專利名稱：基于實時監控視頻中的安全帶檢測方法
技術領域：
本發明一般涉及實時視頻處理以及圖像識別領域，具體涉及基于實時監控視頻中的安全帶檢測方法。
背景技術：
隨著社會經濟的不斷發展，人們的物質生活水平不斷提高，越來越多的家庭選擇小汽車作為代步工具。車輛的迅速增加給交通系統帶來很大的負擔，違法駕駛的行為依舊存在，駕車時前排座位的人是否佩戴安全帶直接關系到自身和他人的安全。然而如今交通監控系統數據量過于龐大，要對每一個監控視頻進行監控需要大量的人力資源，將實時監控中安全帶檢測自動化，智能化，高效化成為迫切需求。
現有的安全帶檢測一般是人工檢測，或者是先用自動照相機拍照后再對監控車輛圖片進行識別。人工檢測耗費的人力資源很大，而且很費時間，滯后性很大。對車輛圖片進行識別雖然實現了自動檢測，但是每輛車的數據只有一張圖片，而且有一定的滯后性。

發明內容
本發明針對當前交通監控視頻數據量巨大，視頻監控人力資源缺乏的情況，提供了基于實時監控視頻中的安全帶檢測方法。本發明目的在于幫助交通監控人員在實時視頻中快速找出未佩戴安全帶駕駛的車輛，并對其進行保存。具體技術方案如下。基于實時監控視頻中的安全帶檢測方法，包括以下步驟
1)讀取監控攝像頭拍攝的圖像序列；
2)每獲取一幀新圖像時，用幀差法對圖像序列進行運動車輛檢測，獲取運動車輛的矩形輪廓；
3)在監控視頻中畫一條垂直于車道方向的直線作為標記線，當有車輛的矩形輪廓的下邊經過此標記線的時候對車輛進行截 4)對截取的車輛圖片進行安全帶檢測。上述基于實時監控視頻中的安全帶檢測方法中，步驟I)中攝像頭拍攝的圖像為彩色圖像，圖像分辨率為1920*1080，拍攝角度為行駛車輛的正面。上述基于實時監控視頻中的安全帶檢測方法中，步驟2)中用幀差法獲取運動車輛的矩形輪廓包括以下步驟
I ) 記攝像頭最新獲取的一幀圖像為
4，上一幀圖像為，將/_和/_,分別轉化為灰度圖/I和，其中η為最新一幀圖像的中貞號；
2)使<和進行做差操作，得到差圖像;
3)對U進行二值化操作，得到二值化圖像/·^，其中二值化閾值為30，將值大于30的像素點賦值為255，值小于或者等于30的像素點賦值為O ;4)采用結構為3*3的矩形塊對進行開運算，去除較小的斑塊，得到圖像；
5)檢測圖像/_中的連通區域，對每一個連通區域用一個最小矩形包含它，選取合適的矩形作為運動車輛的矩形輪廓。上述基于實時監控視頻中的安全帶檢測方法中，步驟2. 5)中選取合適的矩形的
條件為
權利要求
1.基于實時監控視頻中的安全帶檢測方法，其特征在于，包括以下步驟 讀取監控攝像頭拍攝的圖像序列； 每獲取一幀新圖像時，用幀差法對圖像序列進行運動車輛檢測，獲取運動車輛的矩形輪廓； 在監控視頻中畫一條垂直于車道方向的直線作為標記線，當有車輛的矩形輪廓的下邊經過此標記線的時候對車輛進行截圖； 對截取的車輛圖片進行安全帶檢測。
2.根據權利要求1所述基于實時監控視頻中的安全帶檢測方法，其特征在于步驟I)中攝像頭拍攝的圖像為彩色圖像，圖像分辨率為1920*1080或者以上，拍攝角度為行駛車輛的正面。
3.根據權利要求1所述基于實時監控視頻中的安全帶檢測方法，其特征在于步驟2)中用幀差法獲取運動車輛的矩形輪廓包括以下步驟記攝像頭最新獲取的一幀圖像為 上一幀圖像為J ,將J和/ 分別轉化為灰度圖/和/ ，其中η為最新一幀圖像 的中貞號； 2)使i；和進行做差操作，得到差圖像il*; 3)對廠進行二值化操作，得到二值化圖像^w，其中二值化閾值為30，將值jS* tnresnoi a大于30的像素點賦值為255，值小于或者等于30的像素點賦值為O ; 采用結構為3 * 3的矩形塊對I*—進行開運算，去除較小的斑塊，得到圖像 ；open 檢測圖像中的連通區域，對每一個連通區域用一個最小矩形包含它，選取合適 open的矩形作為運動車輛的矩形輪廓。
4.根據權利要求3所述基于實時監控視頻中的安全帶檢測方法，其特征在于步驟 2.5)所述選取合適的矩形的條件為
5.根據權利要求1所述基于實時監控視頻中的安全帶檢測方法，其特征在于步驟3)所述標記線由監控人員根據實際路況繪制，標記線的繪制標準為盡量接近監控攝像頭，并且當車輛到達標記線時能拍攝到整個車身。
6.根據權利要求1所述基于實時監控視頻中的安全帶檢測方法，其特征在于步驟3)所述對車輛進行的截圖是在原始的彩色圖像上截取。
7.根據權利要求1所述基于實時監控視頻中的安全帶檢測方法，其特征在于步驟4)所述安全帶檢測方法包括以下步驟 記步驟3)的車輛截圖為/■，采用opencv開源庫中基于Haar特征的人臉分類器對Ier進行人臉檢測，得到人臉矩形框iFU, y, % A),其中X，y分別為人臉矩形框左上角的橫坐標和縱坐標，w, h分別為人臉矩形框的寬和高；2)對每一個步驟4.1)檢測到的A),重新標定一個矩形區域A_)，其中 JT = x—w^y =J,,軍= 3*,，Α = 3* A; 3)將轉化成灰度圖/■,對/皿進行canny邊緣檢測，得到邊緣圖像其中canny邊緣檢測的參數中，高的閾值為60，低的閾值為O ; 4)對/ Ssr中的(x, y , W , h )區域進行霍夫直線檢測，得到J (m A )區域中的一些直線，記這些直線的集合為lines ；5)對if(jr , u , A )進行分類，如果(
全文摘要
本發明提供了一種基于實時監控視頻中的安全帶快速檢測方法，先用幀差法對實時視頻拍攝的圖片序列進行運動車輛檢測，然后對檢測到的車輛進行跟蹤，當車輛行駛到攝像頭視野中的標記線時截取該車輛的RGB圖，接著檢測副駕駛座是否有人，最后檢測該車輛駕駛座和副駕駛座的人是否佩戴了安全帶。本發明在對運動車輛進行跟蹤處理以及安全帶檢測時都將圖像轉化為灰度圖，處理速度快，準確率高，滿足實時監控的要求。
文檔編號G08G1/01GK103021179SQ201210582308
公開日2013年4月3日 申請日期2012年12月28日 優先權日2012年12月28日
發明者羅克勤 申請人:佛山市華電智能通信科技有限公司