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    摘要
    申请专利号:

    3d精准预测 www.1e2e.net CN201280023237.0

    申请日:

    2012.03.14

    公开号:

    CN103518230A

    公开日:

    2014.01.15

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G08G 1/017申请日:20120314|||公开
    IPC分类号: G08G1/017; G08G1/04 主分类号: G08G1/017
    申请人: 加州大学评议会
    发明人: B.巴努; N.萨库尔
    地址: 美国加利福尼亚州
    优先权: 2011.03.14 US 61/452,345; 2011.03.14 US 61/452,392; 2011.03.14 US 61/452,480
    专利代理机构: 中国专利代理(香港)有限公司 72001 代理人: 马红梅;马永利
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201280023237.0

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.02.22|||2014.02.19|||2014.01.15

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    一种车辆分类的方法和系统,并且更特别地涉及一种使用视频和/或视频图像的称作分层车辆分类系统的方法和系统,一种使用车辆离地间隙测量系统的车辆分类的方法和系统,以及用于客运车辆的分类并且测量它们的属性的方法和系统,而且更特别地涉及从单个相机捕获沿着道路行进的车辆并且将所述车辆分类成车辆类别。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种用于车辆的分层分类的方法,其包括:
    使用移动对象检测系统来定位移动对象;
    基于所述移动对象相对于车行道车道的宽度的宽度来确定所述移动对象是否是小车辆或大车辆;以及
    基于所述移动对象的大小将所述移动对象分配给分类器。

    2.  根据权利要求1所述的方法,进一步包括如果例外被检测到,则激活例外分类器。

    3.  根据权利要求1所述的方法,其中,在基于所述车辆的所述结构将所述移动对象分配给小车辆分类器时,确定所述车辆是否是轿车、皮卡和/或小型货车或SUV (运动型多用途车)。

    4.  根据权利要求1所述的方法,其中,如果所述车辆被分类为小型货车和/或SUV,则激活小型货车/SUV分类器。

    5.  根据权利要求4所述的方法,进一步包括:
    针对所述车辆来估计车辆的离地间隙,并且如果所述车辆具有高的离地间隙,则将所述移动对象分类为SUV,而且如果所述车辆具有低的离地间隙,则将所述移动对象分类为小型货车,而如果例外情况被检测到,则激活所述例外分类器。

    6.  根据权利要求1所述的方法,其中,在将所述移动对象分配给大车辆分类器时,执行以下步骤:
    确立所述移动对象的对称的垂直轴;
    检测所述移动对象的主导垂直边缘;
    如果一个或多个主导垂直边缘存在于对称的所述垂直轴附近,则将所述移动对象分类为卡车;并且
    如果存在朝所述移动对象的左右末端对称的一对主导垂直边缘,则将所述移动对象分类为卡车;以及
    将任何其他移动对象分类为公共汽车。

    7.  根据权利要求6所述的方法,进一步包括根据所述分类来分开检测对象的不对称部分作为阴影。

    8.  根据权利要求6所述的方法,进一步包括如果例外被检测到,则激活例外分类器。

    9.  根据权利要求8所述的方法,其中,所述例外分类器结合规则来重新分类前面的分类器未能分类的所述移动对象。

    10.  根据权利要求1所述的方法,其中,所述移动对象检测系统根据从视频相机获得的图像来检测所述移动对象。

    11.  根据权利要求1所述的方法,进一步包括为交通的每个车道实现至少一个移动对象检测系统。

    12.  根据权利要求1所述的方法,进一步包括分别地(即,个别地)处理每个移动对象。

    13.  一种用于车辆的分类的系统,其包括:
    相机,用于捕获至少一个移动对象的图像;以及
    计算机处理单元,其执行以下步骤:
         使用移动对象检测系统来定位移动对象;
         基于所述移动对象相对于车行道车道的宽度的宽度来确定所述移动对象是否是小车辆或大车辆;以及
         基于所述移动对象的大小将所述移动对象分配给分类器。

    14.  根据权利要求13所述的系统,其中进一步包括存储器装置、中央处理单元以及用于显示所述类别中的所述不同结构的数据和/或分类的可选显示单元。

    15.  根据权利要求13所述的系统,其中,所述相机捕获视频图像。

    16.  一种计算机程序产品,其包括具有用于客运车辆的分类并且根据后视图视频帧来测量它们的属性在其中体现的计算机可读代码的非暂时性计算机可用介质,所述计算机可读程序代码被配置成执行过程,所述过程包括以下步骤:
    使用移动对象检测系统来定位移动对象;
    基于所述移动对象相对于车行道车道的宽度的宽度来确定所述移动对象是否是小车辆或大车辆;以及
    基于所述移动对象的大小将所述移动对象分配给分类器。

    17.  一种用于计算车辆的间隙的方法,其包括:
    (a)标定相机图像与路面之间的变换;
    (b)使用所述变换来计算所述相机图像中的每条扫描线的标度;
    (c)定位所述图像中的所述车辆的牌照;
    (d)计算所述牌照的水平标度和垂直标度;
    (e)将所述牌照的所述水平标度与每条扫描线的标度进行比较并且其中所述标度是相等的扫描线被找到;
    (f)计算所述匹配扫描线与所述牌照的顶部之间的扫描线的数目;
    (g)将所述扫描线的数目除以所述编号牌的所述垂直标度以找到所述牌照离所述地面的高度;
    (h)计算所述牌照的所述顶部与所述车辆的最低可见部分之间的扫描线的数目;
    (i)将所述牌照的所述顶部与所述车辆的所述最低可见部分之间的所述扫描线的数目除以所述编号牌的所述垂直标度以找到所述牌照的所述顶部到所述车辆的所述最低可见部分之间的距离;以及
    (j)步骤(g)中的所述距离减去步骤(i)中的所述距离以获得所述车辆的所述离地间隙。

    18.  根据权利要求17所述的方法,进一步包括配置所述相机图像以对所述路面的仅一个车道进行成像。

    19.  根据权利要求17所述的方法,其中,所述水平扫描线与所述地平线平行。

    20.  根据权利要求17所述的方法,进一步包括使用自动牌照识别(ALPR)??槔炊ㄎ凰龀盗旧系乃雠普?。

    21.  根据权利要求17所述的方法,进一步包括计算所述牌照的所述水平标度作为以像素为单位的宽度对以英尺为单位的宽度的比值。

    22.  根据权利要求17所述的方法,进一步包括计算所述牌照的所述垂直标度作为以像素为单位的高度对以英尺为单位的高度的比值。

    23.  根据权利要求17所述的方法,进一步包括使用所述车辆后表面上的其他已知尺寸代替所述牌照。

    24.  一种用于车辆的分类的系统,其包括:
    相机,用于捕获至少一个移动对象的图像;以及
    计算机处理单元,其执行以下步骤:
         (a)标定相机图像与路面之间的变换;
         (b)使用所述变换来计算所述相机图像中的每条扫描线的标度;
         (c)定位所述图像中的所述车辆的牌照;
         (d)计算所述牌照的水平标度和垂直标度;
         (e)将所述牌照的所述水平标度与每条扫描线的标度进行比较并且其中所述标度是相等的扫描线被找到;
         (f)计算所述匹配扫描线与所述牌照的顶部之间的扫描线的数目;
         (g)将所述扫描线的数目除以所述编号牌的所述垂直标度以找到所述牌照离所述地面的高度;
         (h)计算所述牌照的所述顶部与所述车辆的最低可见部分之间的扫描线的数目;
         (i)将所述牌照的所述顶部与所述车辆的所述最低可见部分之间的所述扫描线的数目除以所述编号牌的所述垂直标度以找到所述牌照的所述顶部到所述车辆的所述最低可见部分之间的距离;以及
         (j)步骤(g)中的所述距离减去步骤(i)中的所述距离以获得所述车辆的所述离地间隙。

    25.  根据权利要求24所述的系统,其中,所述计算机处理单元进一步包括存储器装置、处理单元以及用于显示所述类别中的所述不同结构的数据和/或分类的可选显示单元。

    26.  根据权利要求24所述的系统,其中,所述相机捕获视频图像。

    27.  一种计算机程序产品,其包括具有用于客运车辆的分类并且根据后视图视频帧来测量它们的属性、在其中体现的计算机可读代码的非暂时性计算机可用介质,所述计算机可读程序代码被配置成执行过程,所述过程包括以下步骤:
    (a)标定相机图像与路面之间的变换;
    (b)使用所述变换来计算所述相机图像中的每条扫描线的标度;
    (c)定位所述图像中的所述车辆的牌照;
    (d)计算所述牌照的水平标度和垂直标度;
    (e)将所述牌照的所述水平标度与每条扫描线的标度进行比较并且其中所述标度是相等的扫描线被找到;
    (f)计算所述匹配扫描线与所述牌照的顶部之间的扫描线的数目;
    (g)将所述扫描线的数目除以所述编号牌的所述垂直标度以找到所述牌照离所述地面的高度;
    (h)计算所述牌照的所述顶部与所述车辆的最低可见部分之间的扫描线的数目;
    (i)将所述牌照的所述顶部与所述车辆的所述最低可见部分之间的所述扫描线的数目除以所述编号牌的所述垂直标度以找到所述牌照的所述顶部到所述车辆的所述最低可见部分之间的距离;以及
    (j)步骤(g)中的所述距离减去步骤(i)中的所述距离以获得所述车辆的所述离地间隙。

    28.  根据权利要求27所述的产品,进一步包括配置所述相机图像以对所述路面的仅一个车道进行成像。

    29.  根据权利要求27所述的产品,其中,所述水平扫描线与所述地平线平行。

    30.  根据权利要求27所述的产品,进一步包括使用自动牌照识别(ALPR)??槔炊ㄎ凰龀盗旧系乃雠普?。

    31.  一种用于计算车辆的间隙的方法,其包括:
    标定相机图像与路面之间的变换;
    检测针对其间隙将被计算的所述车辆上特征的位置;
    检测车辆阴影的位置;
    跟踪所述车辆上的所述特征和所述车辆阴影随着时间的推移的所述位置;
    倒转所述车辆的所述特征和所述阴影的所述位置并且计算所述位置倒数之间的差;
    使用所述差与所述车辆的高度之间的关系来基于所述车辆的高度之间的所述差计算来自所述后视图的所述车辆的最低可见部分与所述道路之间的距离;以及
    基于所述车辆的所述间隙来分类所述车辆。

    32.  根据权利要求31所述的方法,其中,标定所述相机图像与所述路面之间的所述变换包括:
    计算相机高度、相机俯角以及相机焦距;
    确立线在无穷远处的投影,所述线在无穷远处的所述投影是通过所述图像中两条平行线的交点的水平线;以及
    基于在无穷远处的所述投影来计算车辆特征的所述位置的偏移并且加上所述图像的第一水平扫描线的y图像坐标与线在无穷远处的所述投影的y图像坐标之间的差。

    33.  根据权利要求31所述的方法,其中,所述距离是在所述车辆的保险杠的顶部、中间和/或底部与所述道路之间。

    34.  根据权利要求31所述的方法,进一步包括通过图像处理和模式识别技术的组合来检测所述车辆特征,所述图像处理和模式识别技术包括边缘检测、区分段、群集和/或分类。

    35.  一种用于计算车辆的间隙的系统,其包括:
    相机,用于捕获至少一个移动对象的图像;以及
    计算机处理单元,其执行以下步骤:
         标定相机图像与路面之间的变换;
         检测针对其间隙将被计算的所述车辆上特征的位置;
         检测车辆阴影的位置;
         跟踪所述车辆上的所述特征和所述车辆阴影随着时间的推移的所述位置;
         倒转所述车辆的所述特征和所述阴影的所述位置并且计算所述位置倒数之间的差;
         使用所述差与所述车辆的高度之间的关系来基于所述车辆的高度之间的所述差计算来自所述后视图的所述车辆的最低可见部分与所述道路之间的距离;以及
         基于所述车辆的所述间隙来分类所述车辆。

    36.  根据权利要求35所述的系统,其中,标定所述相机图像与所述路面之间的所述变换包括:
    计算相机高度、相机俯角以及相机焦距;
    确立线在无穷远处的投影,所述线在无穷远处的所述投影是通过所述图像中两条平行线的交点的水平线;以及
    基于在无穷远处的所述投影线来计算车辆特征的所述位置的偏移并且加上所述图像的第一水平扫描线的y图像坐标与线在无穷远处的所述投影的y图像坐标之间的差。

    37.  根据权利要求35所述的系统,其中,所述距离是在所述车辆的保险杠的顶部、中间和/或底部与所述道路之间。

    38.  根据权利要求35所述的系统,进一步包括通过图像处理和模式识别技术的组合来检测所述车辆特征,所述图像处理和模式识别技术包括边缘检测、区分段、群集和/或分类。

    39.  一种计算机程序产品,其包括具有用于客运车辆的分类并且根据后视图视频帧来测量它们的属性在其中体现的计算机可读代码的非暂时性计算机可用介质,所述计算机可读程序代码被配置成执行过程,所述过程包括以下步骤:
    标定相机图像与路面之间的变换;
    检测针对其间隙将被计算的所述车辆上特征的位置;
    检测车辆阴影的位置;
    跟踪所述车辆上的所述特征和所述车辆阴影随着时间的推移的所述位置;
    倒转所述车辆的所述特征和所述阴影的所述位置并且计算所述位置倒数之间的差;
    使用所述差与所述车辆的高度之间的关系来基于所述车辆的高度之间的所述差计算来自所述后视图的所述车辆的最低可见部分与所述道路之间的距离;以及
    基于所述车辆的所述间隙来分类所述车辆。

    40.  根据权利要求39所述的产品,其中,标定所述相机图像与所述路面之间的所述变换包括:
    计算相机高度、相机俯角以及相机焦距;
    确立线在无穷远处的投影,所述线在无穷远处的所述投影是通过所述图像中两条平行线的交点的水平线;以及
    基于在无穷远处的所述投影线来计算车辆特征的所述位置的偏移并且加上所述图像的第一水平扫描线的y图像坐标与线在无穷远处的所述投影的y图像坐标之间的差。

    41.  根据权利要求39所述的产品,其中,所述距离是在所述车辆的保险杠的顶部、中间和/或底部与所述道路之间。

    42.  根据权利要求39所述的产品,进一步包括通过图像处理和模式识别技术的组合来检测所述车辆特征,所述图像处理和模式识别技术包括边缘检测、区分段、群集和/或分类。

    43.  一种用于车辆的分类的方法,其包括:
    (a)标定相机图像与路面之间的变换角;
    (b)检测所述相机图像中的所述路面上的移动对象;
    (c)为所述移动对象中的每一个确立对称的垂直轴;
    (d)针对所述移动对象中的每一个检测与对称的所述垂直轴相交的主导水平边缘;
    (e)针对多个连续视频帧来跟踪所述主导水平边缘;
    (f)将所述主导水平边缘中的每一个投影到地平面;
    (g)将每对相邻投影边缘视为投影表面;
    (h)计算所述投影表面中的改变;以及
    (i)根据所述投影表面中的所述改变来计算不同结构签名。

    44.  根据权利要求43所述的方法,进一步包括基于所述不同结构签名在类别中分类所述不同结构签名。

    45.  根据权利要求44所述的方法,其中,所述移动对象是机动车并且所述类别包括以下轿车、皮卡、小型货车以及运动型多用途车(SUV)中的一个。

    46.  根据权利要求45所述的方法,进一步包括分开所述移动对象的不对称部分并且将它们分类为非车辆。

    47.  根据权利要求46所述的方法,进一步包括在分开所述移动对象的不对称部分并且将它们分类为非车辆之后,使用分类步骤(a)中的所述变换将所述斑点的下缘投影到所述路面上。

    48.  根据权利要求47所述的方法,其中,所述投影大小是所述车辆的宽度。

    49.  根据权利要求43所述的方法,进一步包括在将每对相邻投影边缘视为投影表面之后,使用最低投影表面在至少两个不同时间的位置来计算车辆的速度。

    50.  根据权利要求45所述的方法,进一步包括分类路面上的客运车辆。

    51.  根据权利要求45所述的方法,进一步包括基于车辆分类来分配停车库和/或停车场空间。

    52.  根据权利要求45所述的方法,进一步包括计算针对法律实施的车辆速度。

    53.  根据权利要求45所述的方法,进一步包括针对安全相关应用确保对车辆的有限和/或受控访问。

    54.  根据权利要求45所述的方法,进一步包括实现用于根据正视图和/或侧视图来分类车辆的所述方法。

    55.  一种用于车辆的分类的系统,其包括:
    相机,用于捕获至少一个移动对象的图像;以及
    计算机处理单元,其执行以下步骤:
         (a)标定相机图像与路面之间的变换角;
         (b)检测所述相机图像中的所述路面上的移动对象;
         (c)为所述移动对象中的每一个确立对称的垂直轴;
         (d)针对所述移动对象中的每一个检测与对称的所述垂直轴相交的主导水平边缘;
         (e)针对多个连续视频帧来跟踪所述主导水平边缘;
         (f)将所述主导水平边缘中的每一个投影到地平面;
         (g)将每对相邻投影边缘视为投影表面;
         (h)计算所述投影表面中的改变;以及
         (i)根据所述投影表面中的所述改变来计算不同结构签名。

    56.  根据权利要求55所述的系统,其中,所述计算机处理单元进一步包括存储器装置、处理单元以及用于显示所述类别中的所述不同结构的数据和/或分类的可选显示单元。

    57.  根据权利要求55所述的系统,其中,所述相机捕获视频图像。

    58.  根据权利要求55所述的系统,进一步包括基于所述不同结构签名在类别中分类所述不同结构签名。

    59.  根据权利要求58所述的系统,其中,所述移动对象是机动车并且所述类别包括以下轿车、皮卡、小型货车以及运动型多用途车(SUV)中的一个。

    60.  根据权利要求59所述的系统,进一步包括分开所述移动对象的不对称部分并且将它们分类为非车辆。

    61.  根据权利要求60所述的系统,进一步包括在分开所述移动对象的不对称部分并且将它们分类为非车辆之后,使用分类步骤(a)中的所述变换将所述斑点的下缘投影到所述路面上。

    62.  一种计算机程序产品,其包括具有用于客运车辆的分类并且根据后视图视频帧来测量它们的属性在其中体现的计算机可读代码的非暂时性计算机可用介质,所述计算机可读程序代码被配置成执行过程,所述过程包括以下步骤:
    (a)标定相机图像与路面之间的变换角;
    (b)检测所述相机图像中的所述路面上的移动对象;
    (c)为所述移动对象中的每一个确立对称的垂直轴;
    (d)针对所述移动对象中的每一个检测与对称的所述垂直轴相交的主导水平边缘;
    (e)针对多个连续视频帧来跟踪所述主导水平边缘;
    (f)将所述主导水平边缘中的每一个投影到地平面;
    (g)将每对相邻投影边缘视为投影表面;
    (h)计算所述投影表面中的改变;以及
    (i)根据所述投影表面中的所述改变来计算不同结构签名。

    63.  根据权利要求62所述的产品,进一步包括基于所述不同结构签名在类别中分类所述不同结构签名。

    64.  根据权利要求63所述的产品,其中,所述移动对象是机动车并且所述类别包括以下轿车、皮卡、小型货车以及运动型多用途车(SUV)中的一个。

    65.  根据权利要求64所述的产品,进一步包括分开所述移动对象的不对称部分并且将它们分类为非车辆。

    66.  根据权利要求65所述的产品,进一步包括在分开所述移动对象的不对称部分并且将它们分类为非车辆之后,使用分类步骤(a)中的所述变换将所述斑点的下缘投影到所述路面上。

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