CN100507970C - 基于数字摄像机的闯红灯检测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于数字摄像机的闯红灯检测装置及方法，本发明采用高分辨率数字摄像机进行道路监控。闯红灯检测装置主要包括有前端设备和地面设备，前端设备中的数字摄像机(1)采集路口图像，该图像依次经过前端光端机(2)、光纤(6)、地面设备中的地面光端机(10)传送给工控机(9)。工控机根据设定的检测参数和当前信号灯状态，对车辆行为进行判断。对闯红灯车辆进行信息提取，获得车辆牌照等信息，对越线前后的图片序列或视频流和此车辆的牌照等信息进行存储和管理。本发明仅使用一只高分辨率的数字摄像机就可以对同方向的双车道车辆进行监控，无需设立单独的全景摄像机来拍摄信号灯状态，使得检测系统在违章判断执法上更加有力。

Description

基于数字摄像机的闯红灯检测装置及方法

技术领域

本发明涉及一种基于高分辨率(分辨率在1280*1024以上)的数字摄像机的闯红灯检测装置及方法，采用高分辨率数字摄像机进行道路监控，是一种自动视频检测方法。

背景技术

在现有技术下，交管部门采用视频手段进行道路监控已经很普及，这些方法一般是通过摄像机采集道路交通状况，将获取的图像信息传送到远程控制中心，通过显示器的显示进行人工监控；并且可以对摄像机获取的图像进行处理，获得道路的交通状况(如车流量、车速等)。对于闯红灯等违章车辆，需要通过安装在路口的若干个分别指向各个车道的摄像机或照相机来获取清晰的车辆图片，将全景摄像机获取的图片和近景摄像机获取的车辆图片相结合，来识别违章车辆的信息并进行记录。

现有系统的技术缺陷是明显的，突出表现在两个方面：

一是成本高昂。在一个路口的一个方向上，必须至少安装一个全景摄像机和等于车道数目的近景摄像机或照相机，才能不遗漏无盲点的进行闯红灯检测，系统成本高昂。

二是在执法上存在漏洞。由于在全景摄像机中无法辨认违章车辆的牌照信息，仅仅有近景摄像机或照相机提供的清晰的车辆牌照图片，在证明全景摄像机拍摄图片中的违章车辆和车牌照图片中的车辆是同一辆车上存在着法律上的不严谨。

发明内容

为克服现有技术的上述缺陷，本发明提供了一种基于高分辨率摄像机的闯红灯检测装置及方法，这一方法在保证有效的实现闯红灯检测的同时，不仅可以大大降低设备成本，还可以解决执法上存在的漏洞。

本发明实现上述目的的总体技术方案如下：

1、通过使用高分辨数字摄像机获取道路口连续图像信息。此图像信息覆盖路口一个方向上若干车道和前方信号灯，在此图像上，既可以观察到包含了红灯信息的车辆违章过程，还有清晰的车辆牌照信息。

2、根据获得的连续图像获取车辆的行驶行为信息，并进行跟踪。并根据设定的检测参数和当前信号灯状态，对车辆行为进行判断，记录闯红灯车辆的图片序列或视频流信息。

3、对闯红灯车辆进行信息提取，获得车辆牌照等信息，对越线前后的图片序列或视频流和此车辆的牌照等信息进行存储和管理。

本发明中的基于高分辨率数字摄像机的闯红灯检测装置，主要包括有前端设备和地面设备；

前端设备主要包括有云台、防护罩5、安装在防护罩内的数字摄像机1(分辨率在1280*1024以上)、前端光端机2、稳压电源3。其中，高分辨率数字摄像机1和前端光端机2通过1394转接线相连，前端光端机2和地面光端机10通过光纤6相连接；

地面设备主要包括有安装有检测系统软件的工控机9、地面光端机10以及连接工控机9和地面光端机10的1394转接线；工控机9中还安装有用于与地面光端机10传输信号的1394采集卡和红灯信号传输信号使用的任意开关量输入输出卡。

所述的前端设备还包括有用于夜晚增加路口光照度的、与稳压电源3相连接的补光灯8。

使用上述闯红灯检测装置对道路进行监控的方法，其特征在于，该方法是按以下步骤实现的：

1)启动工控机9，运行闯红灯检测系统；

2)前端设备中的数字摄像机1获得当前路口图像并将该图像传输给前端光端机2，前端光端机2将数字图像信号转化为光信号，并通过光纤6传至地面设备中的地面光端机10，地面光端机10又将光信号转化为数字信号，并通过1394采集卡传入工控机9；

3)开关量输入输出卡通过判断信号灯电平状态将当前信号灯状态传入工控机9；

4)工控机9中的闯红灯检测系统软件通过处理路口图像，获得车辆的行驶信息，并结合信号灯状态判断是否闯红灯，然后将车辆在停车线前后的图片序列或视频流进行保存，并记录详细信息

具体方法为：

i)工控机9根据摄像机采集的图像信息，对摄像机的快门和图像的增益进行自调节；

ii)对采集得到的路口图像进行基于背景差分法的目标提取，检测区域内的车辆和行人都将作为前景目标被识别，通过对前景目标的对比度、区域灰度、面积和高宽比的判断提取出行驶车辆目标；

iii)根据检测线和闯红灯判断依据，即通过在图像上标示出来的车辆停止线对车辆目标的越线行为进行判断，并通过读取信号灯状态判断车辆是否闯红灯；如闯红灯，则根据车辆所在位置、面积和色彩分别提取出车辆所在车道信息、型号和颜色信息；

iv)对闯红灯的目标车辆的牌照信息进行提取，进行车牌定位，首先通过一种基于边缘检测算法的区域检测方法获得车辆的边缘信息，然后根据牌照的面积、长宽比和灰度等信息可以确定车牌区域，为车牌识别作基础；

v)对检定的车牌区域中的车牌信息通过基于神经网络的OCR技术进行车牌识别，获得车辆的牌照信息。

vi)将车辆越线前和越线后的图片序列或视频流进行存储，并且在文本文件中记录当前记录的时间、每个图片的唯一序号、车辆所在车道信息、车辆型号大小信息、车辆颜色信息和车牌照号码信息。

本发明仅使用一只高分辨率的数字摄像机就可以对同方向的双车道车辆进行监控，并且无需使用专门的车牌区域定位摄像机或照相机就可以对车道上的车辆进行牌照识别，同时由于图片区域覆盖信号灯，所以无需设立单独的全景摄像机来拍摄信号灯状态，使得检测系统在违章判断执法上更加有力。

本发明有着突出的优点：

1、降低成本：系统仅使用一个摄像机就可以完成对两个车道上所有进入路口车辆的监控和违章判断，与目前存在的其他系统相比，至少节约了两个摄像机或者一个摄像机和一个照相机的成本。系统无须在路面进行任何破路施工，不需要埋设检测线圈，大大方便了使用和降低了成本。

2、执法有力：由于高分辨率数字摄像机拍摄的场景能够同时覆盖路口车辆和信号灯，通过对车辆闯红灯过程的抓拍，获得可以清晰识别牌照的车辆越线前和越线后的全景图像，同时图像中清楚的显示信号灯的状态，信息详尽完整，为处罚提供严谨的执法依据。

3、技术先进：本系统可以通过设定检测区域的坐标手动选择感兴趣的视频检测区域和违章检测线，在检测区域内就可以高效精确的选取出路面车辆而无须对路面进行任何施工，并且可以有效的消除路面出现的如行人和自行车等干扰。通过先进的车牌定位技术和车牌0CR手段，就可以实现对车辆牌照信息的精确识别。此外，还可以对车型、车辆颜色等相关信息也进行高效的识别。

4、记录翔实：系统在检测出闯红灯车辆后，会将车辆在越线前的全景图像和越线后的全景图像或者违章过程的视频流进行存储，同时将包括车辆违章时刻、全景图片编号、违章车辆所在车道、违章车辆牌号以及其他更多的车辆情况在内的信息存储到记录文件中，便于大量信息的分类和检索。同时系统还配备有记录管理软件，能够对保存的纪录图像进行管理和查调，大大方便了使用。

除此之外，本系统还有着使用方便、识别速度快、识别效率高、可扩展性强等诸多优点。

附图说明

图1前端设备结构示意图

图2地面设备结构示意图

图3系统运行流程示意图

图4方法流程图

图5本系统提取的过程图片1

图6本系统提取的过程图片2

图7提取出的车牌信息图

图中：1、数字摄像机，2、前端光端机，3、稳压电源，4、1394转接线，5、防护罩，6、光纤，7、电源线，8、补光灯，9、工控机，10、地面光端机，11、电源，12、地面机箱柜，13、红灯信号。

具体实施方式

下面结合图1～图4详细说明本实施例。

基于高分辨率数字摄像机的闯红灯检测装置，主要包括有前端设备和地面设备。其中，

如图1所示，前端设备包括有云台、防护罩5、安装在防护罩内的高分辨率数字摄像机1(分辨率为1280*1024)、前端光端机2、稳压电源3(12V)、补光灯8(红外光或者可见光)以及连接摄像机1和前端光端机2的1394转接线、连接前端光端机2和地面光端机10的光纤6。

如图2所示，地面设备包括：安装有检测系统软件的工控机9、地面光端机10、连接工控机9和地面光端机10的1394转接线。此外，在工控机9中，还安装1394采集卡和任意开关量输入输出卡(本系统采用的是AC6652板卡)以用于工控机9分别与地面光端机10和红灯信号13传输信号使用。地面设备还包括有云台镜头控制器和调试使用的网线反线可选。

如图3、图4所示，基于以上硬件设备的本实施例运行流程为：

1)启动工控机9之后，运行闯红灯检测系统；

2)前端的高分辨率数字摄像机1获得当前路口的清晰图像，并将该图像传输给前端光端机2，前端光端机2将数字信号转化为光信号，通过光纤6传至地面光端机10，再转化为数字信号，通过1394采集卡传入工控机9；

3)开关量输入输出卡(AC6652)通过判断信号灯电平状态将当前信号灯状态传入工控机；

4)工控机9中的闯红灯检测系统软件通过分析路口图像，获得车辆的行驶信息，并结合信号灯状态判断是否违章闯红灯，然后将车辆在停车线前后的图片序列或视频流进行保存，并记录详细信息：

具体方法为：

i)根据数字摄像机1采集的图像信息，对摄像机的快门和图像的增益进行自调节，以达到良好的检测效果。在夜晚情况下将采用补光灯8来增加路口光照度；

ii)对采集得到的路口图像进行基于背景差分法的目标提取，根据道路场景选择合适的检测区域(一般设置为车道停车线之后到摄像机所处位置之间的路面区域)，检测区域内的车辆和行人都将作为前景目标被识别，通过对前景目标的对比度、区域灰度、面积和高宽比的判断提取出行驶车辆目标。

本实施例中采用的背景差分法是：首先获得在无车情况下的道路背景图像，然后用当前输入图像和保存的背景图像作相减运算，获得差值图像，通过对差值图像进行二值化等处理可以判别当前输入图像中是否有车辆存在。

iii)根据检测线和闯红灯判断依据，即通过在图像上标示出来的车辆停止线对车辆目标的越线行为进行判断，并通过读取信号灯状态判断车辆是否闯红灯，如闯红灯则根据车辆所在位置、象素面积和色彩分别提取出车辆所在车道信、型号和颜色信息；

iv)对闯红灯的目标车辆的牌照信息进行提取，首先进行车牌定位，通过一种基于边缘检测算法的区域检测方法首先获得车辆的边缘信息(系统采用了大小为3×3的扁平结构矩阵对图像进行形态学边缘检测)。然后根据牌照的面积、长宽比和灰度信息可以确定车牌区域；

v)对检定的车牌区域中的车牌信息通过基于神经网络的OCR技术进行车牌识别，获得车辆的牌照信息。在这里，用于识别车牌的模版也为使用神经网络算法训练样本获得的；

vi)将车辆越线前和越线后的图片序列或视频流进行存储，并且在文本文件中记录当前记录的时间、每个图片的唯一序号、车辆所在车道信息、车辆型号大小信息、车辆颜色信息和车牌照号码信息。

采用本方法进行检测，其提取的过程图片如图5、图6所示，图像中的车牌信息如图7所示，实现了本发明的目的。

Claims (3)

1、基于数字摄像机的闯红灯检测装置，其特征在于：包括有前端设备和地面设备；

前端设备包括有云台、防护罩(5)、安装在防护罩(5)内的数字摄像机(1)、前端光端机(2)、稳压电源(3)；其中，数字摄像机(1)和前端光端机(2)通过1394转接线相连，前端光端机(2)和地面光端机(10)通过光纤(6)相连接；

地面设备包括有安装有检测系统软件的工控机(9)、地面光端机(10)以及连接工控机(9)和地面光端机(10)的1394转接线；工控机(9)中还安装有用于与地面光端机(10)传输信号的1394采集卡和传输信号灯状态的开关量输入输出卡；

所述的数字摄像机(1)的分辨率大于1280*1024。

2、根据权利要求1所述的基于数字摄像机的闯红灯检测装置，其特征在于：所述的前端设备还包括有用于夜晚增加路口光照度的补光灯(8)。

3、一种使用权利要求1所述的基于数字摄像机的闯红灯检测装置对道路进行监控的方法，其特征在于，该方法是按以下步骤实现的：

1)启动工控机(9)，运行闯红灯检测系统；

2)前端设备中的数字摄像机(1)获得当前路口图像并传输给前端光端机(2)，前端光端机(2)将数字图像信号转化为光信号，并通过光纤(6)传至地面设备中的地面光端机(10)，地面光端机(10)又将光信号转化为数字信号，并通过1394采集卡传入工控机(9)；

3)工控机(9)中的开关量输入输出卡通过判断信号灯电平状态将当前信号灯状态传入工控机(9)；

4)工控机(9)中的闯红灯检测系统软件通过处理路口图像，获得车辆的行驶信息，并结合信号灯状态判断是否闯红灯，然后将车辆在停车线前后的图片序列或视频流进行保存，并记录详细信息：

具体方法为：

i)工控机(9)根据数字摄像机(1)采集的图像信息，对数字摄像机(1)的快门和图像的增益进行自调节；

ii)对采集得到的路口图像进行基于背景差分法的目标提取，检测区域内的车辆和行人都作为前景目标被识别，通过对前景目标的对比度、区域灰度、面积和高宽比的判断提取出行驶车辆目标；

iii)根据检测线和闯红灯判断依据，即通过在图像上标示出来的车辆停止线对车辆目标的越线行为进行判断，并通过读取信号灯状态判断车辆是否闯红灯；如闯红灯，则根据车辆所在位置、像素面积和色彩分别提取出车辆所在车道信息、型号和颜色信息；

iv)对闯红灯的目标车辆的牌照信息进行提取：进行车牌定位，首先通过一种基于边缘检测算法的区域检测方法获得车辆的边缘信息，然后根据牌照的像素面积、长宽比和灰度信息确定车牌区域；

v)对检定的车牌区域中的车牌信息通过基于神经网络的OCR技术进行车牌识别，获得车辆的牌照信息；

vi)将车辆越线前和越线后的图片序列或视频流进行存储，并且在文本文件中记录当前记录的时间、每个图片的唯一序号、车辆所在车道信息、车辆型号大小信息、车辆颜色信息和车牌照号码信息。

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