專(zhuān)利名稱(chēng)：：高速公路計(jì)費(fèi)稱(chēng)重中的“跳秤”行為被動(dòng)檢測(cè)方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域，涉及視頻檢測(cè)技術(shù)，可用于檢測(cè)在高速公路計(jì)費(fèi)稱(chēng)重中發(fā)生的"跳秤"這一不規(guī)范過(guò)秤行為。
背景技術(shù)：
："跳秤"是一種高速公路計(jì)費(fèi)稱(chēng)重中的不規(guī)范過(guò)秤行為。載貨車(chē)輛司機(jī)通常在高速公路收費(fèi)站稱(chēng)重時(shí)，首先停車(chē)在動(dòng)態(tài)稱(chēng)重衡器前方，然后迅速加大油門(mén)再突然松開(kāi)離合器，致使車(chē)輛前部有一定程度的抬起，趁勢(shì)迅速通過(guò)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重衡器，這樣造成動(dòng)態(tài)稱(chēng)重衡器計(jì)量偏小，達(dá)到少繳費(fèi)用或躲避超載懲罰的目的。這種行為既對(duì)國(guó)家造成經(jīng)濟(jì)損失，又加重了對(duì)高速公路等基礎(chǔ)設(shè)施的損壞，而且還經(jīng)常會(huì)因不規(guī)范過(guò)秤行為造成糾紛影響收費(fèi)站的工作效率。圖像是指用各種觀測(cè)系統(tǒng)以不同形式和手段觀測(cè)客觀世界而獲得的可以直接或間接作用于人眼并產(chǎn)生視覺(jué)的實(shí)體，是表達(dá)視覺(jué)信息的一種物理形式。視頻是指隨時(shí)間變化一組數(shù)字圖像序列，而且有時(shí)還包含相應(yīng)的音頻信息，是多媒體信息的重要組成部分。數(shù)字視頻是數(shù)字圖像在時(shí)域上的序列。對(duì)數(shù)字視頻采用運(yùn)動(dòng)估計(jì)技術(shù)進(jìn)行分析，可以很好的分析視頻中物體的運(yùn)動(dòng)與行為獲取運(yùn)動(dòng)相關(guān)信息。目前，對(duì)高速公路計(jì)費(fèi)稱(chēng)重中的不規(guī)范過(guò)秤行為或者作弊行為沒(méi)有任何檢測(cè)方案，如何利用視頻圖像檢測(cè)高速公路計(jì)費(fèi)稱(chēng)重中的"跳秤"行為是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明目的在于提供一種高速公路計(jì)費(fèi)稱(chēng)重中的"跳秤"行為被動(dòng)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，以通過(guò)圖像處理與運(yùn)動(dòng)分析估計(jì)對(duì)被測(cè)車(chē)輛通過(guò)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重衡器的一系列視頻圖像進(jìn)行分析檢測(cè)，對(duì)"跳秤"行為發(fā)出必要警報(bào)，并記錄相應(yīng)視頻，抑制高速公路計(jì)費(fèi)稱(chēng)重中出現(xiàn)的"跳秤"行為。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明對(duì)"跳秤"行為的檢測(cè)，包括如下步驟(1)對(duì)被測(cè)車(chē)輛通過(guò)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重衡器的圖像進(jìn)行連續(xù)采集，并將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字視頻格式；(2)對(duì)采集的圖像依次進(jìn)行灰度化、二值化操作和消除噪聲的預(yù)處理；(3)對(duì)預(yù)處理后的采集圖像，利用幀差法和連通域方法取得其中運(yùn)動(dòng)物體的形狀特征和位置，根據(jù)形狀特征對(duì)照設(shè)定的車(chē)型閾值判斷車(chē)型，若運(yùn)動(dòng)物體的面積大于設(shè)定的車(chē)型閾值，則判定是需要檢測(cè)的載貨車(chē)輛，執(zhí)行步驟(4)，若運(yùn)動(dòng)物體面積小于設(shè)定的車(chē)型閾值，則判定是小型車(chē)輛或非機(jī)動(dòng)車(chē)輛，結(jié)束檢測(cè)；(4)根據(jù)步驟(3)獲得的運(yùn)動(dòng)物體位置，判斷載貨車(chē)輛是否停止在動(dòng)態(tài)稱(chēng)重衡器前方的特定區(qū)域內(nèi)，若進(jìn)入該區(qū)域則判定具有"跳秤"嫌疑，進(jìn)入步驟5檢測(cè)，若未進(jìn)入該區(qū)域，則判定不具有"跳秤"嫌疑，結(jié)束該次檢測(cè)；(5)對(duì)具有"跳秤"嫌疑圖像進(jìn)行仿射變換，校正圖像坐標(biāo)系；對(duì)校正后的圖像中4車(chē)身感興趣區(qū)域進(jìn)行的光流場(chǎng)計(jì)算，判斷該圖像中的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)情況，若該區(qū)域中在豎直方向上速度不為0的像素?cái)?shù)目大于等于設(shè)定的行為判定閾值，判定該車(chē)輛發(fā)生"跳秤"，進(jìn)入步驟6，若特定區(qū)域中在豎直方向上速度不為0的像素?cái)?shù)目小于設(shè)定的行為判定閾值，判定車(chē)輛未發(fā)生"跳秤"，結(jié)束該次檢測(cè)；(6)對(duì)判定"跳秤"的車(chē)輛發(fā)出警報(bào)，并剪輯出作弊的視頻片段加以保存以作為罰款處理的證據(jù)。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出的高速公路計(jì)費(fèi)稱(chēng)重中的"跳秤"行為被動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，包括圖像采集單元，用于采集車(chē)輛通過(guò)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重衡器的圖像序列，并將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字視頻格式傳送給圖像預(yù)處理單元；圖像預(yù)處理單元，用于對(duì)圖像采集單元傳送的數(shù)字圖像進(jìn)行灰度化、二值化和濾除噪聲的處理，并將預(yù)處理后的圖像傳送給圖像分類(lèi)單元；圖像分類(lèi)單元，用于對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行分類(lèi)，排除不具有"跳秤"嫌疑車(chē)輛的圖像，并將具有"跳秤"嫌疑車(chē)輛的圖像傳送給計(jì)算單元；計(jì)算單元，用于對(duì)具有"跳秤"嫌疑的圖像中車(chē)身感興趣區(qū)域，使用光流法計(jì)算光流場(chǎng)，獲得圖像運(yùn)動(dòng)場(chǎng)情況，判定圖像是否發(fā)生"跳秤"行為，并將發(fā)生"跳秤"行為的圖像傳送給后續(xù)處理單元；后續(xù)處理單元，對(duì)判定"跳秤"的車(chē)輛發(fā)出警報(bào)，并剪輯出作弊的視頻片段保存，作為行政處理的證據(jù)。本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)1、本發(fā)明由于采用圖像采集單元，以被動(dòng)檢測(cè)的方式檢測(cè)判定圖像中是否有發(fā)生"跳秤"的車(chē)輛，無(wú)需在被測(cè)車(chē)輛上加裝任何發(fā)射設(shè)備，簡(jiǎn)便易行造價(jià)低廉；2、本發(fā)明中由于采用圖像分類(lèi)單元，在圖像采集后對(duì)相應(yīng)圖像進(jìn)行分類(lèi)，排除不具有"跳秤"嫌疑的圖像，保留具有"跳秤"嫌疑的圖像，提高了"跳秤"檢測(cè)的魯棒性和檢測(cè)效率；3、本發(fā)明中由于采用計(jì)算單元，在圖像分類(lèi)后對(duì)判定有"跳秤"嫌疑的圖像使用光流法計(jì)算圖像運(yùn)動(dòng)場(chǎng)，可以較準(zhǔn)確的判斷出所測(cè)車(chē)輛是否發(fā)生"跳秤"行為，實(shí)時(shí)有效的獲得載貨車(chē)輛在通過(guò)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重衡器時(shí)的運(yùn)動(dòng)情況。實(shí)驗(yàn)表明，本發(fā)明提出的系統(tǒng)與方法可以準(zhǔn)確有效的檢測(cè)出載貨車(chē)輛在通過(guò)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重衡器時(shí)發(fā)生的"跳秤"行為。圖1為本發(fā)明被動(dòng)檢測(cè)流程圖。圖2為本發(fā)明車(chē)型閾值的設(shè)置流程圖。圖3為本發(fā)明"跳秤"判定閾值的設(shè)置流程圖。圖4為本發(fā)明被動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。圖5為本發(fā)明被動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)中圖像采集單元結(jié)構(gòu)圖。圖6為本發(fā)明被動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)中圖像分類(lèi)單元結(jié)構(gòu)圖。圖7為本發(fā)明被動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)中計(jì)算單元結(jié)構(gòu)圖。圖8為本發(fā)明被動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的界面效果圖。具體實(shí)施例方式參照?qǐng)Dl，本發(fā)明的對(duì)高速公路計(jì)費(fèi)稱(chēng)重中的"跳秤"行為被動(dòng)檢測(cè)步驟如下步驟1，使用攝像設(shè)備對(duì)被測(cè)車(chē)輛通過(guò)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重衡器的圖像進(jìn)行連續(xù)采集，并將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字視頻格式；步驟2，對(duì)采集的圖像首先進(jìn)行圖像灰度化處理，將圖像轉(zhuǎn)化為灰度范圍為0255的灰度圖像；再使用最大類(lèi)間方差法(大津法)進(jìn)行圖像二值化操作，將圖像變換為黑白兩色圖像；最后使用高斯濾波器對(duì)圖像中的噪聲進(jìn)行濾除噪聲的預(yù)處理；步驟3，對(duì)濾除噪聲預(yù)處理后的采集圖像，利用幀差法和連通域方法取得其中運(yùn)動(dòng)物體的形狀特征和位置，根據(jù)形狀特征對(duì)照設(shè)定的車(chē)型閾值判斷車(chē)型，若運(yùn)動(dòng)物體的面積大于設(shè)定的車(chē)型閾值，則判定是需要檢測(cè)的載貨車(chē)輛，執(zhí)行步驟(4)，若運(yùn)動(dòng)物體面積小于設(shè)定的車(chē)型閾值，則判定是小型車(chē)輛或非機(jī)動(dòng)車(chē)輛，結(jié)束檢測(cè)；所述的車(chē)型閾值的設(shè)置，參照?qǐng)D2，設(shè)定如下(a)通過(guò)攝像機(jī)標(biāo)定的方法獲得攝像機(jī)的焦距、比例系數(shù)和畸變系數(shù)等參數(shù)；(b)通過(guò)該攝像機(jī)拍攝若干幅的不同車(chē)型的車(chē)輛圖像，根據(jù)獲取的攝像機(jī)上述參數(shù)，將圖像中車(chē)輛面積換算成同一坐標(biāo)系下數(shù)據(jù)；(c)統(tǒng)計(jì)步驟(b)所獲得載貨車(chē)輛的面積，計(jì)算載貨車(chē)輛的面積的均值，去除與均值明顯偏離的數(shù)值，再取載貨車(chē)輛的最小值作為車(chē)型閾值。步驟4，根據(jù)步驟3獲得的車(chē)輛位置，比較車(chē)輛在圖像中坐標(biāo)和動(dòng)態(tài)稱(chēng)重衡器前方的特定區(qū)域的坐標(biāo)，判斷載貨車(chē)輛是否停止在該特定區(qū)域內(nèi)，若進(jìn)入該區(qū)域則判定具有"跳秤"嫌疑，進(jìn)入步驟5檢測(cè)，若未進(jìn)入該區(qū)域，則判定不具有"跳秤"嫌疑，結(jié)束該次檢測(cè)；步驟5，對(duì)判定具有"跳秤"嫌疑的圖像進(jìn)行仿射變換，校正圖像坐標(biāo)系，使車(chē)輛運(yùn)動(dòng)方向和攝像頭達(dá)到垂直；對(duì)校正后的圖像中車(chē)身感興趣區(qū)域進(jìn)行的光流場(chǎng)計(jì)算，判斷該圖像中的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)情況，若該區(qū)域中在豎直方向上速度不為0的像素?cái)?shù)目大于等于設(shè)定的行為判定閾值，判定該車(chē)輛發(fā)生"跳秤"，進(jìn)入步驟6，若車(chē)身感興趣區(qū)域中在豎直方向上速度不為0的像素?cái)?shù)目小于設(shè)定的行為判定閾值，判定車(chē)輛未發(fā)生"跳秤"，結(jié)束該次檢測(cè)；所述的行為判定閾值的設(shè)置，參照?qǐng)D3，步驟如下(A)拍攝若干幅載貨車(chē)輛發(fā)生"跳秤"的圖像；(B)統(tǒng)計(jì)拍攝所有的圖像中車(chē)身感興趣區(qū)域豎直方向速度不為0的像素?cái)?shù)目，分別求其均值，去除與均值明顯偏離的數(shù)值，再取其中最小值作為行為判定閾值。步驟6，對(duì)判定"跳秤"的車(chē)輛發(fā)出警報(bào)，并剪輯出作弊的視頻片段并以相應(yīng)的視頻格式加以保存，以作為行政處理的證據(jù)。參照?qǐng)D4，本發(fā)明的高速公路計(jì)費(fèi)稱(chēng)重中的"跳秤"行為被動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，包括圖像采集單元、圖像預(yù)處理單元、圖像分類(lèi)單元、計(jì)算單元和后續(xù)處理單元。圖像采集單元，如圖5所示，它分為圖像采集設(shè)備模塊與圖像采集設(shè)備驅(qū)動(dòng)軟件模塊。圖像采集設(shè)備模塊用于采集車(chē)輛圖像，并將其傳送給圖像采集設(shè)備驅(qū)動(dòng)軟件模塊，圖像采集設(shè)備模塊硬件設(shè)備是攝像頭，分為數(shù)字?jǐn)z像頭和模擬攝像頭兩大類(lèi)，高速公路計(jì)費(fèi)稱(chēng)重中的"跳秤"行為被動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)兩種攝像頭均可使用；圖像采集設(shè)備驅(qū)動(dòng)軟件模塊，用于獲得所采集的車(chē)輛圖像，并將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字視頻格式傳送給圖像預(yù)處理單元。圖像預(yù)處理單元，用于對(duì)圖像采集單元傳送的數(shù)字圖像進(jìn)行灰度化、二值化和濾除噪聲的處理，并將預(yù)處理后的圖像傳送給圖像分類(lèi)單元。該灰度化處理采用三原色混合的方法，二值化處理采用最大類(lèi)間方差法，濾除噪聲采用高斯濾波器。圖像分類(lèi)單元，如圖6所示，它分為車(chē)輛分類(lèi)模塊與位置判定分類(lèi)模塊。車(chē)型分類(lèi)模塊，用于提取車(chē)輛形狀特征，并根據(jù)車(chē)輛面積對(duì)照車(chē)型閾值，排除小型車(chē)輛圖像，并將分類(lèi)后圖像傳送給位置判定分類(lèi)模塊；位置判定分類(lèi)模塊，用于提取車(chē)輛停止位置，并判定是否進(jìn)入動(dòng)態(tài)稱(chēng)重衡器前特定區(qū)域，排除不具有"跳秤"嫌疑圖像，并將具有"跳秤"嫌疑圖像傳送給計(jì)算單元。計(jì)算單元，如圖7所示，它分為仿射變換模塊，運(yùn)動(dòng)計(jì)算模塊。仿射變換模塊是對(duì)圖像中特定區(qū)域按照如下公式進(jìn)行仿射變換，以利于后面更好的求解運(yùn)動(dòng)場(chǎng)方向。x1=(aux+a12y+a13)/(a31x+a32y+a33)yi=(321x+￡i22y+￡i23)/(￡i31x+￡i32y+￡i33)(1)其中點(diǎn)(x，y)為圖像上的坐標(biāo)點(diǎn)，點(diǎn)(x'，y')為圖像上經(jīng)過(guò)仿射變換后的圖像上的坐標(biāo)點(diǎn)。au，a12，a13，a21，a22，a23，a31，a32，a33為仿射變換的九個(gè)參數(shù)。運(yùn)動(dòng)計(jì)算模塊是對(duì)圖像中車(chē)身感興趣區(qū)域的灰度變化與時(shí)間的關(guān)系利用如下光流方程(2)和約束方程(3)、(4)進(jìn)行計(jì)算，但約束方程不局限于(3)和(4)式，不同的光流法具有不同的約束方程，最后算出該區(qū)域的光流場(chǎng)進(jìn)而得出圖像的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)。<formula>formulaseeoriginaldocumentpage7</formula>I(x，y，t)為點(diǎn)(x，y)在t時(shí)刻的照度，Ix是照度I(x，y，t)對(duì)于x偏導(dǎo)數(shù)，Iy是照度I(x，y，t)對(duì)于y偏導(dǎo)數(shù)，It是照度I(x，y，t)對(duì)于t偏導(dǎo)數(shù)，u為x方向上的速度，v為y方向上的速度，3w/ac為對(duì)u求x方向偏導(dǎo)數(shù)，3w/^;為對(duì)u求y方向偏導(dǎo)數(shù)，awac為對(duì)v求x方向偏導(dǎo)數(shù)，5v/^V為對(duì)v求y方向偏導(dǎo)數(shù)。通過(guò)上述方程聯(lián)立，求出圖像中車(chē)身感興趣區(qū)域每一像素豎直方向上的速度v。統(tǒng)計(jì)該區(qū)域中各像素豎直方向上的速度v，計(jì)算豎直方向上速度v不為0的像素個(gè)數(shù)。對(duì)照行為判定閾值，若豎直方向上速度v不為0的像素個(gè)數(shù)大于等于行為判定閾值，則認(rèn)為該圖像中車(chē)輛發(fā)生"跳秤"行為，若小于行為判定閾值，則認(rèn)為該圖像中車(chē)輛平穩(wěn)經(jīng)過(guò)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重衡器未發(fā)生"跳秤"行為。后續(xù)處理單元，用于計(jì)算單元判定"跳秤"行為后的相關(guān)后續(xù)處理。計(jì)算單元若未檢測(cè)到"跳秤"行為，結(jié)束該次檢測(cè)；若檢測(cè)到"跳秤"行為，則發(fā)出警報(bào)并剪輯出作弊的片段以相應(yīng)的視頻格式加以保存便于進(jìn)行相關(guān)行政處理。本發(fā)明所述的被動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的效果，可通過(guò)如下實(shí)驗(yàn)測(cè)試進(jìn)一步說(shuō)明。本實(shí)驗(yàn)測(cè)試是在處理器為酷睿雙核E7400,內(nèi)部存儲(chǔ)器容量為2GB的個(gè)人電腦上，連接分辨率756X576、采集頻率為每秒30幀的模擬攝像頭完成的。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)參照表1所示表1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)<table>tableseeoriginaldocumentpage8</column></row><table>從表1可知，本發(fā)明所述的被動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)每幀圖像處理平均耗時(shí)36毫秒，共檢測(cè)103輛車(chē)，實(shí)際發(fā)生"跳秤"車(chē)輛30輛，檢測(cè)到"跳秤"車(chē)輛29輛，漏檢2輛，多檢1輛，正確率97.1%。本發(fā)明所述系統(tǒng)可以達(dá)到實(shí)時(shí)有效的檢測(cè)到"跳秤"車(chē)輛的要求。在上述實(shí)驗(yàn)條件下，本發(fā)明所述的被動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)在"跳秤"車(chē)輛通過(guò)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重衡器時(shí)界面效果如圖8所示。圖8分為上下兩部分，上半部又分為左中右三個(gè)部分。上方偏左圖是被測(cè)車(chē)輛通過(guò)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重衡器的實(shí)拍圖，上方居中圖為車(chē)輛運(yùn)動(dòng)光流圖，上方偏右圖為截取編輯的"跳秤"圖像。下半部為被測(cè)車(chē)輛特定區(qū)域的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)方向曲線圖。由圖8可以看出，前半部分為平穩(wěn)直線，表明車(chē)輛在豎直方向沒(méi)有運(yùn)動(dòng)；當(dāng)發(fā)生"跳秤"時(shí)候，運(yùn)動(dòng)場(chǎng)方向在豎直方向上有了明顯波動(dòng)與改變。權(quán)利要求一種高速公路計(jì)費(fèi)稱(chēng)重中的“跳秤”行為被動(dòng)檢測(cè)方法，包括如下步驟(1)對(duì)被測(cè)車(chē)輛通過(guò)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重衡器的圖像進(jìn)行連續(xù)采集，并將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字視頻格式；(2)對(duì)采集的圖像依次進(jìn)行灰度化、二值化操作和消除噪聲的預(yù)處理；(3)對(duì)預(yù)處理后的采集圖像，利用幀差法和連通域方法取得其中運(yùn)動(dòng)物體的形狀特征和位置，根據(jù)形狀特征對(duì)照設(shè)定的車(chē)型閾值判斷車(chē)型，若運(yùn)動(dòng)物體的面積大于設(shè)定的車(chē)型閾值，則判定是需要檢測(cè)的載貨車(chē)輛，執(zhí)行步驟(4)，若運(yùn)動(dòng)物體面積小于設(shè)定的車(chē)型閾值，則判定是小型車(chē)輛或非機(jī)動(dòng)車(chē)輛，結(jié)束檢測(cè)；(4)根據(jù)步驟(3)獲得的運(yùn)動(dòng)物體位置，判斷載貨車(chē)輛是否停止在動(dòng)態(tài)稱(chēng)重衡器前方的特定區(qū)域內(nèi)，若進(jìn)入該區(qū)域則判定具有“跳秤”嫌疑，進(jìn)入步驟(5)檢測(cè)，若未進(jìn)入該區(qū)域，則判定不具有“跳秤”嫌疑，結(jié)束該次檢測(cè)；(5)對(duì)具有“跳秤”嫌疑圖像進(jìn)行仿射變換，校正圖像坐標(biāo)系；對(duì)校正后的圖像中車(chē)身感興趣區(qū)域進(jìn)行的光流場(chǎng)計(jì)算，判斷該圖像中的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)情況，若該區(qū)域中在豎直方向上速度不為0的像素?cái)?shù)目大于等于設(shè)定的行為判定閾值，判定該車(chē)輛發(fā)生“跳秤”，進(jìn)入步驟(6)，若特定區(qū)域中在豎直方向上速度不為0的像素?cái)?shù)目小于設(shè)定的行為判定閾值，判定車(chē)輛未發(fā)生“跳秤”，結(jié)束該次檢測(cè)；(6)對(duì)判定“跳秤”的車(chē)輛發(fā)出警報(bào)，并剪輯出作弊的視頻片段加以保存以作為行政處理的證據(jù)。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高速公路計(jì)費(fèi)稱(chēng)重中的"跳秤"行為被動(dòng)檢測(cè)方法，其中步驟(3)所述的車(chē)型閾值按如下步驟設(shè)定(2a)通過(guò)攝像機(jī)標(biāo)定的方法獲得攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)；(2b)通過(guò)該攝像機(jī)拍攝若干幅的不同車(chē)型的車(chē)輛圖像，根據(jù)攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)將圖像中車(chē)輛面積換算成同一座標(biāo)系下數(shù)值；(2c)統(tǒng)計(jì)步驟(2b)所獲得載貨車(chē)輛的面積，計(jì)算載貨車(chē)輛的面積的均值，去除與均值明顯偏離的數(shù)值，再取載貨車(chē)輛的最小值作為車(chē)型閾值。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高速公路計(jì)費(fèi)稱(chēng)重中的"跳秤"行為被動(dòng)檢測(cè)方法，其中步驟(5)所述的行為閾值，按如下步驟設(shè)定(3a)拍攝若干幅載貨車(chē)輛發(fā)生"跳秤"的圖像；(3b)統(tǒng)計(jì)拍攝所有的圖像中車(chē)身感興趣區(qū)域豎直方向速度不為0的像素?cái)?shù)目，分別求其均值，去除與均值明顯偏離的數(shù)值，再取其中最小值作為行為判定閾值。4.一種高速公路計(jì)費(fèi)稱(chēng)重中的"跳秤"行為被動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，包括圖像采集單元，用于采集車(chē)輛通過(guò)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重衡器的圖像序列，并將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字視頻格式傳送給圖像預(yù)處理單元；圖像預(yù)處理單元，用于對(duì)圖像采集單元傳送的數(shù)字圖像進(jìn)行灰度化、二值化和濾除噪聲的處理，并將預(yù)處理后的圖像傳送給圖像分類(lèi)單元；圖像分類(lèi)單元，用于對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行分類(lèi)，排除不具有"跳秤"嫌疑車(chē)輛的圖像，并將具有"跳秤"嫌疑車(chē)輛的圖像傳送給計(jì)算單元；計(jì)算單元，用于對(duì)具有"跳秤"嫌疑的圖像中車(chē)身感興趣區(qū)域，使用光流法計(jì)算光流場(chǎng)，獲得圖像運(yùn)動(dòng)場(chǎng)情況，判定圖像是否發(fā)生"跳秤"行為，并將發(fā)生"跳秤"行為的圖像傳送給后續(xù)處理單元；后續(xù)處理單元，對(duì)判定"跳秤"的車(chē)輛發(fā)出警報(bào)，并剪輯出作弊的視頻片段保存，作為行政處理的證據(jù)。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的高速公路計(jì)費(fèi)稱(chēng)重中"跳秤"行為的被動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，其中圖像采集單元包括圖像采集設(shè)備模塊，用于采集車(chē)輛圖像，并將其傳送給圖像采集設(shè)備驅(qū)動(dòng)軟件模塊；圖像采集設(shè)備驅(qū)動(dòng)軟件模塊，用于獲得所采集的車(chē)輛圖像，并將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字視頻格式傳送給圖像預(yù)處理單元。6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的高速公路計(jì)費(fèi)稱(chēng)重中"跳秤"行為的被動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，其中圖像分類(lèi)單元包括車(chē)型分類(lèi)模塊，用于提取車(chē)輛形狀特征，并根據(jù)車(chē)輛面積對(duì)照車(chē)型閾值，排除非機(jī)動(dòng)車(chē)輛和小型車(chē)輛圖像，并將車(chē)型分類(lèi)后圖像傳送給位置判定分類(lèi)模塊；位置判定分類(lèi)模塊，用于提取車(chē)輛停止位置，判定其是否進(jìn)入動(dòng)態(tài)稱(chēng)重衡器前特定區(qū)域，排除不具有"跳秤"嫌疑圖像，并將具有"跳秤"嫌疑圖像傳送給計(jì)算單元。7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的高速公路計(jì)費(fèi)稱(chēng)重中"跳秤"行為的被動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，其中計(jì)算單元包括仿射變換模塊，用于對(duì)具有"跳秤"嫌疑的圖像進(jìn)行坐標(biāo)系校正，并將校正后的圖像傳送給光流計(jì)算模塊；運(yùn)動(dòng)計(jì)算模塊，用于計(jì)算校正后的圖像中車(chē)身感興趣區(qū)域的光流場(chǎng)，判斷車(chē)身運(yùn)動(dòng)情況，并把發(fā)生"跳秤"的圖像傳送給后續(xù)處理單元。全文摘要本發(fā)明公開(kāi)了一種高速公路計(jì)費(fèi)稱(chēng)重中的“跳秤”行為被動(dòng)檢測(cè)方法，它屬于圖像處理
技術(shù)領(lǐng)域：
。其檢測(cè)步驟是(1)采集車(chē)輛通過(guò)動(dòng)態(tài)稱(chēng)重衡器的連續(xù)圖像并轉(zhuǎn)化為數(shù)字視頻格式；(2)對(duì)采集的車(chē)輛連續(xù)圖像進(jìn)行灰度化、二值化和濾除噪聲預(yù)處理操作；(3)提取預(yù)處理后圖像中車(chē)輛形狀特征和停止位置，車(chē)輛形狀特征對(duì)照車(chē)型閾值，排除小型車(chē)輛；(4)根據(jù)提取的車(chē)輛停止位置是否進(jìn)入動(dòng)態(tài)稱(chēng)重衡器前特定區(qū)域，判斷車(chē)輛是否具有“跳秤”嫌疑；(5)對(duì)圖像進(jìn)行仿射變換，計(jì)算光流場(chǎng)，對(duì)照行為判定閾值判斷車(chē)輛是否發(fā)生“跳秤”；并將“跳秤”視頻加以保存。本發(fā)明可有效實(shí)時(shí)檢測(cè)出高速公路計(jì)費(fèi)稱(chēng)重中出現(xiàn)的“跳秤”行為。文檔編號(hào)G01G19/03GK101714264SQ20091021909公開(kāi)日2010年5月26日申請(qǐng)日期2009年11月20日優(yōu)先權(quán)日2009年11月20日發(fā)明者盧朝陽(yáng),姜維,李遠(yuǎn)征,李靜,祝明申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)