用于車輛分類的方法和系統的制作方法
【專利摘要】一種車輛分類的方法和系統，并且更特別地涉及一種使用視頻和/或視頻圖像的稱作分層車輛分類系統的方法和系統，一種使用車輛離地間隙測量系統的車輛分類的方法和系統，以及用于客運車輛的分類并且測量它們的屬性的方法和系統，而且更特別地涉及從單個相機捕獲沿著道路行進的車輛并且將所述車輛分類成車輛類別。
【專利說明】用于車輛分類的方法和系統
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種車輛分類的方法和系統，并且更特別地涉及一種使用視頻和/或視頻圖像的稱作分層車輛分類系統的方法和系統、一種使用車輛離地間隙測量系統的車輛分類的方法和系統，以及用于客運車輛的分類并且測量它們的屬性的方法和系統，而且更特別地涉及從單個相機捕獲沿著道路行進的車輛并且將所述車輛分類成3個類別中的一個:轎車(Sedan)、皮卡(Pickup)和/或小型貨車(Minivan)及SUV (運動型多用途車)。
【背景技術】
[0002]車輛被典型地分類成六(6)個類別中的一個:轎車、皮卡、小型貨車、SUV (運動型多用途車)、公共汽車以及卡車。當前，人們認為用于分類路上民用車輛的這種系統不存在?；诂F有技術水平視頻的車輛分類器單獨基于它們的大小來分類車輛。因此，這些系統在各種客運和商用車輛的細粒分類中失敗。
[0003]已經針對車輛的側視圖做過學術研究；然而，用于根據后視圖視頻來分類車輛的現有工作不存在。典型系統具有指向道路車道的相機使得該相機的水平掃描線與地平線平行。因此，將期望具有用于根據車輛的后視圖和/或后端的視頻的車輛的分層分類的軟件系統。
[0004]此外，客運車輛分類的當前方法和系統依靠車輛的側視圖。通常，車輛的側剖面是用來準確地分類車輛的關鍵信息。然而，在多車道道路上，側剖面能夠容易地被其他車輛擋住。此外，沿著高速公路和其他道路部署的大多數相機捕獲車輛的后視圖使基于側剖面的技術變得無用。因此，存在對基于車輛的后端或后部的相機圖像來分類客運車輛的系統和方法的需要。

【發(fā)明內容】

[0005]依照示例性實施例，用于計算車輛的分層分類的方法包括:使用移動對象檢測系統來定位移動對象；基于所述移動對象相對于車行道車道的寬度的寬度來確定所述移動對象是否是小車輛或大車輛；以及將所述移動對象分配給分類器以得到細化分類。
[0006]依照進一步的示例性實施例，用于車輛的分類的系統包括:相機，用于捕獲至少一個移動對象的圖像；以及計算機處理單元，其執(zhí)行以下步驟:使用移動對象檢測系統來定位移動對象；基于所述移動對象相對于車行道車道的寬度的寬度來確定所述移動對象是否是小車輛或大車輛；以及將所述移動對象分配給分類器以得到細化分類。
[0007]依照進一步的示例性實施例，計算機程序產品包括具有用于客運車輛的分類并且根據后視圖視頻幀來測量它們的屬性在其中體現的計算機可讀代碼的非暫時性計算機可用介質，所述計算機可讀程序代碼被配置成執(zhí)行過程，所述過程包括以下步驟:使用移動對象檢測系統來定位移動對象；基于所述移動對象相對于車行道車道的寬度的寬度來確定所述移動對象是否是小車輛或大車輛；以及將所述移動對象分配給分類器以得到細化分類。
[0008]依照示例性實施例，用于計算車輛的間隙的方法包括:(a)標定相機圖像與路面之間的變換；(b)使用所述變換來計算相機圖像中的每條掃描線的標度；(C)定位圖像中的車輛的牌照(license plate) ； (d)計算牌照的水平標度和垂直標度；(e)將牌照的水平標度與每條掃描線的標度進行比較并且其中各標度是相等的掃描線被找到；(f)計算匹配掃描線與牌照的頂部之間的掃描線的數目；(g)將所述掃描線的數目除以編號牌的垂直標度以找到牌照離地面的高度；(h)計算牌照的頂部與車輛的最低可見部分之間的掃描線的數目；(i)將牌照的頂部與車輛的最低可見部分之間的掃描線的數目除以編號牌的垂直標度以找到牌照的頂部到車輛的最低可見部分之間的距離；以及(j)步驟(g)中的所述距離減去步驟(i)中的所述距離以獲得車輛的離地間隙。
[0009]依照進一步的示例性實施例，用于車輛的分類的系統包括:相機，用于捕獲至少一個移動對象的圖像；以及計算機處理單元，其執(zhí)行以下步驟:(a)標定相機圖像與路面之間的變換；(b)使用所述變換來計算相機圖像中的每條掃描線的標度；(c)定位圖像中的車輛的牌照；(d)計算牌照的水平標度和垂直標度；(e)將牌照的水平標度與每條掃描線的標度進行比較并且其中各標度是相等的掃描線被找到；(f)計算匹配掃描線與牌照的頂部之間的掃描線的數目；(g)將所述掃描線的數目除以編號牌的垂直標度以找到牌照離地面的高度；(h)計算牌照的頂部與車輛的最低可見部分之間的掃描線的數目；(i)將牌照的頂部與車輛的最低可見部分之間的掃描線的數目除以編號牌的垂直標度以找到牌照的頂部到車輛的最低可見部分之間的距離；以及(j)步驟(g)中的所述距離減去步驟(i)中的所述距離以獲得車輛的離地間隙。
[0010]依照進一步的示例性實施例，計算機程序產品包括具有用于客運車輛的分類并且根據后視圖視頻幀來測量它們的屬性在其中體現的計算機可讀代碼的非暫時性計算機可用介質，所述計算機可讀程序代碼被配置成執(zhí)行過程，所述過程包括以下步驟:(a)標定相機圖像與路面之間的變換；(b)使用所述變換來計算相機圖像中的每條掃描線的標度；(C)定位圖像中的車輛的牌照；(d)計算牌照的水平標度和垂直標度；(e)將牌照的水平標度與每條掃描線的標度進行比較并且其中各標度是相等的掃描線被找到；(f)計算匹配掃描線與牌照的頂部之間的掃描線的數目；(g)將所述掃描線的數目除以編號牌的垂直標度以找到牌照離地面的高度；(h)計算牌照的頂部與車輛的最低可見部分之間的掃描線的數目；
(i)將牌照的頂部與車輛的最低可見部分之間的掃描線的數目除以編號牌的垂直標度以找到牌照的頂部到車輛的最低可見部分之間的距離；以及(j)步驟(g)中的所述距離減去步驟(i)中的所述距離以獲得車輛的離地間隙。
[0011]依照示例性實施例，用于計算車輛的間隙的方法包括:標定相機圖像與路面之間的變換；檢測針對其間隙將被計算的車輛上特征的位置；檢測車輛陰影的位置；跟蹤車輛上的特征和車輛陰影隨著時間的推移的位置；倒轉車輛的特征和陰影的位置并且計算位置倒數(inverse)之間的差；使用所述差與車輛的高度之間的關系來基于車輛的高度之間的差計算來自后視圖的車輛的最低可見部分與道路之間的距離；以及基于車輛的間隙來分類所述車輛。
[0012]依照進一步的示例性實施例，用于計算車輛的間隙的系統包括:相機，用于捕獲至少一個移動對象的圖像；以及計算機處理單元，其執(zhí)行以下步驟:標定相機圖像與路面之間的變換；檢測針對其間隙將被計算的車輛上特征的位置；檢測車輛陰影的位置；跟蹤車輛上的特征和車輛陰影隨著時間的推移的位置；倒轉車輛的特征和陰影的位置并且計算位置倒數之間的差；使用所述差與車輛的高度之間的關系來基于車輛的高度之間的差計算來自后視圖的車輛的最低可見部分與道路之間的距離；以及基于車輛的間隙來分類所述車輛。
[0013]依照另一示例性實施例，計算機程序產品包括具有用于客運車輛的分類并且根據后視圖視頻幀來測量它們的屬性在其中體現的計算機可讀代碼的非暫時性計算機可用介質，所述計算機可讀程序代碼被配置成執(zhí)行過程，所述過程包括以下步驟:標定相機圖像與路面之間的變換；檢測針對其間隙將被計算的車輛上特征的位置；檢測車輛陰影的位置；跟蹤車輛上的特征和車輛陰影隨著時間的推移的位置；倒轉車輛的特征和陰影的位置并且計算位置倒數之間的差；使用所述差與車輛的高度之間的關系來基于車輛的高度之間的差計算來自后視圖的車輛的最低可見部分與道路之間的距離；以及基于車輛的間隙來分類所述車輛。
[0014]依照示例性實施例，用于車輛的分類的方法包括:(a)標定相機圖像與路面之間的變換；(b)檢測相機圖像中的路面上的移動對象；(c)為所述移動對象中的每一個確立對稱的垂直軸；(d)針對移動對象中的每一個檢測與對稱的垂直軸相交的主導水平邊緣；(e)針對多個連續(xù)視頻幀來跟蹤所述主導水平邊緣；(f)將主導水平邊緣中的每一個投影到地平面上；(g)將每對相鄰投影邊緣視為投影表面；(h)計算投影表面中的改變；以及(i)根據被發(fā)送到分類器的投影表面中的改變來計算不同結構簽名。
[0015]依照進一步的示例性實施例，用于車輛的分類的系統包括:相機，用于捕獲至少一個移動對象的圖像；以及計算機處理單元，其執(zhí)行以下步驟:(a)標定相機圖像與路面之間的變換；(b)檢測相機圖像中的路面上的移動對象；(c)為所述移動對象中的每一個確立對稱的垂直軸；(d)針對移動對象中的每一個檢測與對稱的垂直軸相交的主導水平邊緣；(e)針對多個連續(xù)視頻幀來跟蹤所述主導水平邊緣；(f)將主導水平邊緣中的每一個投影到地平面上；(g)將每對相鄰投影邊緣視為投影表面；(h)計算投影表面中的改變；以及(i)根據被發(fā)送到分類器的投影表面中的改變來計算不同結構簽名。
[0016]依照進一步的示例性實施例，計算機程序產品包括具有用于客運車輛的分類并且根據后視圖視頻幀來測量它們的屬性在其中體現的計算機可讀代碼的非暫時性計算機可用介質，所述計算機可讀程序代碼被配置成執(zhí)行過程，所述過程包括以下步驟:(a)標定相機圖像與路面之間的變換；(b)檢測相機圖像中的路面上的移動對象；(c)為所述移動對象中的每一個確立對稱的垂直軸；(d)針對移動對象中的每一個檢測與對稱的垂直軸相交的主導水平邊緣；(e)針對多個連續(xù)視頻幀來跟蹤所述主導水平邊緣；(f)將主導水平邊緣中的每一個投影到地平面上；(g)將每對相鄰投影邊緣視為投影表面；(h)計算投影表面中的改變；以及(i)根據被發(fā)送到分類器的投影表面中的改變來計算不同結構簽名。
[0017]本公開的一個或多個實施例的細節(jié)在下面在附圖和描述中被闡述。其他特征、目的以及優(yōu)點從描述和圖中并且從權利要求中將是顯而易見的。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0018]附圖被包括來提供對本發(fā)明的進一步理解，并且被并入和構成本說明書的一部分。圖圖示了本發(fā)明的實施例，并且連同描述一起用來解釋本發(fā)明的原理。在圖中，
圖1示出了依照示例性實施例的分層分類系統的圖。[0019]圖2示出了用于檢測大車輛與小車輛相對的斑點(blob)的分層分類系統的示例。
[0020]圖3示出了依照示例性實施例的用于在卡車與公共汽車之間分類的分類系統的示例。
[0021 ]圖4示出了依照示例性實施例的例外分類的示例。
[0022]圖5示出了依照實施例的用于車輛離地間隙測量系統的示例性設置。
[0023]圖6示出了提供用于與如圖5中所示出的車輛離地間隙測量系統一起使用的基線的路面的透視圖像。
[0024]圖7示出了路面上的多個位置的相機平面。
[0025]圖8示出了依照示例性實施例的車輛間隙估計的圖。
[0026]圖9示出了依照示例性實施例的車輛間隙估計系統的流程圖。
[0027]圖10示出了依照示例性實施例的用于車輛離地間隙測量系統的另一示例性設置。
[0028]圖11示出了由針對如圖10中所示出的車輛離地間隙測量系統的設置所捕獲的圖像。
[0029]圖12示出了如圖10中所示出的車輛離地間隙系統的系統圖。
[0030]圖13示出了來自具有兩個感興趣投影的側視圖的針對移動車輛的投影隨著時間的幾何結構的圖像。
[0031]圖14示出了用于表征地平面上投影中的改變的圖像和計算。
[0032]圖15示出了用于表征地平面上投影中的改變的另一圖像和相關計算。
[0033]圖16示出了依照示例性實施例的用來確立路面與相機圖像之間的映射的標定的圖像。
[0034]圖17示出了依照示例性實施例的移動對象檢測系統的流程圖。
[0035]圖18示出了依照示例性實施例的對稱檢測系統的流程圖。
[0036]圖19示出了針對多個車輛的結構簽名的一系列照片。
[0037]圖20示出了依照示例性實施例的系統圖的流程圖。
【具體實施方式】
[0038]基于視頻的分層車輛分類系統
依照示例性實施例，在本文中描述了用于車輛根據它們的后視圖視頻的分層分類的軟件系統。車輛被典型地分類成六(6)個類別中的一個:轎車、皮卡、小型貨車、SUV (運動型多用途車)、公共汽車以及卡車。這時，人們認為用于分類路上民用車輛的這種系統不存在?；诂F有技術水平視頻的車輛分類器單獨基于它們的大小來分類車輛。因此，它們在各種客運和商用車輛的細粒分類中失敗。依照示例性實施例，如圖1中所示出的基于視頻的分層車輛分類系統100，其將車輛分類成六(6)個分類中的一個，所述六個分類包括轎車110、皮卡120、小型貨車130、SUV (運動型多用途車)140、公共汽車150以及卡車160。本系統優(yōu)選包括指向道路車道的相機使得該相機的水平掃描線與地平線平行。一旦相機已被定位，系統就檢測下列的:
系統首先檢測道路上的車道:
采用諸如霍夫(Hough)變換之類的邊緣檢測技術和表決方法，道路或車行道上的車道被檢測。如果檢測到多個車道，則基于其諸如來自相機的可見性、交通密度等之類的屬性來選擇感興趣車道。對于多個車道，該多個車道中的每一個都通過為所檢測到的車道中的每一個實現本系統而被處理。
[0039]系統使用移動對象檢測來定位視頻中的移動對象:
使用標準移動對象檢測技術，來自視頻的移動對象被檢測。依照示例性實施例，如果多個移動對象被檢測到則它們被個別地處理。
[0040]基于對象的大小,大或小車輛分類器被激活:
客運車輛和商用車輛能夠基于它們的大小與彼此相區(qū)分。不像旨在執(zhí)行車輛基于其大小的細粒分類的現有技術水平系統，依照示例性實施例，如本文中所描述的可替換的方法使用大小來區(qū)別客運和商用車輛，這是更可靠的?，F有技術水平系統檢測移動斑點的大小以實現基于大小的分類。依照示例性實施例，關于車輛大小的判定200是基于如圖2中所示出的斑點寬度與車道寬度的比較，即使整個車輛尚未進入相機的視圖這也允許系統進行小/大判定。例如，如圖2中所示，大車輛210的前緣202占據車道的大部分，例如超過90%，而小車輛220的前緣202占據較小的，例如少于90%。因此，與基于斑點的方法相比能夠較早地做出或者進行判定。
[0041]小車輛分類器具有以下步驟:
基于結構，車輛被分類成轎車、皮卡以及小型貨車+ SUV類別。依照實施例，如果車輛被分類為小型貨車+ SUV，則小型貨車+ SUV分類器被激活。如果例外情況被檢測到則例外分類器被激活。
[0042]大車輛分類器具有以下步驟:
依照示例性實施例，在步驟I中，移動對象的兩側對稱的垂直軸被確立。在步驟2中，諸如陰影之類的檢測對象的不對稱部分被分開。在步驟3中，對象中的主導垂直邊緣被檢測。在步驟4中，如果一個或多個主導垂直邊緣存在于對稱的垂直軸附近，則對象被分類為卡車。在步驟5中，如果朝對象的左右末端對稱的一對主導垂直邊緣存在，則對象被分類為卡車?？商鎿Q地，在步驟6中，如果對象朝左右末端不具有對稱的一對主導垂直邊緣，則對象被分類為公共汽車。圖3示出了卡車310和公共汽車320的后部部分的多個圖像300，其中卡車310朝左右末端具有對稱的一對主導垂直邊緣330，而公共汽車320朝左右末端不具有對稱的一對主導垂直邊緣。在步驟7中，如果例外情況被檢測到，則例外分類器被激活。
[0043]小型貨車/SUV (小型貨車+ SUV)分類器具有以下步驟:
依照示例性實施例，車輛(移動對象)的離地間隙被估計，如果對象具有高的離地間隙，則它被分類為SUV。可替換地，如果對象具有低的離地間隙，則它被分類為小型貨車；而如果例外情況被檢測到則例外分類器被激活。
[0044]例外分類器結合規(guī)則來重新分類前面的分類器組未能分類的對象:
依照另一示例性實施例，能夠重新配置這個分類器的元素。例如，掀背式轎車:如果小車輛被分類為小型貨車/SUV，但具有較小的斑點大小則將它重新分類為掀背式轎車/如圖4a中所示出的旅行轎車410 ;具有安裝在后部的備用輪的SUV:如果具有圓形對稱大小的輪的小車輛在車輛的后部上被檢測到，則將它分類為如圖4b中所示出的SUV 420 ;油罐卡車:如果具有非矩形狀后部的大車輛被檢測到，則將它分類為如圖4c中所示出的油罐卡車430 ;以及卡車:如果具有紅白色的反光帶范型442的大車輛被檢測到，則將該車輛分類為如圖4d中所示出的卡車440。
[0045]系統的應用:
如本文中所描述的系統和方法能夠被用于:分類道路上的車輛；分開商用和客運車輛；標識商用和客運車輛以得到自動的基于類別的收費；針對法律實施檢測車道限制違犯；交通分析；和/或確保對車輛的有限/受控訪問的安全相關應用。
[0046]系統的變化:
如本文中所描述的系統能夠被實現用于根據后視圖和/或正視圖和/或側視圖來分類車輛?？商鎿Q地，能夠實現檢測各類別中的僅幾個的部分分類器。此外，各部分或完整系統能夠被實現為等效硬件實施方式。
[0047]依照另一示例性實施例，計算機程序產品包括具有用于客運車輛的分類并且根據后視圖視頻幀來測量它們的屬性在其中體現的計算機可讀代碼的非暫時性計算機可用介質。計算機可讀程序代碼被配置成執(zhí)行過程，所述過程包括以下步驟:使用移動對象檢測系統來定位移動對象；基于移動對象的大小來確定移動對象是否是小車輛或大車輛；以及基于移動對象的大小將移動對象分配給分類器。
[0048]計算機可用介質當然可以為磁記錄介質、磁光記錄介質或將來將被開發(fā)的任何其他記錄介質，其全部能夠被認為以全部相同的方式適用于本發(fā)明。包括主要和輔助復制產品及其他東西的這種介質的復制品無疑被認為相當于上述介質。此外，即使本發(fā)明的實施例是軟件和硬件的組合，它也根本不會背離本發(fā)明的構思。本發(fā)明可以被實現使得其軟件部分已被提前寫到記錄介質上并且將在操作中根據需要而被讀取。
[0049]車輛離地間隙測量系統
在本文中公開了根據它們的后視圖視頻來計算諸如保險杠之類的車輛部分離道路或地面的間隙的方法和系統。依照示例性實施例，所述方法和系統從后視圖提供小型貨車與SUV(運動型多用途車)類別之間的分離，這從諸如大小、長度、寬度、運動軌跡以及形狀剖面之類的其他測量是不可能的。
[0050]依照示例性實施例，系統包括相機，所述相機被以其水平掃描線與地平線平行的這樣一種方式安裝。此外，相機被優(yōu)選配置成看到道路的車道中的一個。圖5-7示出了系統的基本設置，所述系統包括具有到路面420上的投影的光線410的相機(未示出)，所述投影的光線與車輛的后保險杠430相交。圖6示出了來自透視圖的示例性路面600，而不同的相機角度700如圖7中所示。依照示例性實施例，標定階段，針對圖像中的每條掃描線的標度被計算。根據透視投影，對象被與那兒到相機的距離成反比例地換算，其中
【權利要求】
1.一種用于車輛的分層分類的方法，其包括: 使用移動對象檢測系統來定位移動對象； 基于所述移動對象相對于車行道車道的寬度的寬度來確定所述移動對象是否是小車輛或大車輛；以及 基于所述移動對象的大小將所述移動對象分配給分類器。
2.根據權利要求1所述的方法，進一步包括如果例外被檢測到，則激活例外分類器。
3.根據權利要求1所述的方法，其中，在基于所述車輛的所述結構將所述移動對象分配給小車輛分類器時，確定所述車輛是否是轎車、皮卡和/或小型貨車或SUV (運動型多用途車)。
4.根據權利要求1所述的方法，其中，如果所述車輛被分類為小型貨車和/或SUVJlJ激活小型貨車/SUV分類器。
5.根據權利要求4所述的方法，進一步包括: 針對所述車輛來估計車輛的離地間隙，并且如果所述車輛具有高的離地間隙，則將所述移動對象分類為SUV，而且如果所述車輛具有低的離地間隙，則將所述移動對象分類為小型貨車，而如果例外情況被檢測到，則激活所述例外分類器。
6.根據權利要求1所述的方法，其中，在將所述移動對象分配給大車輛分類器時，執(zhí)行以下步驟: 確立所述移動對象的對稱的垂直`軸； 檢測所述移動對象的主導垂直邊緣； 如果一個或多個主導垂直邊緣存在于對稱的所述垂直軸附近，則將所述移動對象分類為卡車；并且 如果存在朝所述移動對象的左右末端對稱的一對主導垂直邊緣，則將所述移動對象分類為卡車；以及 將任何其他移動對象分類為公共汽車。
7.根據權利要求6所述的方法，進一步包括根據所述分類來分開檢測對象的不對稱部分作為陰影。
8.根據權利要求6所述的方法，進一步包括如果例外被檢測到，則激活例外分類器。
9.根據權利要求8所述的方法，其中，所述例外分類器結合規(guī)則來重新分類前面的分類器未能分類的所述移動對象。
10.根據權利要求1所述的方法，其中，所述移動對象檢測系統根據從視頻相機獲得的圖像來檢測所述移動對象。
11.根據權利要求1所述的方法，進一步包括為交通的每個車道實現至少一個移動對象檢測系統。
12.根據權利要求1所述的方法，進一步包括分別地(即，個別地)處理每個移動對象。
13.一種用于車輛的分類的系統，其包括: 相機，用于捕獲至少一個移動對象的圖像；以及 計算機處理單元，其執(zhí)行以下步驟: 使用移動對象檢測系統來定位移動對象； 基于所述移動對象相對于車行道車道的寬度的寬度來確定所述移動對象是否是小車輛或大車輛；以及 基于所述移動對象的大小將所述移動對象分配給分類器。
14.根據權利要求13所述的系統，其中進一步包括存儲器裝置、中央處理單元以及用于顯示所述類別中的所述不同結構的數據和/或分類的可選顯示單元。
15.根據權利要求13所述的系統，其中，所述相機捕獲視頻圖像。
16.一種計算機程序產品，其包括具有用于客運車輛的分類并且根據后視圖視頻幀來測量它們的屬性在其中體現的計算機可讀代碼的非暫時性計算機可用介質，所述計算機可讀程序代碼被配置成執(zhí)行過程，所述過程包括以下步驟: 使用移動對象檢測系統來定位移動對象； 基于所述移動對象相對于車行道車道的寬度的寬度來確定所述移動對象是否是小車輛或大車輛；以及 基于所述移動對象的大小將所述移動對象分配給分類器。
17.一種用于計算車輛的間隙的方法，其包括: (a)標定相機圖像與路面之間的變換； (b)使用所述變換來計算所述相機圖像中的每條掃描線的標度； (C)定位所述圖像中的所述車輛的牌照；` (d)計算所述牌照的水平標度和垂直標度； (e)將所述牌照的所述水平標度與每條掃描線的標度進行比較并且其中所述標度是相等的掃描線被找到； (f)計算所述匹配掃描線與所述牌照的頂部之間的掃描線的數目； (g)將所述掃描線的數目除以所述編號牌的所述垂直標度以找到所述牌照離所述地面的高度； (h)計算所述牌照的所述頂部與所述車輛的最低可見部分之間的掃描線的數目； (i)將所述牌照的所述頂部與所述車輛的所述最低可見部分之間的所述掃描線的數目除以所述編號牌的所述垂直標度以找到所述牌照的所述頂部到所述車輛的所述最低可見部分之間的距離；以及 U)步驟(g)中的所述距離減去步驟(i)中的所述距離以獲得所述車輛的所述離地間隙。
18.根據權利要求17所述的方法，進一步包括配置所述相機圖像以對所述路面的僅一個車道進行成像。
19.根據權利要求17所述的方法，其中，所述水平掃描線與所述地平線平行。
20.根據權利要求17所述的方法，進一步包括使用自動牌照識別(ALPR)模塊來定位所述車輛上的所述牌照。
21.根據權利要求17所述的方法，進一步包括計算所述牌照的所述水平標度作為以像素為單位的寬度對以英尺為單位的寬度的比值。
22.根據權利要求17所述的方法，進一步包括計算所述牌照的所述垂直標度作為以像素為單位的高度對以英尺為單位的高度的比值。
23.根據權利要求17所述的方法，進一步包括使用所述車輛后表面上的其他已知尺寸代替所述牌照。
24.一種用于車輛的分類的系統，其包括: 相機，用于捕獲至少一個移動對象的圖像；以及 計算機處理單元，其執(zhí)行以下步驟: (a)標定相機圖像與路面之間的變換； (b)使用所述變換來計算所述相機圖像中的每條掃描線的標度； c)定位所述圖像中的所述車輛的牌照； (d)計算所述牌照的水平標度和垂直標度； (e)將所述牌照的所述水平標度與每條掃描線的標度進行比較并且其中所述標度是相等的掃描線被找到； (f)計算所述匹配掃描線與所述牌照的頂部之間的掃描線的數目； (g)將所述掃描線的數目除以所述編號牌的所述垂直標度以找到所述牌照離所述地面的高度； (h)計算所述牌照的所述頂部與所述車輛的最低可見部分之間的掃描線的數目； (i)將所述牌照的所述頂部與所述車輛的所述最低可見部分之間的所述掃描線的數目除以所述編號牌的所述垂直標度以找到所述牌照的所述頂部到所述車輛的所述最低可見部分之間的距離；以及` U)步驟(g)中的所述距離減去步驟(i)中的所述距離以獲得所述車輛的所述離地間隙。
25.根據權利要求24所述的系統，其中，所述計算機處理單元進一步包括存儲器裝置、處理單元以及用于顯示所述類別中的所述不同結構的數據和/或分類的可選顯示單元。
26.根據權利要求24所述的系統，其中，所述相機捕獲視頻圖像。
27.一種計算機程序產品，其包括具有用于客運車輛的分類并且根據后視圖視頻幀來測量它們的屬性、在其中體現的計算機可讀代碼的非暫時性計算機可用介質，所述計算機可讀程序代碼被配置成執(zhí)行過程，所述過程包括以下步驟: (a)標定相機圖像與路面之間的變換； (b)使用所述變換來計算所述相機圖像中的每條掃描線的標度； (C)定位所述圖像中的所述車輛的牌照； (d)計算所述牌照的水平標度和垂直標度； (e)將所述牌照的所述水平標度與每條掃描線的標度進行比較并且其中所述標度是相等的掃描線被找到； (f)計算所述匹配掃描線與所述牌照的頂部之間的掃描線的數目； (g)將所述掃描線的數目除以所述編號牌的所述垂直標度以找到所述牌照離所述地面的高度； (h)計算所述牌照的所述頂部與所述車輛的最低可見部分之間的掃描線的數目； (i)將所述牌照的所述頂部與所述車輛的所述最低可見部分之間的所述掃描線的數目除以所述編號牌的所述垂直標度以找到所述牌照的所述頂部到所述車輛的所述最低可見部分之間的距離；以及 U)步驟(g)中的所述距離減去步驟(i)中的所述距離以獲得所述車輛的所述離地間隙。
28.根據權利要求27所述的產品，進一步包括配置所述相機圖像以對所述路面的僅一個車道進行成像。
29.根據權利要求27所述的產品，其中，所述水平掃描線與所述地平線平行。
30.根據權利要求27所述的產品，進一步包括使用自動牌照識別(ALPR)模塊來定位所述車輛上的所述牌照。
31.一種用于計算車輛的間隙的方法，其包括: 標定相機圖像與路面之間的變換； 檢測針對其間隙將被計算的所述車輛上特征的位置； 檢測車輛陰影的位置； 跟蹤所述車輛上的所述特征和所述車輛陰影隨著時間的推移的所述位置； 倒轉所述車輛的所述特征和所述陰影的所述位置并且計算所述位置倒數之間的差；使用所述差與所述車輛的高度之間的關系來基于所述車輛的高度之間的所述差計算來自所述后視圖的所述車輛的最低可見部分與所述道路之間的距離；以及基于所述車輛的所述間隙來分類所述車輛。
32.根據權利要求31所述的方法，其中，標定所述相機圖像與所述路面之間的所述變換包括: 計算相機高度、相機俯角以及相機焦距； 確立線在無窮遠處的投影，所 述線在無窮遠處的所述投影是通過所述圖像中兩條平行線的交點的水平線；以及 基于在無窮遠處的所述投影來計算車輛特征的所述位置的偏移并且加上所述圖像的第一水平掃描線的y圖像坐標與線在無窮遠處的所述投影的y圖像坐標之間的差。
33.根據權利要求31所述的方法，其中，所述距離是在所述車輛的保險杠的頂部、中間和/或底部與所述道路之間。
34.根據權利要求31所述的方法，進一步包括通過圖像處理和模式識別技術的組合來檢測所述車輛特征，所述圖像處理和模式識別技術包括邊緣檢測、區(qū)分段、群集和/或分類。
35.一種用于計算車輛的間隙的系統，其包括: 相機，用于捕獲至少一個移動對象的圖像；以及 計算機處理單元，其執(zhí)行以下步驟:
標定相機圖像與路面之間的變換；
檢測針對其間隙將被計算的所述車輛上特征的位置；
檢測車輛陰影的位置；
跟蹤所述車輛上的所述特征和所述車輛陰影隨著時間的推移的所述位置；
倒轉所述車輛的所述特征和所述陰影的所述位置并且計算所述位置倒數之間的差;
使用所述差與所述車輛的高度之間的關系來基于所述車輛的高度之間的所述差計算來自所述后視圖的所述車輛的最低可見部分與所述道路之間的距離；以及基于所述車輛的所述間隙來分類所述車輛。
36.根據權利要求35所述的系統，其中，標定所述相機圖像與所述路面之間的所述變換包括: 計算相機高度、相機俯角以及相機焦距； 確立線在無窮遠處的投影，所述線在無窮遠處的所述投影是通過所述圖像中兩條平行線的交點的水平線；以及 基于在無窮遠處的所述投影線來計算車輛特征的所述位置的偏移并且加上所述圖像的第一水平掃描線的y圖像坐標與線在無窮遠處的所述投影的y圖像坐標之間的差。
37.根據權利要求35所述的系統，其中，所述距離是在所述車輛的保險杠的頂部、中間和/或底部與所述道路之間。
38.根據權利要求35所述的系統，進一步包括通過圖像處理和模式識別技術的組合來檢測所述車輛特征，所述圖像處理和模式識別技術包括邊緣檢測、區(qū)分段、群集和/或分類。
39.一種計算機程序產品，其包括具有用于客運車輛的分類并且根據后視圖視頻幀來測量它們的屬性在其中體現的計算機可讀代碼的非暫時性計算機可用介質，所述計算機可讀程序代碼被配置成執(zhí)行過程，所述過程包括以下步驟: 標定相機圖像與路面之間的變換； 檢測針對其間隙將被計算的所述車輛上特征的位置； 檢測車輛陰影的位置； 跟蹤所述車輛上的所`述特征和所述車輛陰影隨著時間的推移的所述位置； 倒轉所述車輛的所述特征和所述陰影的所述位置并且計算所述位置倒數之間的差；使用所述差與所述車輛的高度之間的關系來基于所述車輛的高度之間的所述差計算來自所述后視圖的所述車輛的最低可見部分與所述道路之間的距離；以及基于所述車輛的所述間隙來分類所述車輛。
40.根據權利要求39所述的產品，其中，標定所述相機圖像與所述路面之間的所述變換包括: 計算相機高度、相機俯角以及相機焦距； 確立線在無窮遠處的投影，所述線在無窮遠處的所述投影是通過所述圖像中兩條平行線的交點的水平線；以及 基于在無窮遠處的所述投影線來計算車輛特征的所述位置的偏移并且加上所述圖像的第一水平掃描線的y圖像坐標與線在無窮遠處的所述投影的y圖像坐標之間的差。
41.根據權利要求39所述的產品，其中，所述距離是在所述車輛的保險杠的頂部、中間和/或底部與所述道路之間。
42.根據權利要求39所述的產品，進一步包括通過圖像處理和模式識別技術的組合來檢測所述車輛特征，所述圖像處理和模式識別技術包括邊緣檢測、區(qū)分段、群集和/或分類。
43.一種用于車輛的分類的方法，其包括: (a)標定相機圖像與路面之間的變換角； (b)檢測所述相機圖像中的所述路面上的移動對象； (c)為所述移動對象中的每一個確立對稱的垂直軸； (d)針對所述移動對象中的每一個檢測與對稱的所述垂直軸相交的主導水平邊緣；(e)針對多個連續(xù)視頻幀來跟蹤所述主導水平邊緣； (f)將所述主導水平邊緣中的每一個投影到地平面； (g)將每對相鄰投影邊緣視為投影表面； (h)計算所述投影表面中的改變；以及 (i)根據所述投影表面中的所述改變來計算不同結構簽名。
44.根據權利要求43所述的方法，進一步包括基于所述不同結構簽名在類別中分類所述不同結構簽名。
45.根據權利要求44所述的方法，其中，所述移動對象是機動車并且所述類別包括以下轎車、皮卡、小型貨車以及運動型多用途車(SUV)中的一個。
46.根據權利要求45所述的方法，進一步包括分開所述移動對象的不對稱部分并且將它們分類為非車輛。
47.根據權利要求46所述的方法，進一步包括在分開所述移動對象的不對稱部分并且將它們分類為非車輛之后，使用分類步驟(a)中的所述變換將所述斑點的下緣投影到所述路面上。
48.根據權利要求47所述的方法，其中，所述投影大小是所述車輛的寬度。
49.根據權利要求43所述的方法，進一步包括在將每對相鄰投影邊緣視為投影表面之后，使用最低投影表面在至少兩個不同時間的位置來計算車輛的速度。
50.根據權利要求45所述的方法，進一步包括分類路面上的客運車輛。
51.根據權利要求45所述的方法，進一步包括基于車輛分類來分配停車庫和/或停車場空間。
52.根據權利要求45所述的方法，進一步包括計算針對法律實施的車輛速度。
53.根據權利要求45所述的方法，進一步包括針對安全相關應用確保對車輛的有限和/或受控訪問。
54.根據權利要求45所述的方法，進一步包括實現用于根據正視圖和/或側視圖來分類車輛的所述方法。
55.一種用于車輛的分類的系統，其包括: 相機，用于捕獲至少一個移動對象的圖像；以及 計算機處理單元，其執(zhí)行以下步驟:
(a)標定相機圖像與路面之間的變換角；
(b)檢測所述相機圖像中的所述路面上的移動對象；
(c)為所述移動對象中的每一個確立對稱的垂直軸；
(d)針對所述移動對象中的每一個檢測與對稱的所述垂直軸相交的主導水平邊緣；
(e)針對多個連續(xù)視頻幀來跟蹤所述主導水平邊緣；
(f)將所述主導水平邊緣中的每一個投影到地平面；
(g)將每對相鄰投影邊緣視為投影表面；
(h)計算所述投影表面中的改變；以及
(i)根據所述投影表面中的所述改變來計算不同結構簽名。
56.根據權利要求55所述的系統，其中，所述計算機處理單元進一步包括存儲器裝置、處理單元以及用于顯示所述類別中的所述不同結構的數據和/或分類的可選顯示單元。
57.根據權利要求55所述的系統，其中，所述相機捕獲視頻圖像。
58.根據權利要求55所述的系統，進一步包括基于所述不同結構簽名在類別中分類所述不同結構簽名。
59.根據權利要求58所述的系統，其中，所述移動對象是機動車并且所述類別包括以下轎車、皮卡、小型貨車以及運動型多用途車(SUV)中的一個。
60.根據權利要求59所述的系統，進一步包括分開所述移動對象的不對稱部分并且將它們分類為非車輛。
61.根據權利要求60所述的系統，進一步包括在分開所述移動對象的不對稱部分并且將它們分類為非車輛之后，使用分類步驟(a)中的所述變換將所述斑點的下緣投影到所述路面上。
62.一種計算機程序產品，其包括具有用于客運車輛的分類并且根據后視圖視頻幀來測量它們的屬性在其中體現的計算機可讀代碼的非暫時性計算機可用介質，所述計算機可讀程序代碼被配置成執(zhí)行過程，所述過程包括以下步驟: (a)標定相機圖像與路面之間的變換角； (b)檢測所述相機圖像中的所述路面上的移動對象； (c)為所述移動對象中的每一個確立對稱的垂直軸；(d)針對所述移動對象中的每一個檢測與對稱的所述垂直軸相交的主導水平邊緣；` (e)針對多個連續(xù)視頻幀來跟蹤所述主導水平邊緣； (f)將所述主導水平邊緣中的每一個投影到地平面； (g)將每對相鄰投影邊緣視為投影表面； (h)計算所述投影表面中的改變；以及 (i)根據所述投影表面中的所述改變來計算不同結構簽名。
63.根據權利要求62所述的產品，進一步包括基于所述不同結構簽名在類別中分類所述不同結構簽名。
64.根據權利要求63所述的產品，其中，所述移動對象是機動車并且所述類別包括以下轎車、皮卡、小型貨車以及運動型多用途車(SUV)中的一個。
65.根據權利要求64所述的產品，進一步包括分開所述移動對象的不對稱部分并且將它們分類為非車輛。
66.根據權利要求65所述的產品，進一步包括在分開所述移動對象的不對稱部分并且將它們分類為非車輛之后，使用分類步驟(a)中的所述變換將所述斑點的下緣投影到所述路面上。
【文檔編號】G08G1/017GK103518230SQ201280023237
【公開日】2014年1月15日 申請日期:2012年3月14日 優(yōu)先權日:2011年3月14日
【發(fā)明者】B.巴努, N.薩庫爾 申請人:加州大學評議會