 益，對背光情況進(jìn)行補償，相機(jī)視頻增益的最大值可默認(rèn)選取為70。如果在步驟207中，判 定相機(jī)視頻增益已達(dá)到最大值，則結(jié)束背光補償?shù)牧鞒?。由此可見，?dāng)檢測到有背光情況出 現(xiàn)時，對相機(jī)進(jìn)行控制操作，當(dāng)相機(jī)視頻快門小于其最大值時，增大相機(jī)視頻快門，直到背 光現(xiàn)象基本得以抑制和解決；當(dāng)相機(jī)視頻快門已經(jīng)達(dá)到最大值時，增大相機(jī)視頻增益，直至 達(dá)到相機(jī)視頻增益的最大值。
如果在步驟204中判定不滿足背光補償?shù)臈l件，則進(jìn)入步驟209，判斷是否滿足順 光補償?shù)臈l件，該順光補償?shù)臈l件為連續(xù)的檢測到相機(jī)抓拍快門或者相機(jī)抓拍增益的增 值小于預(yù)設(shè)第四閾值，并且此時計算的順光區(qū)域均值大于預(yù)設(shè)第五閾值，并且此時計算的 順光區(qū)域最小值大于預(yù)設(shè)第六閾值。如果滿足該順光補償?shù)臈l件，則進(jìn)入步驟210，如果 不滿足該順光補償?shù)臈l件，則結(jié)束流程。也就是說，當(dāng)連續(xù)的檢測到抓拍快門或者抓拍增 益的增值小于預(yù)設(shè)閾值，且此時圖像的順光區(qū)域均值大于預(yù)設(shè)閾值，圖像的順光區(qū)域最小 值大于預(yù)設(shè)閾值時，此時認(rèn)為發(fā)生順光現(xiàn)象，需要進(jìn)行順光補償。其中順光區(qū)域均值的預(yù) 設(shè)閾值默認(rèn)為180，順光區(qū)域最小值的預(yù)設(shè)閾值默認(rèn)為160，抓拍快門增值的預(yù)設(shè)閾值默認(rèn) 為-100，抓拍增益增值的預(yù)設(shè)閾值默認(rèn)為_5，可以根據(jù)相機(jī)成像特性和場景的差異進(jìn)行相 應(yīng)的調(diào)整。
由于當(dāng)檢測到發(fā)生順光時，光線直射車頭，車頭區(qū)域圖像整體過亮甚至過曝，對比 度較低，因此需要通過順光補償，以保證車頭區(qū)域的整體亮度和提高車頭區(qū)域的對比度。步 驟210至步驟213為本實施方式中進(jìn)行順光補償?shù)木唧w步驟。11
在步驟210中，判斷當(dāng)前相機(jī)視頻增益是否達(dá)到所設(shè)定的相機(jī)視頻增益最小值， 比如說，增益的最小值可默認(rèn)選取為0。如果判定還沒有達(dá)到設(shè)定的相機(jī)視頻增益最小值， 則進(jìn)入步驟211，減小當(dāng)前相機(jī)視頻增益。如果當(dāng)前相機(jī)視頻增益已經(jīng)達(dá)到最小值，則進(jìn)入 步驟212，判斷當(dāng)前相機(jī)視頻快門是否達(dá)到相機(jī)視頻快門最小值。如果在步驟212中，判定 當(dāng)前相機(jī)視頻快門尚未達(dá)到最小值，則進(jìn)入步驟213，減小當(dāng)前相機(jī)視頻快門，對順光情況 進(jìn)行補償，相機(jī)視頻快門的最小值可選取為lOOus。如果在步驟212中，判定相機(jī)視頻快門 已達(dá)到最小值，則結(jié)束順光補償?shù)牧鞒?。由此可見，?dāng)檢測到順光情況時，對相機(jī)進(jìn)行控制 操作，當(dāng)相機(jī)視頻增益大于其最小值時，減小相機(jī)視頻增益，直至順光過曝情況得以解決； 當(dāng)相機(jī)視頻增益已經(jīng)達(dá)到最小值時，減小相機(jī)視頻快門，直至達(dá)到相機(jī)視頻快門的最小值。
由于光線的強(qiáng)弱和照射角度對視頻圖像的質(zhì)量，亮度等信息的影響起到了至關(guān)重 要的作用。而在背光情況下，圖像的部分區(qū)域會亮度較暗，對比度較低，不利于后續(xù)的視頻 分析和視頻檢測；在順光的情況下，由于陽光直射所拍攝物體的前面，往往會導(dǎo)致部分或者 整個圖像區(qū)域過曝，此時，圖像部分或者整體區(qū)域過亮甚至發(fā)白，對比度較低，不利于后續(xù) 的視頻分析和視頻檢測。因此，在本實施方式中，通過對相機(jī)進(jìn)行光線補償，可有效降低或 者解決在背光、順光等情況下的漏觸發(fā)問題，從而提高整體的捕獲率，降低誤觸發(fā)率。
下面對本實施方式的步驟102進(jìn)行具體說明。步驟102中對圖像數(shù)據(jù)檢測模式的 設(shè)置，如圖3所示。
在步驟301中，獲取當(dāng)時的時間值，即獲取檢測圖像的實時時間。
接著，在步驟302中，判斷當(dāng)前的檢測模式是否未知，如果當(dāng)前的檢測模式為未 知，則進(jìn)入步驟303，否則進(jìn)入步驟306。
在步驟303中，判斷當(dāng)前時間是否晚于黎明起始時間且早于黃昏結(jié)束時間，如果 是，則進(jìn)入步驟304，將檢測模式設(shè)置為白天檢測模式，如果不是，則進(jìn)入步驟305，將檢測 模式設(shè)置為夜晚檢測模式。
接著，在步驟306中，判斷是否已經(jīng)設(shè)置了虛擬線圈，如果已經(jīng)設(shè)置了虛擬線圈， 則進(jìn)入步驟307，如果沒有設(shè)置虛擬線圈，則結(jié)束流程。
在步驟307中，判斷當(dāng)前設(shè)置的是否為白天檢測模式，如果是，則進(jìn)入步驟308，否 則進(jìn)入步驟312。
在步驟308中，判斷當(dāng)前時間是否在黃昏時間段內(nèi)。具體地說，判斷當(dāng)前時間是 否晚于黃昏起始時間且早于黃昏結(jié)束時間，如果是，則進(jìn)入步驟309，如果不是，則進(jìn)入步驟 310。
在步驟309中，根據(jù)黃昏計數(shù)值決定是否進(jìn)行模式切換。具體地說，由于需要全 天M小時地進(jìn)行視頻檢測，在一天M小時各個時間段，由于室外光線的變化等因素，導(dǎo)致 攝像機(jī)所成的像也有很大的差別，如白天時圖像清晰且亮度較高，信噪比高，而夜晚時由于 可見光較少，圖像模糊且亮度較低，信噪比低；由于圖像質(zhì)量不同，其中包含的有效信息也 有較大差異，所以各個時段所采用的檢測特征有所差異，所采用的處理算法也就有所側(cè)重 和篩選，這就需要自適應(yīng)的計算和判斷當(dāng)前的時段是白天還是夜晚，進(jìn)而選擇相應(yīng)的模式， 從而達(dá)到較高的捕獲率和較低的漏報率和誤報率。在黃昏和黎明的時候，是晝夜轉(zhuǎn)換的時 段，該時候就需要模式做相應(yīng)的切換，模式的切換需要做到準(zhǔn)確實時，提前或滯后都會造成 誤檢測和漏檢測的上升。
因此，在本實施方式中，若當(dāng)前時間在黃昏時段范圍之內(nèi)時，如果路面亮度小于設(shè) 定的黃昏閾值，則黃昏計數(shù)值加一，否則置零，當(dāng)黃昏計數(shù)值大于設(shè)定的黃昏計數(shù)閾值時， 此時由白天模式切換到夜晚模式。
如果在步驟308中，判定當(dāng)前時間不在黃昏時間段內(nèi)，則進(jìn)入步驟310，判斷當(dāng)前 時間是否在黎明時間段內(nèi)。具體地說，判斷當(dāng)前時間是否晚于黎明起始時間且早于黎明結(jié) 束時間，如果是，則進(jìn)入步驟311，如果不是，說明當(dāng)前時間不處于晝夜轉(zhuǎn)換的時間段，結(jié)束流程。
在步驟311中，根據(jù)夜晚計數(shù)值決定是否進(jìn)行模式切換。本步驟與步驟309類似， 當(dāng)在黎明時段范圍之內(nèi)時，如果路面亮度小于所設(shè)定的夜晚閾值，則夜晚計數(shù)值加一，否則 置零，當(dāng)夜晚計數(shù)值大于設(shè)定的夜晚計數(shù)閾值時，則由白天模式切換到夜晚模式，這樣可以 有效的防止因為車燈等因素的干擾造成的誤切換。
在步驟312中，判斷當(dāng)前時間是否在黎明時間段內(nèi)。具體地說，判斷當(dāng)前時間是 否晚于黎明起始時間且早于黎明結(jié)束時間，如果是，則進(jìn)入步驟313，如果不是，則進(jìn)入步驟 314。
在步驟313中，根據(jù)黎明計數(shù)值決定是否進(jìn)行模式切換。具體地說，當(dāng)檢測圖像的 路面亮度大于設(shè)定的黎明閾值時，將黎明計數(shù)值加一，當(dāng)檢測圖像的路面亮度小于或等于 黎明閾值時，將黎明計數(shù)值置零，并在黎明計數(shù)值大于設(shè)定的黎明計數(shù)閾值時，將夜晚檢測 模式切換為白天檢測模式。
在在步驟314中，判斷當(dāng)前時間是否在黃昏時間段內(nèi)。具體地說，判斷當(dāng)前時間是 否晚于黃昏起始時間且早于黃昏結(jié)束時間，如果是，則進(jìn)入步驟315，如果不是，則說明當(dāng)前 時間不處于晝夜轉(zhuǎn)換的時間段，結(jié)束流程。
在步驟315中，根據(jù)白天計數(shù)值決定是否進(jìn)行模式切換。具體地說，當(dāng)檢測圖像的 路面亮度大于設(shè)定的白天閾值時，將白天計數(shù)值加一，當(dāng)檢測圖像的路面亮度小于或等于 白天閾值時，將白天計數(shù)值置零。并在白天計數(shù)值大于設(shè)定的白天計數(shù)閾值時，將夜晚檢測 模式切換為白天檢測模式。以有效的防止一些外界因素導(dǎo)致的誤切換，保證模式切換的正 確性
需要說明的是，由于地理位置的差異，時區(qū)的差異，隨著時間的推移，時間、日期和 季節(jié)的變化，對應(yīng)的此時此地的黃昏時間和黎明時間也會發(fā)生相應(yīng)的變化，而使用手工設(shè) 定黃昏黎明時段范圍的方式往往會受到上述等因素的限制，最終對檢測性能造成一定的影 響。因此，在本實施方式中，黎明起始時間、黎明結(jié)束時間、黃昏起始時間、黃昏結(jié)束時間并 非是手工預(yù)先設(shè)定的，而是通過自動計算得到的。具體地說，是使用當(dāng)?shù)氐慕?jīng)緯度，時區(qū)，日 期，時間等信息自動的計算出當(dāng)?shù)禺?dāng)時的日出日落時間，從而使用日出日落時間自動的計 算出此時此地的黃昏時段范圍和黎明時段范圍閾值，下面對此進(jìn)行詳細(xì)加以說明。
(1)先計算出從格林威治時間公元2000年1月1日到計算日天數(shù)N
N1 = floor (275*month/9)
N2 = floor ((month+9)/12)(1)
N3= (1+f Ioor ((year~4*f Ioor (year/4) +2) /3))
N = N「(N2*N3) +day-30
(2)將經(jīng)度轉(zhuǎn)換成為小時數(shù)值，并且計算一個時間的近似值0079]0080] 0081] 0082]0083]0084]0085]0086]0087]0088]0089]0090]0091]0092]0093]0094]0095]0096]0097]0098]0099]0100] 0101] 0102]0103]0104]0105]0106]0107]0108]0109]0110] 0111] 0112]0113]0114]0115]0116] 0117]In gHour = longitude/15(2)日出時間t = N+((6-lngHour)/24)(3)日落時間t = N+((18-lngHour)/24)(4)(3)計算太陽的平近點角M = (0. 9856*t)-3. 289(5)(4)計算太陽的平黃徑L = M+(1. 916*sin(M)) + (0. 02*sin(2*M))+282.634 (6) 備注L需要通過增加加減360調(diào)整到區(qū)間
通過上述的方法根據(jù)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)緯度、日期和時區(qū)信息計算出當(dāng)?shù)禺?dāng)日的日出日落 時間之后，如計算出來的日出時間為simrisej，日落時間為simset_t，黃昏黎明時段范 圍Trange (默認(rèn)選取為1. 5小時)，則根據(jù)以下的公式計算黃昏時段閾值和黎明時段閾值
黃昏時段閾值(即黃昏起始時間dusk_start_t、黃昏結(jié)束時間dusk_end_t)為
dusk_start_t = sunset_t_Trange/2 (18)
dusk_end_t = sunset_t+Trange/2
黎明時段閾值(即黎明起始時間daWn_Start_t、黎明結(jié)束時間daWn_end_t)為
dawn_start_t = sunrise_t-Trange/2 (19)
dawn_end_t = sunrise_t+Trange/2
由于白天時段范圍和夜晚時段范圍在不停的自動調(diào)整和變化當(dāng)中，而不是固定 的，因此通過自動計算黃昏結(jié)束時間和黎明起始時間，進(jìn)而得到選擇白天檢測模式或夜晚 檢測模式的選擇依據(jù)，可以有效的解決因為天氣變化，時間推移，地域不同等因素的差異帶 來的影響，具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性，從而保證較高的準(zhǔn)確率。
本發(fā)明第二實施方式涉及一種視頻檢測方法。第二實施方式在第一實施方式的基 礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，主要改進(jìn)之處在于對夜晚檢測模式中的車燈特征檢測進(jìn)行了改進(jìn)。
本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，夜晚情況下，由于光線較白天昏暗，相機(jī)所成的視頻圖 像較模糊，亮度低，對比度差，此時若有車燈出現(xiàn)的話，車燈特征是一個較強(qiáng)較為可靠的特 征信息。
本實施方式中的車燈特征檢測如圖4所示，將虛擬線圈中亮度值大于車燈閾值的 像素點作為車燈像素點，由車燈像素點組成車燈像素塊，對車燈像素塊進(jìn)行團(tuán)塊操作，對一 些不符合車燈條件的團(tuán)塊進(jìn)行篩選，由于車燈照射在路面上很可能會導(dǎo)致路面反光，反光 的光斑很可能會誤檢測為車燈團(tuán)塊，因此需要采用一定的措施對這個反光團(tuán)塊進(jìn)行檢測和 濾除，采用判斷當(dāng)前團(tuán)塊是否具有路面反光特征來對團(tuán)塊進(jìn)行濾波，從而達(dá)到抑制反光的 目的。如計算車燈閾值為210，車燈像素點構(gòu)成的區(qū)域不具有路面反光特征時，如果車燈像 素塊符合車燈形狀，則判定為有車，觸發(fā)抓拍信號。區(qū)域團(tuán)塊是否具有路面反光特征是指分 析區(qū)域中的像素點的明暗變化多，如區(qū)域中像素點均大于車燈閾值210，但各像素點之間的 灰度值的差異較明顯，若對車燈閾值進(jìn)行一定閾值的調(diào)節(jié)之后，某車燈團(tuán)塊變化較大，均認(rèn) 為是路面反光所致，予以濾除和抑制。通過采用車燈反光團(tuán)塊濾波的方法，有效的解決了車 燈反光造成的誤報，進(jìn)一步提高了視頻檢測的準(zhǔn)確性。
另外，對于一些大車上存在很多車燈的情況，容易導(dǎo)致二次觸發(fā)和抓拍，為了降低 該情況引起的二次觸發(fā)，采用了車輛類型判斷，由于大車車燈間距較小車有明顯的不同，當(dāng) 檢測到車燈間距大于預(yù)定像素數(shù)閾值時，判斷為大車，如所選車燈間距閾值500，當(dāng)判斷為 大車時，對報警間隔幀數(shù)等一些參數(shù)和邏輯判斷條件進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整和處理，以降低該類 情況引起的多報，如正常的報警間隔幀數(shù)為5巾貞，當(dāng)判斷為大車時，報警間隔幀數(shù)調(diào)整為10 幀；當(dāng)判斷為大車時，在圖像中向后搜索范圍由原來的垂直100個像素調(diào)整為150個像素， 這樣可以在更大的范圍之內(nèi)搜索反光團(tuán)塊，采用前面所述的團(tuán)塊濾波方法對反光團(tuán)塊予以 濾除。當(dāng)大車觸發(fā)后的待定幀數(shù)之內(nèi)，若有觸發(fā)抓拍信號，對此時的抓拍圖片進(jìn)行車牌過濾 操作，當(dāng)檢測到車牌特征時，輸出抓拍信號，當(dāng)無車牌特征時，過濾該抓拍信號，可以有效的 過濾因為大車車頂，車身上的其他車燈引起的二次觸發(fā)，從而提高了抓拍的準(zhǔn)確性。
需要說明的是，本發(fā)明的各方法實施方式均可以以軟件、硬件、固件等方式實現(xiàn)。 不管本發(fā)明是以軟件、硬件、還是固件方式實現(xiàn)，指令代碼都可以存儲在任何類型的計算 機(jī)可訪問的存儲器中(例如永久的或者可修改的，易失性的或者非易失性的，固態(tài)的或 者非固態(tài)的，固定的或者可更換的介質(zhì)等等)。同樣，存儲器可以例如是可編程陣列邏輯 (Programmable Array Logic，簡稱“PAL”)、隨機(jī)存取存儲器(Random Access Memory，簡稱 “RAM”)、可編程只讀存儲器(Programmable Read Only Memory，簡稱“PROM”)、只讀存儲器 (Read-Only Memory，簡稱 “ROM”)、電可擦除可編程只讀存儲器(Electrically Erasable Programmable ROM，簡稱“EEPR0M”)、磁盤、光盤、數(shù)字通用光盤(Digital Versatile Disc, 簡稱“DVD”)等等。
本發(fā)明第三實施方式涉及一種視頻檢測系統(tǒng)。圖5是該視頻檢測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意 圖。該視頻檢測系統(tǒng)包含
檢測單元，用于檢測當(dāng)前圖像。
圖像特征計算單元，用于根據(jù)當(dāng)前檢測圖像和抓拍到的圖像，計算圖像特征信息。
背光補償判斷單元，用于根據(jù)圖像特征計算單元計算的圖像特征信息，判斷是否 滿足背光補償條件。
背光補償單元，用于在背光補償判斷單元判定滿足背光補償條件時，對相機(jī)進(jìn)行 背光補償。
順光補償判斷單元，用于根據(jù)圖像特征計算單元計算的圖像特征信息，判斷是否 滿足順光補償條件。
順光補償單元，用于在順光補償判斷單元判定滿足順光補償條件時，對相機(jī)進(jìn)行 順光補償。
該檢測單元在背光補償單元進(jìn)行背光補償或順光補償單元進(jìn)行順光補償后，繼續(xù) 檢測當(dāng)前圖像。
其中，背光補償單元包括以下子單元
快門最大值判斷子單元，用于判斷當(dāng)前相機(jī)視頻快門是否達(dá)到所設(shè)定的相機(jī)視頻 快門最大值。
背光調(diào)整子單元，用于在快門最大值判斷子單元判定當(dāng)前相機(jī)視頻快門尚未達(dá)到 相機(jī)視頻快門最大值時，增大相機(jī)視頻快門。在快門最大值判斷子單元判定已達(dá)到相機(jī)視 頻快門最大值時，在相機(jī)視頻增益未達(dá)到最大值時，增大相機(jī)視頻增益。
順光補償單元包含以下子單元
相機(jī)視頻增益判斷子單元，用于判斷當(dāng)前相機(jī)視頻增益是否達(dá)到所設(shè)定的相機(jī)視頻增益最小值。
順光調(diào)整子單元，用于在相機(jī)視頻增益判斷子單元判定尚未達(dá)到相機(jī)視頻增益最 小值時，減小相機(jī)視頻增益。在相機(jī)視頻增益判斷子單元判定已達(dá)到相機(jī)視頻增益最小值 時，在相機(jī)視頻快門未達(dá)到最小值時，減小相機(jī)視頻快門。
在本實施方式中，圖像特征信息包括背光區(qū)域均值、背光區(qū)域最大值、順光區(qū)域均 值和順光區(qū)域最小值。背光補償條件為連續(xù)的檢測到相機(jī)抓拍快門或者相機(jī)抓拍增益的 增值大于預(yù)設(shè)第一閾值，并且此時計算的所述背光區(qū)域均值小于預(yù)設(shè)第二閾值，并且此時 計算的所述背光區(qū)域最大值小于預(yù)設(shè)第三閾值；順光補償條件為連續(xù)的檢測到相機(jī)抓拍快門或者相機(jī)抓拍增益的增值小于預(yù)設(shè)第四閾值，并且此時計算的所述順光區(qū)域均值大于 預(yù)設(shè)第五閾值，并且此時計算的所述順光區(qū)域最小值大于預(yù)設(shè)第六閾值。
圖像特征計算單元在計算背光區(qū)域均值和背光區(qū)域最大值時，將圖像中滿足背光 條件的像素點組成背光區(qū)域，將背光區(qū)域中所有像素點的灰度值的均值，作為背光區(qū)域均 值，將背光區(qū)域中的像素點的最大灰度值，作為背光區(qū)域最大值。其中，滿足背光條件的像 素點為灰度值小于預(yù)設(shè)的背光區(qū)域灰度閾值的像素點。
圖像特征計算單元在計算順光區(qū)域均值和順光區(qū)域最小值時，將圖像中滿足順光 條件的像素點組成順光區(qū)域，將順光區(qū)域中所有像素點的灰度值的均值，作為順光區(qū)域均 值。將順光區(qū)域中的像素點的最小灰度值，作為順光區(qū)域最小值。其中，滿足順光條件的像 素點為灰度值大于預(yù)設(shè)的順光區(qū)域灰度閾值的像素點。
需要說明的是，本實施方式中的視頻檢測系統(tǒng)還包含
時段計算單元，用于自動計算黃昏結(jié)束時間、黎明起始時間、黃昏起始時間和黎明 結(jié)束時間。該時段計算單元包含日出日落時間計算子單元和始末時間計算子單元。日出日 落時間計算子單元用于根據(jù)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)緯度、時區(qū)、日期、時間信息，計算當(dāng)?shù)禺?dāng)時的日出日 落時間。始末時間計算子單元用于根據(jù)日出日落時間計算子單元計算的當(dāng)?shù)禺?dāng)時的日出日 落時間，計算黃昏起始時間、黃昏結(jié)束時間、黎明起始時間和黎明結(jié)束時間。
模式選擇單元，用于在檢測圖像的實時時間晚于黎明起始時間且早于黃昏結(jié)束時 間時，選擇白天檢測模式；在檢測圖像的實時時間晚于黃昏結(jié)束且早于黎明起始時間時，選 擇夜晚檢測模式。檢測單元根據(jù)該模式選擇單元選擇的檢測模式進(jìn)行檢測。
模式切換單元，用于將白天檢測模式切換為夜晚檢測模式，或者將夜晚檢測模式 切換為白天檢測模式。
夜晚計數(shù)器，用于在檢測圖像的實時時間晚于黎明起始時間且早于黎明結(jié)束時 間，并且檢測圖像的路面亮度小于設(shè)定的夜晚閾值時，將夜晚計數(shù)值加一。在檢測圖像的實 時時間晚于黎明起始時間且早于黎明結(jié)束時間，并且檢測圖像的路面亮度大于或等于夜晚 閾值時，將夜晚計數(shù)值置零。
夜晚閾值判斷單元，用于在夜晚計數(shù)器的夜晚計數(shù)值大于設(shè)定的第一計數(shù)閾值且 當(dāng)前處于白天檢測模式時，觸發(fā)模式切換單元將白天檢測模式切換為夜晚檢測模式。
黎明計數(shù)器，用于在檢測圖像的實時時間晚于黎明起始時間且早于黎明結(jié)束時 間，并且檢測圖像的路面亮度大于設(shè)定的黎明閾值時，將黎明計數(shù)值加一。在檢測圖像的實 時時間晚于黎明起始時間且早于黎明結(jié)束時間，并且檢測圖像的路面亮度大小于或等于黎 明閾值時，將黎明計數(shù)值置零。
黎明閾值判斷單元，用于在黎明計數(shù)器的黎明計數(shù)值大于設(shè)定的第二計數(shù)閾值且 當(dāng)前處于夜晚檢測模式時，觸發(fā)模式切換單元將夜晚檢測模式切換為白天檢測模式。
黃昏計數(shù)器，用于在檢測圖像的實時時間晚于黃昏起始時間且早于黃昏結(jié)束時 間，并且檢測圖像的路面亮度小于設(shè)定的黃昏閾值時，將黃昏計數(shù)值加一。在檢測圖像的實 時時間晚于黃昏起始時間且早于黃昏結(jié)束時間，并且檢測圖像的路面亮度大于或等于黃昏 閾值時，將黃昏計數(shù)值置零。
黃昏閾值判斷單元，用于在黃昏計數(shù)器的黃昏計數(shù)值大于設(shè)定的第三計數(shù)閾值且 當(dāng)前處于白天檢測模式時，將白天檢測模式切換為夜晚檢測模式。白天計數(shù)器，用于在檢測圖像的實時時間晚于黃昏起始時間且早于黃昏結(jié)束時 間，并且檢測圖像的路面亮度大于設(shè)定的白天閾值時，將白天計數(shù)值加一。在檢檢測圖像的 實時時間晚于黃昏起始時間且早于黃昏結(jié)束時間，并且檢測圖像的路面亮度小于或等于白 天閾值時，將白天計數(shù)值置零。
白天閾值判斷單元，用于在白天計數(shù)器的白天計數(shù)值大于設(shè)定的第四計數(shù)閾值且 當(dāng)前處于夜晚檢測模式時，將夜晚檢測模式切換為白天檢測模式。
不難發(fā)現(xiàn)，第一實施方式是與本實施方式相對應(yīng)的方法實施方式，本實施方式可 與第一實施方式互相配合實施。第一實施方式中提到的相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)在本實施方式中依然 有效，為了減少重復(fù)，這里不再贅述。相應(yīng)地，本實施方式中提到的相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)也可應(yīng)用 在第一實施方式中。
本發(fā)明第四實施方式涉及一種視頻檢測系統(tǒng)。第四實施方式在第三實施方式的基 礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，主要改進(jìn)之處在于視頻檢測系統(tǒng)還包含車燈特征檢測單元，用于在夜晚 檢測模式中對車燈特征進(jìn)行檢測。該車燈特征檢測單元包含以下子單元
車燈像素點獲取子單元，用于將虛擬線圈中亮度值大于車燈閾值的像素點作為車 燈像素點。
車燈像素塊組成子單元，用于由車燈像素點獲取子單元得到的車燈像素點組成車 燈像素塊。
濾除子單元，用于根據(jù)路面反光特征來對車燈像素塊組成子單元得到的車燈像素 塊進(jìn)行檢測，濾除因反光導(dǎo)致的車燈像素塊。
信號觸發(fā)子單元，用于根據(jù)車燈形狀對剩余的車燈像素塊進(jìn)行分析，當(dāng)車燈像素 塊符合車燈形狀時，判定為有車，觸發(fā)抓拍信號。
值得一提的是，該車燈特征檢測單元還包含
車輛類型判斷子單元，用于在濾除子單元濾除因反光導(dǎo)致的車燈像素塊后，根據(jù) 車燈像素塊之間的間距，判斷車輛類型。
車輛類型處理子單元，用于在車輛類型判斷子單元判定車輛類型為小車時，指示 信號觸發(fā)子單元根據(jù)車燈形狀對剩余的車燈像素塊進(jìn)行分析。在車輛類型判斷子單元判定 車輛類型為大車時，對報警間隔幀數(shù)、搜索范圍等參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。
不難發(fā)現(xiàn)，第二實施方式是與本實施方式相對應(yīng)的方法實施方式，本實施方式可 與第二實施方式互相配合實施。第二實施方式中提到的相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)在本實施方式中依然 有效，為了減少重復(fù)，這里不再贅述。相應(yīng)地，本實施方式中提到的相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)也可應(yīng)用 在第二實施方式中。
需要說明的是，本發(fā)明各設(shè)備實施方式中提到的各單元都是邏輯單元，在物理上， 一個邏輯單元可以是一個物理單元，也可以是一個物理單元的一部分，還可以以多個物理 單元的組合實現(xiàn)，這些邏輯單元本身的物理實現(xiàn)方式并不是最重要的，這些邏輯單元所實 現(xiàn)的功能的組合才是解決本發(fā)明所提出的技術(shù)問題的關(guān)鍵。此外，為了突出本發(fā)明的創(chuàng)新 部分，本發(fā)明上述各設(shè)備實施方式并沒有將與解決本發(fā)明所提出的技術(shù)問題關(guān)系不太密切 的單元引入，這并不表明上述設(shè)備實施方式并不存在其它的單元。
雖然通過參照本發(fā)明的某些優(yōu)選實施方式，已經(jīng)對本發(fā)明進(jìn)行了圖示和描述，但 本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)該明白，可以在形式上和細(xì)節(jié)上對其作各種改變，而不偏離本發(fā)明的精神和范圍。
權(quán)利要求
1.一種視頻檢測方法，其特征在于，包含以下步驟 根據(jù)當(dāng)前檢測圖像和抓拍到的圖像，計算圖像特征信息；根據(jù)計算的所述圖像特征信息，判斷是否滿足背光補償條件，如果滿足所述背光補償 條件，則對相機(jī)進(jìn)行背光補償；根據(jù)計算的所述圖像特征信息，判斷是否滿足順光補償條件，如果滿足所述順光補償 條件，則對相機(jī)進(jìn)行順光補償。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻檢測方法，其特征在于，所述對相機(jī)進(jìn)行背光補償包含 以下子步驟判斷當(dāng)前相機(jī)視頻快門是否達(dá)到所設(shè)定的相機(jī)視頻快門最大值，如果尚未達(dá)到所述相 機(jī)視頻快門最大值，則增大當(dāng)前相機(jī)視頻快門；如果已達(dá)到所述相機(jī)視頻快門最大值，則在 當(dāng)前相機(jī)視頻增益未達(dá)到最大值時，增大當(dāng)前相機(jī)視頻增益。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻檢測方法，其特征在于，所述對相機(jī)進(jìn)行順光補償包含 以下子步驟判斷當(dāng)前相機(jī)視頻增益是否達(dá)到所設(shè)定的相機(jī)視頻增益最小值，如果尚未達(dá)到所述相 機(jī)視頻增益最小值，則減小當(dāng)前相機(jī)視頻增益；如果已達(dá)到所述相機(jī)視頻增益最小值，則在 當(dāng)前相機(jī)視頻快門未達(dá)到最小值時，減小當(dāng)前相機(jī)視頻快門。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻檢測方法，其特征在于，所述圖像特征信息包括背光區(qū) 域均值、背光區(qū)域最大值、順光區(qū)域均值和順光區(qū)域最小值；所述背光補償條件為連續(xù)的檢測到相機(jī)抓拍快門或者相機(jī)抓拍增益的增值大于預(yù)設(shè) 第一閾值，并且此時計算的所述背光區(qū)域均值小于預(yù)設(shè)第二閾值，并且此時計算的所述背 光區(qū)域最大值小于預(yù)設(shè)第三閾值；所述順光補償條件為連續(xù)的檢測到相機(jī)抓拍快門或者相機(jī)抓拍增益的增值小于預(yù)設(shè) 第四閾值，并且此時計算的所述順光區(qū)域均值大于預(yù)設(shè)第五閾值，并且此時計算的所述順 光區(qū)域最小值大于預(yù)設(shè)第六閾值。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻檢測方法，其特征在于，所述背光區(qū)域均值和背光區(qū)域 最大值的計算方式如下將圖像中滿足背光條件的像素點組成背光區(qū)域，計算所述背光區(qū)域中所有像素點的灰度值的均值，得到所述背光區(qū)域均值； 將所述背光區(qū)域中的像素點的最大灰度值，作為所述背光區(qū)域最大值； 其中，所述滿足背光條件的像素點為灰度值小于預(yù)設(shè)的背光區(qū)域灰度閾值的像素點； 所述順光區(qū)域均值和順光區(qū)域最小值的計算方式如下 將圖像中滿足順光條件的像素點組成順光區(qū)域，計算所述順光區(qū)域中所有像素點的灰度值的均值，得到所述順光區(qū)域均值； 將所述順光區(qū)域中的像素點的最小灰度值，作為所述順光區(qū)域最小值； 其中，所述滿足順光條件的像素點為灰度值大于預(yù)設(shè)的順光區(qū)域灰度閾值的像素點。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻檢測方法，其特征在于，還包含以下步驟 自動計算黃昏結(jié)束時間和黎明起始時間；如果檢測圖像的實時時間晚于所述黎明起始時間且早于所述黃昏結(jié)束時間，則采用白 天檢測模式進(jìn)行檢測；如果檢測圖像的實時時間晚于所述黃昏結(jié)束且早于所述黎明起始時間，則采用夜晚檢 測模式進(jìn)行檢測。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的視頻檢測方法，其特征在于，還包含以下步驟在自動計算黃昏結(jié)束時間和黎明起始時間時，還自動計算黃昏起始時間和黎明結(jié)束時間；如果檢測圖像的實時時間晚于所述黎明起始時間且早于所述黎明結(jié)束時間，則當(dāng)檢測 圖像的路面亮度小于設(shè)定的夜晚閾值時，將夜晚計數(shù)值加一，當(dāng)檢測圖像的路面亮度大于 或等于所述夜晚閾值時，將所述夜晚計數(shù)值置零；并在所述夜晚計數(shù)值大于設(shè)定的第一計 數(shù)閾值且當(dāng)前處于白天檢測模式時，將白天檢測模式切換為夜晚檢測模式，采用夜晚檢測 模式進(jìn)行檢測；如果檢測圖像的實時時間晚于所述黎明起始時間且早于所述黎明結(jié)束時間，則當(dāng)檢測 圖像的路面亮度大于設(shè)定的黎明閾值時，將黎明計數(shù)值加一，當(dāng)檢測圖像的路面亮度小于 或等于所述黎明閾值時，將所述黎明計數(shù)值置零；并在所述黎明計數(shù)值大于設(shè)定的第二計 數(shù)閾值且當(dāng)前處于夜晚檢測模式時，將夜晚檢測模式切換為白天檢測模式，采用白天檢測 模式進(jìn)行檢測；如果檢測圖像的實時時間晚于所述黃昏起始時間且早于所述黃昏結(jié)束時間，則當(dāng)檢測 圖像的路面亮度小于設(shè)定的黃昏閾值時，將黃昏計數(shù)值加一，當(dāng)檢測圖像的路面亮度大于 或等于所述黃昏閾值時，將所述黃昏計數(shù)值置零；并在所述黃昏計數(shù)值大于設(shè)定的第三計 數(shù)閾值且當(dāng)前處于白天檢測模式時，將白天檢測模式切換為夜晚檢測模式，采用夜晚檢測 模式進(jìn)行檢測；如果檢測圖像的實時時間晚于所述黃昏起始時間且早于所述黃昏結(jié)束時間，則當(dāng)檢測 圖像的路面亮度大于設(shè)定的白天閾值時，將白天計數(shù)值加一，當(dāng)檢測圖像的路面亮度小于 或等于所述白天閾值時，將所述白天計數(shù)值置零；并在所述白天計數(shù)值大于設(shè)定的第四計 數(shù)閾值且當(dāng)前處于夜晚檢測模式時，將夜晚檢測模式切換為白天檢測模式，采用白天檢測 模式進(jìn)行檢測。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的視頻檢測方法，其特征在于，在自動計算黃昏起始時間、黃昏 結(jié)束時間、黎明起始時間和黎明結(jié)束時間的步驟中，包含以下子步驟根據(jù)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)緯度、時區(qū)、日期、時間信息，計算當(dāng)?shù)禺?dāng)時的日出日落時間；根據(jù)計算到的所述日出日落時間，計算所述黃昏起始時間、黃昏結(jié)束時間、黎明起始時 間和黎明結(jié)束時間。
9.根據(jù)權(quán)利要求6至8中任一項所述的視頻檢測方法，其特征在于，所述夜晚檢測模式 中包括對車燈特征進(jìn)行檢測；所述車燈特征的檢測，包含以下步驟將虛擬線圈中亮度值大于車燈閾值的像素點作為車燈像素點；由得到的所述車燈像素點組成車燈像素塊；根據(jù)路面反光特征來對得到的所述車燈像素塊進(jìn)行檢測，濾除因反光導(dǎo)致的部分；根據(jù)車燈形狀對剩余的車燈像素塊進(jìn)行分析，當(dāng)剩余的車燈像素塊符合車燈形狀時， 判定為有車，觸發(fā)抓拍信號。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的視頻檢測方法，其特征在于，在濾除因反光導(dǎo)致的車燈像素塊后，根據(jù)車燈形狀對剩余的車燈像素塊進(jìn)行分析之前，還包含以下步驟 根據(jù)車燈像素塊之間的間距，判斷車輛類型；如果判定所述車輛類型為小車，則再進(jìn)入所述根據(jù)車燈形狀對剩余的車燈像素塊進(jìn)行 分析的步驟；如果判定所述車輛類型為大車，則對報警間隔幀數(shù)、搜索范圍進(jìn)行調(diào)整。
11.一種視頻檢測系統(tǒng)，其特征在于，包含 檢測單元，用于檢測當(dāng)前圖像；圖像特征計算單元，用于根據(jù)當(dāng)前檢測圖像和抓拍到的圖像，計算圖像特征信息； 背光補償判斷單元，用于根據(jù)所述圖像特征計算單元計算的所述圖像特征信息，判斷 是否滿足背光補償條件；背光補償單元，用于在所述背光補償判斷單元判定滿足背光補償條件時，對相機(jī)進(jìn)行 背光補償；順光補償判斷單元，用于根據(jù)所述圖像特征計算單元計算的所述圖像特征信息，判斷 是否滿足順光補償條件；順光補償單元，用于在所述順光補償判斷單元判定滿足順光補償條件時，對相機(jī)進(jìn)行 順光補償；所述檢測單元在所述背光補償單元進(jìn)行背光補償或所述順光補償單元進(jìn)行順光補償 后，繼續(xù)檢測當(dāng)前圖像。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的視頻檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述背光補償單元包括以下 子單元快門最大值判斷子單元，用于判斷當(dāng)前相機(jī)視頻快門是否達(dá)到所設(shè)定的相機(jī)視頻快門 最大值；背光調(diào)整子單元，用于在所述快門最大值判斷子單元判定當(dāng)前相機(jī)視頻快門尚未達(dá)到 所述相機(jī)視頻快門最大值時，增大當(dāng)前相機(jī)視頻快門；在所述快門最大值判斷子單元判定 已達(dá)到所述相機(jī)視頻快門最大值時，在當(dāng)前相機(jī)視頻增益未達(dá)到最大值時，增大當(dāng)前相機(jī) 視頻增益；所述順光補償單元包含以下子單元相機(jī)視頻增益判斷子單元，用于判斷當(dāng)前相機(jī)視頻增益是否達(dá)到所設(shè)定的相機(jī)視頻增益最小值；順光調(diào)整子單元，用于在所述相機(jī)視頻增益判斷子單元判定尚未達(dá)到所述相機(jī)視頻增 益最小值時，減小當(dāng)前相機(jī)視頻增益；在所述相機(jī)視頻增益判斷子單元判定已達(dá)到所述相 機(jī)視頻增益最小值時，在當(dāng)前相機(jī)視頻快門未達(dá)到最小值時，減小當(dāng)前相機(jī)視頻快門。
13.根據(jù)權(quán)利要求11所述的視頻檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像特征信息包括背光 區(qū)域均值、背光區(qū)域最大值、順光區(qū)域均值和順光區(qū)域最小值；所述背光補償條件為連續(xù)的檢測到相機(jī)抓拍快門或者相機(jī)抓拍增益的增值大于預(yù)設(shè) 第一閾值，并且此時計算的所述背光區(qū)域均值小于預(yù)設(shè)第二閾值，并且此時計算的所述背 光區(qū)域最大值小于預(yù)設(shè)第三閾值；所述順光補償條件為連續(xù)的檢測到相機(jī)抓拍快門或者相機(jī)抓拍增益的增值小于預(yù)設(shè) 第四閾值，并且此時計算的所述順光區(qū)域均值大于預(yù)設(shè)第五閾值，并且此時計算的所述順光區(qū)域最小值大于預(yù)設(shè)第六閾值；所述圖像特征計算單元在計算所述背光區(qū)域均值和背光區(qū)域最大值時，將圖像中滿足 背光條件的像素點組成背光區(qū)域，將所述背光區(qū)域中所有像素點的灰度值的均值，作為所 述背光區(qū)域均值，將所述背光區(qū)域中的像素點的最大灰度值，作為所述背光區(qū)域最大值；其 中，所述滿足背光條件的像素點為灰度值小于預(yù)設(shè)的背光區(qū)域灰度閾值的像素點；圖像特征計算單元在計算所述順光區(qū)域均值和順光區(qū)域最小值時，將圖像中滿足順光 條件的像素點組成順光區(qū)域，將所述順光區(qū)域中所有像素點的灰度值的均值，作為所述順 光區(qū)域均值；將所述順光區(qū)域中的像素點的最小灰度值，作為所述順光區(qū)域最小值；其中， 所述滿足順光條件的像素點為灰度值大于預(yù)設(shè)的順光區(qū)域灰度閾值的像素點。
14.根據(jù)權(quán)利要求11所述的視頻檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述視頻檢測系統(tǒng)還包含 時段計算單元，用于自動計算黃昏結(jié)束時間和黎明起始時間；模式選擇單元，用于在檢測圖像的實時時間晚于所述黎明起始時間且早于所述黃昏結(jié) 束時間時，選擇白天檢測模式；在檢測圖像的實時時間晚于所述黃昏結(jié)束且早于所述黎明 起始時間時，選擇夜晚檢測模式；所述檢測單元根據(jù)所述模式選擇單元選擇的檢測模式進(jìn)行檢測。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的視頻檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述時段計算單元還用于自 動計算黃昏起始時間和黎明結(jié)束時間；所述視頻檢測系統(tǒng)還包含模式切換單元，用于將白天檢測模式切換為夜晚檢測模式，或者將夜晚檢測模式切換 為白天檢測模式；夜晚計數(shù)器，用于在檢測圖像的實時時間晚于所述黎明起始時間且早于所述黎明結(jié)束 時間，并且檢測圖像的路面亮度小于設(shè)定的夜晚閾值時，將夜晚計數(shù)值加一；在檢測圖像的 實時時間晚于所述黎明起始時間且早于所述黎明結(jié)束時間，并且檢測圖像的路面亮度大于 或等于所述夜晚閾值時，將所述夜晚計數(shù)值置零；夜晚閾值判斷單元，用于在所述夜晚計數(shù)器的夜晚計數(shù)值大于設(shè)定的第一計數(shù)閾值且 當(dāng)前處于白天檢測模式時，觸發(fā)所述模式切換單元將白天檢測模式切換為夜晚檢測模式；黎明計數(shù)器，用于在檢測圖像的實時時間晚于所述黎明起始時間且早于所述黎明結(jié)束 時間，并且檢測圖像的路面亮度大于設(shè)定的黎明閾值時，將黎明計數(shù)值加一；在檢測圖像的 實時時間晚于所述黎明起始時間且早于所述黎明結(jié)束時間，并且檢測圖像的路面亮度大小 于或等于所述黎明閾值時，將所述黎明計數(shù)值置零；黎明閾值判斷單元，用于在所述黎明計數(shù)器的黎明計數(shù)值大于設(shè)定的第二計數(shù)閾值且 當(dāng)前處于夜晚檢測模式時，觸發(fā)所述模式切換單元將夜晚檢測模式切換為白天檢測模式；黃昏計數(shù)器，用于在檢測圖像的實時時間晚于所述黃昏起始時間且早于所述黃昏結(jié)束 時間，并且檢測圖像的路面亮度小于設(shè)定的黃昏閾值時，將黃昏計數(shù)值加一；在檢測圖像的 實時時間晚于所述黃昏起始時間且早于所述黃昏結(jié)束時間，并且檢測圖像的路面亮度大于 或等于所述黃昏閾值時，將所述黃昏計數(shù)值置零；黃昏閾值判斷單元，用于在所述黃昏計數(shù)器的黃昏計數(shù)值大于設(shè)定的第三計數(shù)閾值且 當(dāng)前處于白天檢測模式時，將白天檢測模式切換為夜晚檢測模式；白天計數(shù)器，用于在檢測圖像的實時時間晚于所述黃昏起始時間且早于所述黃昏結(jié)束時間，并且檢測圖像的路面亮度大于設(shè)定的白天閾值時，將白天計數(shù)值加一；在檢檢測圖像 的實時時間晚于所述黃昏起始時間且早于所述黃昏結(jié)束時間，并且檢測圖像的路面亮度小 于或等于所述白天閾值時，將所述白天計數(shù)值置零；白天閾值判斷單元，用于在所述白天計數(shù)器的白天計數(shù)值大于設(shè)定的第四計數(shù)閾值且 當(dāng)前處于夜晚檢測模式時，將夜晚檢測模式切換為白天檢測模式。
16.根據(jù)權(quán)利要求14所述的視頻檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述時段計算單元包含以下子單元日出日落時間計算子單元，用于根據(jù)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)緯度、時區(qū)、日期、時間信息，計算當(dāng)?shù)禺?dāng) 時的日出日落時間；始末時間計算子單元，用于根據(jù)所述日出日落時間計算子單元計算的當(dāng)?shù)禺?dāng)時的日出 日落時間，計算所述黃昏起始時間、黃昏結(jié)束時間、黎明起始時間和黎明結(jié)束時間。
17.根據(jù)權(quán)利要求14至16中任一項所述的視頻檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述視頻檢測 系統(tǒng)還包含車燈特征檢測單元，用于在夜晚檢測模式中對車燈特征進(jìn)行檢測；所述車燈特征檢測單元包含以下子單元車燈像素點獲取子單元，用于將虛擬線圈中亮度值大于車燈閾值的像素點作為車燈像 素占.車燈像素塊組成子單元，用于由所述車燈像素點獲取子單元得到的所述車燈像素點組 成車燈像素塊；濾除子單元，用于根據(jù)路面反光特征來對所述車燈像素塊組成子單元得到的所述車燈 像素塊進(jìn)行檢測，濾除因反光導(dǎo)致的車燈像素塊；信號觸發(fā)子單元，用于根據(jù)車燈形狀對剩余的車燈像素塊進(jìn)行分析，當(dāng)車燈像素塊符 合車燈形狀時，判定為有車，觸發(fā)抓拍信號。
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的視頻檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述車燈特征檢測單元還包含車輛類型判斷子單元，用于在所述濾除子單元濾除因反光導(dǎo)致的車燈像素塊后，根據(jù) 車燈像素塊之間的間距，判斷車輛類型；車輛類型處理子單元，用于在所述車輛類型判斷子單元判定所述車輛類型為小車時， 指示所述信號觸發(fā)子單元根據(jù)車燈形狀對剩余的車燈像素塊進(jìn)行分析；在所述車輛類型判 斷子單元判定所述車輛類型為大車時，對參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，所述參數(shù)包括報警間隔幀數(shù)、搜索 范圍。
全文摘要
本發(fā)明涉及交通管理系統(tǒng)，公開了一種視頻檢測方法及其系統(tǒng)。本發(fā)明中，根據(jù)當(dāng)前檢測圖像和抓拍到的圖像，計算圖像特征信息。根據(jù)計算的圖像特征信息，在出現(xiàn)順光情況時進(jìn)行順光補償；在出現(xiàn)背光情況時進(jìn)行背光補償。通過對相機(jī)進(jìn)行光線補償，可有效降低或者解決在背光、順光等情況下的漏觸發(fā)問題，從而提高整體的捕獲率，降低誤觸發(fā)率。
文檔編號G08G1/01GK102036016SQ20101057183
公開日2011年4月27日 申請日期2010年12月3日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月3日
發(fā)明者劉軍學(xué), 朱江, 王云龍, 胡揚忠, 蔣海青, 鄔偉琪 申請人:杭州?？低曄到y(tǒng)技術(shù)有限公司