浅谈基于视频画面中目标尺寸测量的车型识别研究_优秀论文VIP

1、 浅谈基于视频画面中目标尺寸测量的车型识别研究 伴随着当前我国视频监控的不断普及, 视频在案件侦破当中的作用也逐步提升, 随之而来的问题是如何运用视频侦查技术从视频中获取更多有价值的信息, 进而推动案件侦破工作的顺利进行。基于这种现状, 笔者进行了基于视频画面中目标尺寸测量的车型识别研究, 探究对视频画面中出现的车辆的外形参数进行测量测定的方法。研究的目的是, 获得视频中车辆的外形测量数据后和厂商提供的各种车型的基本参数进行对比, 这些基本参数可在事先建立的包含各种车型长宽高尺寸等参数的数据库中获得, 肉眼目测一般只能初步辨别车辆类型：如两厢轿车、旅行轿车、微型面包车、大型面包车、SUV、MP

2、V、皮卡等, 在数据库里模糊查找比对即可继续缩小范围, 再结合车辆外型结构、车辆细部特征、前后灯位等等特征进行识别, 最终尽可能地确定具体车型车款, 为进一步视频追踪目标、治安交通卡口筛选目标、缩小侦查范围等工作奠定基础。 1 影响视频中目标尺寸测量进行车型识别的因素 在一般情况下, 通过视频画面捕捉到的车辆的形象由于受到多种因素的影响, 主要原因在于视频录制的质量参差不齐并且现场的条件十分复杂, 在通过视频画面判断测量车辆的过程中往往会出现偏差, 需要考虑如下几点因素： (1)通常情况下, 在案件或者交通事故发生后的现场, 无论是球机还是枪机都会有某些程度上的焦点改变或偏移, 甚至会发生位移

3、的情况, 区别仅仅在于变化程度上, 在条件好的情况下变化程度较小, 在光线较暗或者条件设备较差的区域发生的变化程度就会比较大。1 也正是由于这样的原因, 通过视频画面对车辆进行估测的过程中, 技术人员在监控录像里得到的车辆数据往往不能够与实际车辆完全一致。 (2)在多数案件发生的情况下, 当涉事车辆出现在视频画面内时, 往往处于画面的边缘位置, 在开始记录的时间内车辆与摄像头的距离比较长, 车体进入画面的部分比较少但是像素很低, 还有一种情况就是摄像头和车辆的夹角特别大, 会影响测量的实际精确程度。 (3)在视频录制过程当中, 车辆由于移动的速度很快, 因此很少能够捕捉到车辆静止的状态, 就很

4、难判断车辆的具体参数, 尤其是一些相似的车型和颜色更难以在动态的状态下捕捉到完整的信息。2 (4)案发或交通事故发生后, 存储下来的录像由于设备储存内容的时效性、数据为了节省内存而自动进行压缩等原因, 实际得到的视频画面清晰度和分辨率有限, 这一因素受到监控位置和车辆停靠和移动位置的影响较大。 2 基于视频画面中目标尺寸测量的车型识别研究具体方法 2.1 现场模拟法 现场模拟的方法主要是指对于犯罪或交通事故的现场进行重新模拟的方式, 通过保持监控摄像相同位置和相同像素的条件下选择不同的车型进行模拟实验, 重复当时现场的场景, 或者采取一个明显的高度标志来读取车辆高度的数据, 同时联系熟悉多种车

5、型的交警进行进一步的模拟和判断, 以达到判断车型的目的。 2.2 透视作图法 透视作图法主要是通过利用透视学的基本知识, 采取实际绘图的方式进行车辆的测量, 首先判断灭点的位置, 进而通过分析灭点的位置进行竖直面透视图的绘制工作, 通过这样的方式可以较为容易的确定对应的比例和数据。在具体的操作当中, 应当将参照物垂直的投影到车辆的竖立面上, 判断比例关系进而通过数学计算出车辆的具体参数。3 2.3 软件测算法 软件测算法主要指参考二维画面对于现场进行还原, 根据现场仍然保持不变的固定位置进行参照, 也可以通过划定明显线或者点的方式进行对比, 根据现场实际的结果推断出当时事发现场的测量值, 通过

6、建立未知点判断三维坐标的计算机编程系统, 推断出车辆的外形参数和其他具体信息。 2.4 画面匹配测量法及其应用 画面匹配测量法相对于上述三种方式更高效也更加便捷, 在视频监控的体系当中, 通常而言机位是相对稳定的, 现场情况也可以不断地踩点和勘查, 这些事实能够为画面的再现提供了必要的特点。当前, 随着计算机技术的发展, 利用现场的基本还原就能够得到二维图像中的物体, 在此基础上可以通过技术手段建立三位坐标, 达到两幅图画的精准匹配。通过画面匹配的方式可以得到多种阐述和建立三维模型, 进而对于嫌疑车辆进行完全的测量。通过笔者多次的实验, 结果表明这样的方法可以令误差控制到两厘米内, 这种方法可

7、以在某种角度上弥补其他方式在模拟误差上的不足之处, 充分利用了电子计算机技术当中的图像处理技术, 为进一步推进车型识别提供了重要的保障。 以下案例充分验证了这一方法的可行性和有效性。2014 年8 月至9 月间, 广州市越秀区、黄埔区连续发生了多宗驾车拉人上车抢劫案, 该系列案专门针对独行女子、跨市流窜作案、社会危害性极大。犯罪团伙具有超强的反侦查意识：作案目标随机选择, 现场不留痕迹, 选择地点偏僻, 不带通讯工具, 戴手套、戴假发和眼镜, 事主被劫持上车后立刻被蒙面, 作案车辆为租用车、套假牌, 还刻意用污泥伪装车身, 逃跑过程故意兜圈、躲避监控视频, 作案得手后寻找偏僻地点洗车、更换车牌、更换衣服和更换驾驶人等。该案件的侦破难度极大, 常规侦查手段束手无策, 视频侦查成为了唯一的突破口。由于现场附近的视频质量太差, 无法判断车型, 加上车辆逃窜路上视频断点太多, 作案车辆很快就消失了。笔者作为专案组成员, 就是通过利用视频画面中目标长度尺寸的测量方法, 对现场视频中作案车辆的车型进行识别锁定, 最终在作案车辆可能经过道路的治安卡口数千张照片中筛选, 发现了该车的真实车牌和清晰特征, 这成为了该案最后能成功侦破的关键一环。 3 结语 对于基于视频画面中目标尺寸测量的车型识别研究而言