一种基于车辆对称特征的城市交通场景中车辆的检测方法
专利汇可以提供一种基于车辆对称特征的城市交通场景中车辆的检测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开一种基于车辆对称特征的城市交通场景中车辆的检测方法，通过采集城市交通场景图像并获取图像中的车辆轮廓特征；再利用车辆轮廓竖直对称轴、车辆车牌的 水 平对称轴及竖直对称轴来检测城市交通场景图像中的车辆区域，为城市交通场景理解及车辆监控分析奠定前沿 基础 ，对于提高车辆驾驶的安全性，实时发布交通流量信息诱导交通等都具有重要的作用。，下面是一种基于车辆对称特征的城市交通场景中车辆的检测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于车辆对称特征的城市交通场景中车辆的检测方法，其特征是包括步骤：
1)采用监控像机采集城市交通场景图像，并对城市交通场景图像进行预处理；
2)采用拉普拉斯算子提取城市交通场景图像的边缘信息，以获取图像中的车辆轮廓特征；
3)采用水平扫描算法检测城市交通场景图像中的车辆轮廓竖直对称轴；
4)采用最大对称值区段法计算城市交通场景图像中车辆车牌的水平对称轴和竖直对称轴；
5)采用灰度积分投影算法定位城市交通场景图像中的车辆区域。
2.根据权利要求1所述的基于车辆对称特征的城市交通场景中车辆的检测方法，其特征是所述步骤3)中采用水平扫描算法检测城市交通场景图像中的车辆轮廓竖直对称轴；
令W为要计算的每个像素点对称值的幅宽，(x',y')为当前水平扫描线像素的坐标，则城市交通场景图像的水平扫描线上像素点(x,y)的对称值V(x,y)为
其中，
由于车辆轮廓对称值在其竖直对称轴处最大而在车辆边缘处对称值最小，因此第x列对称值之和Vcol(x)为
其中，val为行距，M为列数；
对由式(3)求得的Vcol(x)进行排序，最大对称值Vcol(xm)对应的列xm则为车辆轮廓的竖直对称轴。
3.根据权利要求1所述的基于车辆对称特征的城市交通场景中车辆的检测方法，其所述步骤4)中，采用最大对称值区段法计算城市交通场景图像中车辆车牌的水平对称轴和竖直对称轴；
计算车辆轮廓的竖直对称轴最大区段
由上式求得Vcol(xm,n)最大时对应的城市交通场景图像中扫描行nm，则对应的纵坐标为
ym＝nm*val；
令参考点(xm,ym)到车辆轮廓对称轴搜索窗下边缘距离为δ，车牌水平对称轴搜索区域为参考点到搜索下边缘距离δ的β1到β2倍；其中β1、β2为自定数值；计算车牌水平对称轴搜索区域每条竖直扫描线上像素点对称值，将每行对称值之和最大行作为车牌水平对称轴ys；
令参考点(xm-δ1,ys-δ2)和(xm+δ1,ys+δ2)为车牌竖直对称轴搜索区域，计算搜索区域每条水平扫描线像素点对称值，则对称值和最大列为车牌竖直对称轴xs。
4.根据权利要求3所述的基于车辆对称特征的城市交通场景中车辆的检测方法，其特征是取β1＝0.2、β2＝0.8。
5.根据权利要求1所述的基于车辆对称特征的城市交通场景中车辆的检测方法，其特征是所述步骤5)中，采用灰度积分投影算法定位城市交通场景图像中的车辆区域；
假设车辆区域在由(xs-w,ys-ht)和(xs+w,ys+hb)确定的矩形包围框内，采用灰度积分投影算法搜索车辆区域，则城市交通场景中车辆的边缘图像竖直积分投影vi和水平积分投影hi为
其中，f(x,y)是像素点(x,y)处的像素值，2w和ht+hb为车牌搜索区域的宽和高；分别计算竖直和水平积分投影的最大值mv和mh，从上到下搜索水平投影目标像素个数超过0.5mh的第一行作为上边界 最后一行作为下边界 从左到右搜索竖直投影目标像素个数超过
0.5mv的第一列作为左边界 最后一列作为下边界 由坐标 和 确定的
矩形区域则为检测到的城市交通场景图像中的车辆区域。
6.根据权利要求1所述的基于车辆对称特征的城市交通场景中车辆的检测方法，其特征是步骤1)中，令采集的城市交通场景图像为f(x,y)，则城市交通场景图像f(x,y)的灰度变换为
w(x,y)＝g[f(x,y)]；
其中，g(x)为灰度变换函数，w(x,y)为所得的城市交通场景图像的灰度图像，同时采用中值滤波作为滤波器函数以消除图像噪声的同时保留图像中的细节信息。
7.根据权利要求1所述的基于车辆对称特征的城市交通场景中车辆的检测方法，其特征是步骤2)中，城市交通场景图像的拉普拉斯变换为
G(i,j)＝|4f(i,j)-f(i+1,j)-f(i-1,j)-f(i,j+1)-f(i,j-1)|；
其中，f(i,j)为像素点(i,j)的像素值，G(i,j)为采用拉普拉斯算子检测到的图像中的车辆轮廓特征。
一种基于车辆对称特征的城市交通场景中车辆的检测方法
技术领域
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具体实施方式
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