基于視頻序列影像特征分析的日夜切換檢測算法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于視頻序列影像特征分析的日夜切換檢測算法，包括步驟：1)在日夜切換檢測過程中，判斷對象選取為表示光照強(qiáng)度變化的特征——圖像像素點亮度值；2)以路面范圍內(nèi)的像素點作為觀測對象，獲取多個亮度檢測區(qū)域的平均亮度值；3)對光照變化的狀況進(jìn)行計數(shù)統(tǒng)計，當(dāng)這種狀況持續(xù)時間達(dá)到要求時再對當(dāng)前環(huán)境狀況做出最后的判斷。本發(fā)明能夠?qū)ΡO(jiān)控環(huán)境進(jìn)行有效識別，以便針對不同的環(huán)境采用不同的檢測模式來達(dá)到最佳效果，提高了視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的白天與夜間模式的識別效率，以此來解決凌晨與黃昏時段由于光照強(qiáng)度變化過快而導(dǎo)致監(jiān)控系統(tǒng)的準(zhǔn)確率較低的問題，從而極大的提高了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的魯棒性。
【專利說明】
基于視頻序列影像特征分析的日夜切換檢測算法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及高速公路實時監(jiān)控的技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種基于視頻序列影像特征 分析的日夜切換檢測算法。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，圖像處理中獲取目標(biāo)的算法中已經(jīng)有很多比較成熟且穩(wěn)定可靠的效果，但 至今還是沒能在高速公路監(jiān)控中得到廣泛的應(yīng)用，究其原因主要是高速公路監(jiān)控環(huán)境的復(fù) 雜多變，與研究算法所采用的標(biāo)準(zhǔn)、理想環(huán)境條件有很大的差別。實驗室條件下測試效果很 好的算法在實際應(yīng)用中的效果是大打折扣的，現(xiàn)有技術(shù)沒有針對高速公路復(fù)雜環(huán)境情況進(jìn) 行識別的算法，更沒有針對復(fù)雜環(huán)境情況開發(fā)有針對性的算法，事實上適用于一般環(huán)境的 算法很難解決不同監(jiān)控環(huán)境下的識別問題，目前的視頻監(jiān)控系統(tǒng)在凌晨與黃昏運種日夜過 度時段和雨天的環(huán)境準(zhǔn)確率特別低。因此，開發(fā)一套適用于高速公路復(fù)雜環(huán)境識別的算法， 特別是針對常見的日夜切換識別算法對提高視頻監(jiān)控系統(tǒng)的魯棒性尤為重要。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于視頻序列影像特征分析的 日夜切換檢測算法，能夠有效解決現(xiàn)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)對凌晨W及黃昏時段檢測準(zhǔn)確率低下 的問題。
[0004] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所提供的技術(shù)方案為:基于視頻序列影像特征分析的日 夜切換檢測算法，包括W下步驟：
[0005] 1)在日夜切換檢測過程中，判斷對象選取為表示光照強(qiáng)度變化的特征一一圖像像 素點亮度值;其中像素點的亮度值取值是指RGB顏色空間中，各RGB分量的平均值，表示如下 式：
[0006] I = 0.3R+0.59G+0.11B
[0007] 2) W路面范圍內(nèi)的像素點作為觀測對象，獲取多個亮度檢測區(qū)域的平均亮度值， W向量的形式表示：
[000引 Vit= (Iti，It2，...，Iti)
[0009] 式中，Vit表示t時刻亮度值向量；
[0010] Iti表示在t時刻第i個亮度檢測區(qū)域的平均亮度值；
[0011] 獲取當(dāng)前系統(tǒng)檢測區(qū)域的平均值與前期歷史值的平均值進(jìn)行比較，如下式：
[001^ VF,, =K,-r化細(xì)
[0013]式中，Vlmean表示前期歷史平均值；
[001 4] V Imean-(Tmean(Il) ,...,Tmean( In))
[001引式中，Tmean(In)表示第n個檢測區(qū)域在時間段T內(nèi)亮度的時間平均值，利用歐式距離 表示兩個向量的差異性：
[0016]
[0017] A中，n巧不位測區(qū)域的數(shù)量；
[0018] 3)對光照變化的狀況進(jìn)行計數(shù)統(tǒng)計，當(dāng)運種狀況持續(xù)時間達(dá)到要求時再對當(dāng)前環(huán) 境狀況做出最后的判斷;其中定義一個狀態(tài)量StW及一個時間計數(shù)器C;
[0019]
[0020] C=ESt
[0021] 式中，T虹esh表示亮度差異闊值；
[0022] 其中，C的絕對值越大，說明檢測環(huán)境的變化在一定時間段內(nèi)呈一種變化趨勢，W Tcnunt表示變化持續(xù)的闊值，當(dāng)OTscamt表示檢測區(qū)域亮度在增加，光照強(qiáng)度也相應(yīng)的在增 強(qiáng)，能夠判斷為清晨夜晚變白天的狀況，在后續(xù)的時間段能夠使用白天狀況的交通事件檢 測算法進(jìn)行檢測；當(dāng)C<-TEDunt表示檢測區(qū)域亮度在降低，光照強(qiáng)度也相應(yīng)的減弱，能夠判斷 為黃昏白天變夜晚的狀況，在后續(xù)的時間段能夠使用夜間狀況的交通事件檢測算法進(jìn)行檢 測;而在白天或者夜間狀況亮度值處在相對平穩(wěn)的狀態(tài)，在運兩種狀況下C值通常都是為0， 或者是W小幅值在0附近波動;系統(tǒng)每一分鐘采集一次亮度信息，同時也作一次日夜切換的 判斷，當(dāng)系統(tǒng)進(jìn)入一個穩(wěn)定的狀態(tài)時將計數(shù)器C清零，W免影響后續(xù)的判斷。
[0023] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下優(yōu)點與有益效果：
[0024] 本發(fā)明能夠?qū)ΡO(jiān)控環(huán)境進(jìn)行有效識別，W便針對不同的環(huán)境采用不同的檢測模式 來達(dá)到最佳效果，提高了視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的白天與夜間模式的識別效率，W此來解決凌晨 與黃昏時段由于光照強(qiáng)度變化過快而導(dǎo)致監(jiān)控系統(tǒng)的識別準(zhǔn)確率較低的問題，從而極大的 提高了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的魯棒性。
【附圖說明】
[0025] 圖1為本發(fā)明的日夜切換檢測算法流程圖。
[0026] 圖2為不同時間段檢測區(qū)域平均亮度隨時間變化數(shù)據(jù)圖。
【具體實施方式】
[0027] 下面結(jié)合具體實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步說明。
[0028] 如圖1所示，本實施例所述的基于視頻序列影像特征分析的日夜切換檢測算法，包 括W下步驟：
[0029] 1)在日夜切換檢測過程中，判斷對象選取為表示光照強(qiáng)度變化的特征一一圖像像 素點亮度值。本算法中像素點的亮度值取值是指RGB顏色空間中，各RGB分量的平均值，表示 如下式：
[0030] I = 0.3R+0.59G+0.11B
[0031] 2) W路面范圍內(nèi)的像素點作為觀測對象，獲取多個亮度檢測區(qū)域的平均亮度值， W向量的形式表示：
[0032] Vit= (Iti，It2，...，Iti)
[0033] 式中，Vit表示t時刻亮度值向量；
[0034] Iti表示在t時刻第i個亮度檢測區(qū)域的平均亮度值；
[0035] 獲取當(dāng)前系統(tǒng)檢測區(qū)域的平均值與前期歷史值的平均值進(jìn)行比較，如下式：
[0036]
[0037] AT ,VImean巧小刖期歷史平均值；
[003引 Vlmean=(Tmeandl), ... ,Tmean(In))
[0039] 式中，Tmean(In)表示第n個檢測區(qū)域在時間段T內(nèi)亮度的時間平均值，本算法取40分 鐘的亮度時間平挽估與當(dāng)前亮度進(jìn)行對比。利用歐式距離表示兩個向量的差異性：
[0040]
[0041] 式中，n表示檢測區(qū)域的數(shù)量；
[0042] 3)為了降低系統(tǒng)檢測的錯誤率，本文對光照變化的狀況進(jìn)行計數(shù)統(tǒng)計，當(dāng)運種狀 況持續(xù)時間達(dá)到要求時再對當(dāng)前環(huán)境狀況做出最后的判斷。本文定義一個狀態(tài)量StW及一 個時間計數(shù)器C。
[0043；
[0044] C=ESt
[0045] 式中，T虹esh表示亮度差異闊值；
[0046] 其中，C的絕對值越大，說明檢測環(huán)境的變化在一定時間段內(nèi)呈一種變化趨勢，運 很有可能就是日夜切換的過程。WTwunt表示變化持續(xù)的闊值，當(dāng)OTcDunt表示檢測區(qū)域亮 度在增加，光照強(qiáng)度也相應(yīng)的在增強(qiáng)，可W判斷為清晨夜晚變白天的狀況，在后續(xù)的時間段 能夠使用白天狀況的交通事件檢測算法進(jìn)行檢測；當(dāng)C<-TEDunt表示檢測區(qū)域亮度在降低， 光照強(qiáng)度也相應(yīng)的減弱，可W判斷為黃昏白天變夜晚的狀況，在后續(xù)的時間段能夠使用夜 間狀況的交通事件檢測算法進(jìn)行檢測。而在白天或者夜間狀況亮度值處在相對平穩(wěn)的狀 態(tài)，在運兩種狀況下C值通常都是為0,或者是W很小的幅值在0附近波動。本算法中每一分 鐘采集一次亮度信息，同時也作一次日夜切換的判斷，當(dāng)系統(tǒng)進(jìn)入一個穩(wěn)定的狀態(tài)時將計 數(shù)器C清零，W免影響后續(xù)的判斷。
[0047] 本算法每分鐘獲取日夜切換檢測區(qū)域內(nèi)的平均亮度，分析其變化情況，圖2是其中 一個檢測區(qū)域四種情況的平均亮度記錄的情況，從圖中我們可W清晰的區(qū)分四種光照變化 的情況，對于清晨和黃昏平均亮度的變化幅值較大，且變化的時間范圍在20-30分鐘完成， 前后狀況亦相對平穩(wěn)。而正常白天和夜晚狀況下，平均亮度值基本處于一個平穩(wěn)狀態(tài)，區(qū)別 在于白天平均亮度較高，而夜間平均亮度較低。
[0048] W上所述實施例只為本發(fā)明之較佳實施例，并非W此限制本發(fā)明的實施范圍，故 凡依本發(fā)明之形狀、原理所作的變化，均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。
【主權(quán)項】
1.基于視頻序列影像特征分析的日夜切換檢測算法，其特征在于，包括以下步驟： 1) 在日夜切換檢測過程中，判斷對象選取為表示光照強(qiáng)度變化的特征一一圖像像素點 亮度值;其中像素點的亮度值取值是指RGB顏色空間中，各RGB分量的平均值，表示如下式： I = 0.3R+0.59G+0.11B 2) 以路面范圍內(nèi)的像素點作為觀測對象，獲取多個亮度檢測區(qū)域的平均亮度值，以向 量的形式表示： VIt - ( Itl, It2 , . . . , Iti ) 式中，VIt表示t時刻亮度值向量； Itl表示在t時刻第i個亮度檢測區(qū)域的平均亮度值； 獲取當(dāng)前系統(tǒng)檢測區(qū)域的平均值與前期歷史值的平均值進(jìn)行比較，如下式： 式中，乂^^表示前期歷史平均值； Vlmean= (T mean (Ιι)，···，τ mean (In)) 式中，Tm_(In)表示第n個檢測區(qū)域在時間段T內(nèi)亮度的時間平均值，利用歐式距離表示 兩個向量的差異性：式中，η表示檢測區(qū)域的數(shù)量； 3) 對光照變化的狀況進(jìn)行計數(shù)統(tǒng)計，當(dāng)這種狀況持續(xù)時間達(dá)到要求時再對當(dāng)前環(huán)境狀 況做出最后的判斷;其中定義一個狀態(tài)量St以及一個時間計數(shù)器C;C= Σ St 式中，Thresh表示亮度差異閾值； 其中，C的絕對值越大，說明檢測環(huán)境的變化在一定時間段內(nèi)呈一種變化趨勢，以Τ。。?* 表示變化持續(xù)的閾值，當(dāng)OT。。^表示檢測區(qū)域亮度在增加，光照強(qiáng)度也相應(yīng)的在增強(qiáng)，能 夠判斷為清晨夜晚變白天的狀況，在后續(xù)的時間段能夠使用白天狀況的交通事件檢測算法 進(jìn)行檢測；當(dāng)C<-T_ nt表示檢測區(qū)域亮度在降低，光照強(qiáng)度也相應(yīng)的減弱，能夠判斷為黃昏 白天變夜晚的狀況，在后續(xù)的時間段能夠使用夜間狀況的交通事件檢測算法進(jìn)行檢測；而 在白天或者夜間狀況時，路面亮度值處在相對平穩(wěn)的狀態(tài)，在這兩種狀況下C值通常都是為 〇，或者是以小幅值在〇附近波動;系統(tǒng)每一分鐘采集一次亮度信息，同時也作一次日夜切換 的判斷，當(dāng)系統(tǒng)進(jìn)入一個穩(wěn)定的狀態(tài)時將計數(shù)器C清零，以免影響后續(xù)的判斷。
【文檔編號】G06K9/00GK105956531SQ201610261286
【公開日】2016年9月21日
【申請日】2016年4月25日
【發(fā)明人】符鋅砂, 王祥波, 朱振杰, 曾彥杰
【申請人】華南理工大學(xué)