一種基於圖像分析的車輛遮陽板檢測方法及裝置的製作方法
2023-08-05 04:57:16 1
專利名稱：一種基於圖像分析的車輛遮陽板檢測方法及裝置的製作方法
技術領域：
本發明涉及圖像分析技術領域，尤其涉及智能交通中的圖像分析，具體涉及一種基於圖像分析的車輛遮陽板檢測方法及裝置。
背景技術：
遮陽板，就是在汽車前風擋、後風擋那塊，為了避免陽光刺眼設計的，能來回搬動，從而調整太陽光對眼睛的照射度，避免了交通事故的發生，遮陽板也使得太陽光很難直射入車內，有較好的降溫作用，同時還可以保護儀錶盤、真皮座等。當前一些不發分子利用遮陽板的遮擋性，在夜間作案，因遮陽板遮掩了其面容特徵，從而逃避了法律的制裁。為了提前對此種情形進行預警，及時地反饋車輛的可疑性，有效地為公安提供參考信息，有必要及時地對涉疑車輛的行為進行跟蹤和分析。但是，由於受夜間光線不足、道路複雜、車內環境複雜等客觀因素的影響，對夜間車內遮陽板的檢測，存在如下問題1、容易丟失車輛信息，遮陽板檢測區域不能被定位而丟失；2、容易把車內的雜物當成遮陽板引起檢測失敗；3、難以滿足實時性要求。這些因素影響了遮陽板檢測率和檢測精度。
發明內容
本發明實施例的目的是解決夜間遮陽板檢測存在的難點，充分保證遮陽板的檢測率或檢測精度，提出一種基於圖像分析的車輛遮陽板檢測方法及裝置，使得在爆閃燈的有效補光下，結合車牌位置精確定位出車窗位置，從而高效的排除了非遮陽板區域的幹擾，最終使得車窗內的遮陽板被檢測到，可廣泛用於公安預警系統中。為了達到上述發明目的，本發明實施例提出的一種基於圖像分析的車輛遮陽板檢測方法是通過以下技術方案實現的—種基於圖像分析的車輛遮陽板檢測方法，所述方法包括採用線段檢測，對車窗區域進行定位；利用不同的尺寸窗口在車窗區域進行滑動，並利用遮陽板顏色的均衡性，提取候選的遮陽板區域；對候選的遮陽板區域進行遮陽板的定位。優選地，所述採用線段檢測，對車窗區域進行精確定位具體包括車窗的邊沿以線條形式凸現，並根據車窗的矩形狀，找出組合線條，進行車窗區域的粗定位；利用sobel水平邊緣，找出近似車窗的上、下邊沿進行特徵判別，並結合車窗內紋理、能量密度比進行精確定位。優選地，所述利用遮陽板顏色的均衡性，提取候選的遮陽板區域具體包括預先設定一個灰度方差閾值，顏色均衡度低於所述閾值的作為遮陽板的候選區域。
進一步優選地，所述對候選的遮陽板區域進行遮陽板的定位具體包括採用自適應閾值對目標進行二值化，並分別做水平、垂直投影，根據投影特徵檢測波峰波谷，過濾掉峰谷過多或跨越過大的區域；利用soble垂直特性，過濾掉垂直密度強的區域；對候選遮陽板區域進行逐行掃描，對漸變或不變的進行描述，如果存在連續多行並相似的區域，則判定為遮陽板，否則進行過濾。為了實現前述發明目的，本發明實施例還提出了一種基於圖像分析的車輛遮陽板檢測裝置，所述裝置是通過以下技術方案實現的一種基於圖像分析的車輛遮陽板檢測裝置，所述裝置包括
車窗定位模塊，用來採用線段檢測，對車窗區域進行精確定位；目標區域提取模塊，用來利用不同的尺寸窗口在車窗區域進行滑動，並利用遮陽板顏色的均衡性，提取候選的遮陽板區域；目標定位模塊，用來對候選的遮陽板區域進行遮陽板的定位。優選地，所述車窗定位模塊具體包括粗定位子模塊，用來根據車窗的邊沿以線條形式凸現，並根據車窗的矩形狀，找出組合線條，進行車窗區域的粗定位；精確定位子模塊，用來利用sobel水平邊緣，找出近似車窗的上、下邊沿進行特徵判別，並結合車窗內紋理、能量密度比進行精確定位。進一步優選地,所述目標定位模塊具體包括二值化子模塊，用來採用自適應閾值對目標進行二值化；投影子模塊，用來分別對二值化的圖像進行水平、垂直投影；過濾子模塊，用來根據投影特徵檢測波峰波谷，過濾掉峰谷過多或跨越過大的區域和利用soble垂直特性，過濾掉垂直密度強的區域；判定子模塊，用來對候選遮陽板區域進行逐行掃描，對漸變或不變的進行描述，如果存在連續多行並相似的區域，則判定為遮陽板，否則進行過濾。與現有技術相比，本發明實施例基於圖像分析的車輛遮陽板檢測方法和裝置結合了成熟的車牌定位技術，並採取了線條車窗分割方法，利用遮陽板自身特性對遮陽板進行很好的檢測。應用於在智能交通領域時，本發明實施例可快速地在夜間檢測出車輛是否存在遮陽板，並第一時間將相關信息反饋給公安系統，提示被檢測車輛存在一定的可疑，從而有利於後續進行有效及時的分析，避免了犯罪分子利用遮擋性進行逃逸。
通過下面結合附圖對其示例性實施例進行的描述，本發明上述特徵和優點將會變得更加清楚和容易理解。圖I為本發明實施例I 一種基於圖像分析的車輛遮陽板檢測方法流程圖；圖2為本發明實施例2車窗定位流程圖；圖3為本發明實施例3遮陽板定位流程圖；圖4為本發明實施例4 一種基於圖像分析的車輛遮陽板檢測裝置組成示意圖；圖5為本發明實施例5另一種基於圖像分析的車輛遮陽板檢測裝置組成示意圖6為本發明實施例6另一種基於圖像分析的車輛遮陽板檢測裝置組成示意圖。
具體實施例方式下面結合附圖對本發明作進一步詳細說明如圖3所示，為本發明實施例I 一種基於圖像分析的車輛遮陽板檢測方法，所述方法包括S101.採用線段檢測，對車窗區域進行定位；S102.利用不同的尺寸窗口在車窗區域進行滑動，並利用遮陽板顏色的均衡性，提取候選的遮陽板區域；S103.對候選的遮陽板區域進行遮陽板的定位。優選地，如圖2所示，本發明實施例2中，所述採用線段檢測，對車窗區域進行精確定位具體包括S201.車窗的邊沿以線條形式凸現，並根據車窗的矩形狀，找出組合線條，進行車窗區域的粗定位；S202.利用sobel水平邊緣，找出近似車窗的上、下邊沿進行特徵判別，並結合車窗內紋理、能量密度比進行精確定位。優選地，所述方法還包括利用車牌定位方法，進行車牌定位，車窗位置根據定位的車牌位置獲得。為了提高算法的精確定位和效率性，本算法先對車牌定位，根據車牌位置能夠有效地縮小檢測區域。優選地，所述利用遮陽板顏色的均衡性，提取候選的遮陽板區域具體包括預先設定一個灰度方差閾值，顏色均衡度低於所述閾值的作為遮陽板的候選區域。進一步優選地，如圖3所示，本發明實施例3中，所述對候選的遮陽板區域進行遮陽板的定位具體包括S301.採用自適應閾值對目標進行二值化，並分別做水平、垂直投影，根據投影特徵檢測波峰波谷，過濾掉峰谷過多或跨越過大的區域；S302.利用soble垂直特性，過濾掉垂直密度強的區域；S303.對候選遮陽板區域進行逐行掃描，對漸變或不變的進行描述，如果存在連續多行並相似的區域，則判定為遮陽板，否則進行過濾。為了實現前述發明目的，如圖4所示，本發明實施例還提出了一種基於圖像分析的車輛遮陽板檢測裝置，所述裝置是通過以下技術方案實現的一種基於圖像分析的車輛遮陽板檢測裝置，所述裝置包括車窗定位模塊，用來採用線段檢測，對車窗區域進行精確定位；目標區域提取模塊，用來利用不同的尺寸窗口在車窗區域進行滑動，並利用遮陽板顏色的均衡性，提取候選的遮陽板區域；目標定位模塊，用來對候選的遮陽板區域進行遮陽板的定位。優選地,如圖5所示,本發明實施例5中,所述車窗定位模塊具體包括粗定位子模塊，用來根據車窗的邊沿以線條形式凸現，並根據車窗的矩形狀，找出組合線條，進行車窗區域的粗定位；精確定位子模塊，用來利用sobel水平邊緣，找出近似車窗的上、下邊沿進行特徵判別，並結合車窗內紋理、能量密度比進行精確定位。進一步優選地,如圖6所示,本發明實施例6中,所述目標定位模塊具體包括二值化子模塊，用來採用自適應閾值對目標進行二值化；投影子模塊，用來分別對二值化的圖像進行水平、垂直投影；過濾子模塊，用來根據投影特徵檢測波峰波谷，過濾掉峰谷過多或跨越過大的區域和利用soble垂直特性，過濾掉垂直密度強的區域；判定子模塊，用來對候選遮陽板區域進行逐行掃描，對漸變或不變的進行描述，如 果存在連續多行並相似的區域，則判定為遮陽板，否則進行過濾。與現有技術相比，本發明實施例基於圖像分析的車輛遮陽板檢測方法和裝置，在爆閃燈的有效補光下，結合車牌位置精確定位出車窗位置，這樣高效的排除了非遮陽板區域的幹擾，最終使得車窗內的遮陽板被檢測到，結合了成熟的車牌定位技術，並採取了線條車窗分割方法，利用遮陽板自身特性對遮陽板進行很好的檢測。應用於在智能交通領域時，本發明實施例可快速地在夜間檢測出車輛是否存在遮陽板，並第一時間將相關信息反饋給公安系統，提示被檢測車輛存在一定的可疑，從而有利於後續進行有效及時的分析，避免了犯罪分子利用遮擋性進行逃逸。本發明所屬領域的一般技術人員可以理解，本發明以上實施例僅為本發明的優選實施例之一，為篇幅限制，這裡不能逐一列舉所有實施方式，任何可以體現本發明權利要求技術方案的實施，都在本發明的保護範圍內。需要注意的是，以上內容是結合具體的實施方式對本發明所作的進一步詳細說明，不能認定本發明的具體實施方式
僅限於此，在本發明的上述指導下，本領域技術人員可以在上述實施例的基礎上進行各種改進和變形，而這些改進或者變形落在本發明的保護範圍內。
權利要求
1.一種基於圖像分析的車輛遮陽板檢測方法，其特徵在於，所述方法包括 採用線段檢測，對車窗區域進行定位； 利用不同的尺寸窗口在車窗區域進行滑動，並利用遮陽板顏色的均衡性，提取候選的遮陽板區域； 對候選的遮陽板區域進行遮陽板的定位。
2.如權利要求I所述的基於圖像分析的車輛遮陽板檢測方法，其特徵在於，所述採用線段檢測，對車窗區域進行精確定位具體包括 車窗的邊沿以線條形式凸現，並根據車窗的矩形狀，找出組合線條，進行車窗區域的粗定位; 利用sobel水平邊緣，找出近似車窗的上、下邊沿進行特徵判別，並結合車窗內紋理、能量密度比進行精確定位。
3.如權利要求I所述的基於圖像分析的車輛遮陽板檢測方法，其特徵在於，所述利用遮陽板顏色的均衡性，提取候選的遮陽板區域具體包括 預先設定一個灰度方差閾值，顏色均衡度低於所述閾值的作為遮陽板的候選區域。
4.如權利要求I所述的基於圖像分析的車輛遮陽板檢測方法，其特徵在於，所述對候選的遮陽板區域進行遮陽板的定位具體包括 採用自適應閾值對目標進行二值化，並分別做水平、垂直投影，根據投影特徵檢測波峰波谷，過濾掉峰谷過多或跨越過大的區域； 利用soble垂直特性，過濾掉垂直密度強的區域； 對候選遮陽板區域進行逐行掃描，對漸變或不變的進行描述，如果存在連續多行並相似的區域，則判定為遮陽板，否則進行過濾。
5.如權利要求I至4任意一項所述的基於圖像分析的車輛遮陽板檢測方法，其特徵在於，所述方法還包括 首先利用車牌定位方法，進行車牌定位，根據定位的車牌位置定位車窗位置。
6.一種基於圖像分析的車輛遮陽板檢測裝置，其特徵在於，所述裝置包括 車窗定位模塊，用來採用線段檢測，對車窗區域進行精確定位； 目標區域提取模塊，用來利用不同的尺寸窗口在車窗區域進行滑動，並利用遮陽板顏色的均衡性，提取候選的遮陽板區域； 目標定位模塊，用來對候選的遮陽板區域進行遮陽板的定位。
7.如權利要求6所述的基於圖像分析的車輛遮陽板檢測裝置，其特徵在於，所述車窗定位模塊具體包括 粗定位子模塊，用來根據車窗的邊沿以線條形式凸現，並根據車窗的矩形狀，找出組合線條，進行車窗區域的粗定位； 精確定位子模塊，用來利用sobel水平邊緣，找出近似車窗的上、下邊沿進行特徵判別，並結合車窗內紋理、能量密度比進行精確定位。
8.如權利要求6所述的基於圖像分析的車輛遮陽板檢測裝置，其特徵在於，所述目標定位模塊具體包括 二值化子模塊，用來採用自適應閾值對目標進行二值化； 投影子模塊，用來分別對二值化的圖像進行水平、垂直投影；過濾子模塊，用來根據投影特徵檢測波峰波谷，過濾掉峰谷過多或跨越過大的區域和利用soble垂直特性，過濾掉垂直密度強的區域； 判定子模塊，用來對候選遮陽板區域進行逐行掃描，對漸變或不變的進行描述，如果存在連續多行並相似的區域，則判定為遮陽板，否則進行過濾。
全文摘要
本發明公開了一種基於圖像分析的車輛遮陽板檢測方法，用於智能交通中的圖像分析領域，所述方法包括採用線段檢測，對車窗區域進行定位；利用不同的尺寸窗口在車窗區域進行滑動，並利用遮陽板顏色的均衡性，提取候選的遮陽板區域；對候選的遮陽板區域進行遮陽板的定位。本發明還提供了一種基於圖像分析的車輛遮陽板檢測裝置，使得在爆閃燈的補光下，精確定位出車窗位置，從而高效的排除了非遮陽板區域的幹擾，最終使得車窗內的遮陽板被檢測到，可廣泛用於公安預警系統中。
文檔編號G08G1/017GK102622889SQ201210089548
公開日2012年8月1日 申請日期2012年3月30日 優先權日2012年3月30日
發明者劉國偉, 張如高, 楊凱鵬, 虞正華 申請人:深圳市博康智能信息技術有限公司