运动目标的识别装置及系统

1.一种运动目标的识别装置，其特征在于，包括：
监控图像采集单元，用于按照预设时间间隔，采集监控区域的监控图像；
运动目标确定单元，用于确定监控图像中是否存在运动目标；
提取单元，用于当监控图像中存在运动目标时，提取运动目标的外形特征和速度特征；
识别单元，用于根据运动目标的外形特征和速度特征，识别运动目标的类型；运动目标的类型包括机动车、非机动车和行人；
所述识别单元包括：
第一外形匹配子单元，用于将运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征相匹配；
第一机动车识别子单元，用于当运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征匹配成功时，识别运动目标的类型为机动车；
第一速度匹配子单元，用于当运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征匹配失败时,将运动目标的速度特征分别与预存的非机动车的速度特征和行人的速度特征相匹配；
第一非机动车识别子单元，用于当运动目标的速度特征与预存的非机动车的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为非机动车；
第一行人识别子单元，用于当运动目标的速度特征与预存的行人的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为行人。
2.一种运动目标的识别装置，其特征在于，包括：
监控图像采集单元，用于按照预设时间间隔，采集监控区域的监控图像；
运动目标确定单元，用于确定监控图像中是否存在运动目标；
提取单元，用于当监控图像中存在运动目标时，提取运动目标的外形特征和速度特征；
识别单元，用于根据运动目标的外形特征和速度特征，识别运动目标的类型；运动目标的类型包括机动车、非机动车和行人；
所述识别单元包括：
第二速度匹配子单元，用于将运动目标的速度特征分别与预存的非机动车的速度特征和行人的速度特征相匹配；
第二非机动车识别子单元，用于当运动目标的速度特征与预存的非机动车的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为非机动车；
第二行人识别子单元，用于当运动目标的速度特征与预存的行人的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为行人；
第二外形匹配子单元，用于当运动目标的速度特征与预存的非机动车的速度特征和行人的速度特征均匹配失败时，将运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征相匹配；
第二机动车识别子单元，用于当运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征匹配成功时，识别运动目标的类型为机动车。
3.一种运动目标的识别装置，其特征在于，包括：
监控图像采集单元，用于按照预设时间间隔，采集监控区域的监控图像；
运动目标确定单元，用于确定监控图像中是否存在运动目标；
提取单元，用于当监控图像中存在运动目标时，提取运动目标的外形特征；
识别单元，用于根据运动目标的外形特征，识别运动目标的类型；运动目标的类型包括机动车、非机动车和行人；
所述识别单元包括：
第三外形匹配子单元，用于将运动目标的外形特征分别与预存的机动车的外形特征、非机动车的外形特征和行人的外形特征相匹配；
第三机动车识别子单元，用于当运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征匹配成功时，识别运动目标的类型为机动车；
第三非机动车识别子单元，用于当运动目标的外形特征与预存的非机动车的外形特征匹配成功时，识别运动目标的类型为非机动车；
第三行人识别子单元，用于当运动目标的外形特征与预存的行人的外形特征匹配成功时，识别运动目标的类型为行人。
4.一种运动目标的识别装置，其特征在于，包括：
监控图像采集单元，用于按照预设时间间隔，采集监控区域的监控图像；
运动目标确定单元，用于确定监控图像中是否存在运动目标；
提取单元，用于当监控图像中存在运动目标时，提取运动目标的速度特征；
识别单元，用于根据运动目标的速度特征，识别运动目标的类型；运动目标的类型包括机动车、非机动车和行人；
所述识别单元包括：
第四速度匹配子单元，用于将运动目标的速度特征分别与预存的机动车的速度特征、非机动车的速度特征和行人的速度特征相匹配；
第四机动车识别子单元，用于当运动目标的速度特征与机动车的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为机动车；
第四非机动车识别子单元，用于当运动目标的速度特征与非机动车的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为非机动车；
第四行人识别子单元，用于当运动目标的速度特征与行人的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为行人。
5.根据权利要求1-4任一项所述的装置，其特征在于，所述运动目标确定单元包括：
第一检测子单元，用于检测监控图像中是否存在预设图像特征；
第一确定子单元，用于当存在预设图像特征时，确定监控图像中存在运动目标。
6.根据权利要求1-4任一项所述的装置，其特征在于，所述运动目标确定单元包括：
第二检测子单元，用于检测连续采集的M幅监控图像的背景区域是否发生变化，所述M为大于或等于2的整数；
第二确定子单元，用于当发生变化时，确定监控图像中存在运动目标。
7.根据权利要求1—4任一项所述的装置，其特征在于，在所述识别运动目标的类型之后，还包括：
提取单元，用于从识别的运动目标中提取标识信息；
嫌疑匹配单元，用于将标识信息与预存的嫌疑车辆信息或嫌疑人信息相匹配；
报警单元，用于当匹配成功时，发出报警信息。
8.根据权利要求1—4任一项所述的装置，其特征在于，在所述采集监控区域的监控图像之前，还包括：
光检测单元，用于检测监控区域的光线强度是否达到预设光线强度；
补光单元，用于当未达到预设光线强度时，对监控区域进行补光。
9.一种运动目标的识别系统，其特征在于，包括终端服务器和如权利要求1-4任一项所述的运动目标的识别装置；
所述运动目标的识别装置，用于识别监控区域的运动目标，且将所识别的运动目标发送至所述终端服务器；
所述终端服务器，用于按机动车、非机动车和行人的分类存储所述运动目标。

运动目标的识别装置及系统\n技术领域\n[0001] 本发明涉及智能交通技术领域，特别是涉及一种运动目标的识别装置及系统。\n背景技术\n[0002] 随着社会的发展，人们安全意识的提高，通常会在一些交通要道、高速路段和十字路口等重要地段，设置视频监控设备，以对上述重要地段来往的车辆进行抓拍和识别，进而实现对上述重要地段的监控。其中，视频监控设备主要，是通过对机动车的车牌识别来识别车辆的，而不能对没有车牌的非机动车和行人进行识别。\n[0003] 然而，在非机动车和行人较多的特殊地区，例如城乡结合部和小区的出入口等，经常会有一些混行车道，允许机动车、非机动车和行人同时通行。要保证这些特殊地区的安全，就需对机动车、非机动车和行人全面进行监控。\n[0004] 如前所述，现有的视频监控设备只能实现对机动车的监控，而无法实现对非机动车和行人进行监控。因此亟需一种运动目标的识别装置及系统，以实现对混行车道中机动车、非机动车和行人的识别，进而实现对混行车道中机动车、非机动车和行人的全面监控。\n发明内容\n[0005] 本发明实施例中提供了一种运动目标的识别装置及系统，以实现对混行车道中机动车、非机动车和行人的识别，进而实现对混行车道中机动车、非机动车和行人的全面监控。\n[0006] 为了解决上述技术问题，本发明实施例公开了如下技术方案：\n[0007] 第一方面，提供一种运动目标的识别装置，包括：\n[0008] 监控图像采集单元，用于按照预设时间间隔，采集监控区域的监控图像；\n[0009] 运动目标确定单元，用于确定监控图像中是否存在运动目标；\n[0010] 提取单元，用于当监控图像中存在运动目标时，提取运动目标的外形特征和/或速度特征；\n[0011] 识别单元，用于根据运动目标的外形特征和/或速度特征，识别运动目标的类型；\n运动目标的类型包括机动车、非机动车和行人。\n[0012] 结合第一方面，在第一方面第一种可能的实现方式中，所述识别单元包括：\n[0013] 第一外形匹配子单元，用于将运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征相匹配；\n[0014] 第一机动车识别子单元，用于当运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征匹配成功时，识别运动目标的类型为机动车；\n[0015] 第一速度匹配子单元，用于当运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征匹配失败时,将运动目标的速度特征分别与预存的非机动车的速度特征和行人的速度特征相匹配；\n[0016] 第一非机动车识别子单元，用于当运动目标的速度特征与预存的非机动车的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为非机动车；\n[0017] 第一行人识别子单元，用于当运动目标的速度特征与预存的行人的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为行人。\n[0018] 结合第一方面，在第一方面第二种可能的实现方式中，所述识别单元包括：\n[0019] 第二速度匹配子单元，用于将运动目标的速度特征分别与预存的非机动车的速度特征和行人的速度特征相匹配；\n[0020] 第二非机动车识别子单元，用于当运动目标的速度特征与预存的非机动车的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为非机动车；\n[0021] 第二行人识别子单元，用于当运动目标的速度特征与预存的行人的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为行人；\n[0022] 第二外形匹配子单元，用于当运动目标的速度特征与预存的非机动车的速度特征和行人的速度特征均匹配失败时，将运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征相匹配；\n[0023] 第二机动车识别子单元，用于当运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征匹配成功时，识别运动目标的类型为机动车。\n[0024] 结合第一方面，在第一方面第三种可能的实现方式中，所述识别单元包括：\n[0025] 第三外形匹配子单元，用于将运动目标的外形特征分别与预存的机动车的外形特征、非机动车的外形特征和行人的外形特征相匹配；\n[0026] 第三机动车识别子单元，用于当运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征匹配成功时，识别运动目标的类型为机动车；\n[0027] 第三非机动车识别子单元，用于当运动目标的外形特征与预存的非机动车的外形特征匹配成功时，识别运动目标的类型为非机动车；\n[0028] 第三行人识别子单元，用于当运动目标的外形特征与预存的行人的外形特征匹配成功时，识别运动目标的类型为行人。\n[0029] 结合第一方面，在第一方面第四种可能的实现方式中，所述识别单元包括：\n[0030] 第四速度匹配子单元，用于将运动目标的速度特征分别与预存的机动车的速度特征、非机动车的速度特征和行人的速度特征相匹配；\n[0031] 第四机动车识别子单元，用于当运动目标的速度特征与机动车的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为机动车；\n[0032] 第四非机动车识别子单元，用于当运动目标的速度特征与非机动车的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为非机动车；\n[0033] 第四行人识别子单元，用于当运动目标的速度特征与行人的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为行人。\n[0034] 结合第一方面，在第一方面第五种可能的实现方式中，所述运动目标确定单元包括：\n[0035] 第一检测子单元，用于检测监控图像中是否存在预设图像特征；\n[0036] 第一确定子单元，用于当存在预设图像特征时，确定监控图像中存在运动目标。\n[0037] 结合第一方面，在第一方面第六种可能的实现方式中，所述运动目标确定单元包括：\n[0038] 第二检测子单元，用于检测连续采集的M幅监控图像的背景区域是否发生变化，所述M为大于或等于2的整数；\n[0039] 第二确定子单元，用于当发生变化时，确定监控图像中存在运动目标。\n[0040] 结合第一方面，在第一方面的第七种可能实现方式中，在所述识别运动目标的类型之后，还包括：\n[0041] 提取单元，用于从识别的运动目标中提取标识信息；\n[0042] 嫌疑匹配单元，用于将标识信息与预存的嫌疑车辆信息或嫌疑人信息相匹配；\n[0043] 报警单元，用于当匹配成功时，发出报警信息。\n[0044] 结合第一方面，在第一方面的第八种可能实现方式中，在所述采集监控区域的监控图像之前，还包括：\n[0045] 光检测单元，用于检测监控区域的光线强度是否达到预设光线强度；\n[0046] 补光单元，用于当未达到预设光线强度时，对监控区域进行补光。\n[0047] 第二方面，提供一种运动目标的识别系统，包括终端服务器和运动目标的识别装置；\n[0048] 所述运动目标的识别装置，用于识别监控区域的运动目标，且将所识别的运动目标发送至所述终端服务器；\n[0049] 所述终端服务器，用于按机动车、非机动车和行人的分类存储所述运动目标。\n[0050] 本发明的有益效果包括：首先监控图像采集单元，可按照预设的时间间隔，采集监控区域的监控图像；其次，运动目标确定单元，可确定所采集的监控图像中是否存在运动目标；再次，提取单元，可当监控图像中存在运动目标时，提取运动目标的外形特征和/或速度特征；最后，识别单元，可根据所提取的运动目标的外形特征和/或速度特征，识别运动目标的类型为机动车、非机动车或行人；因此可见，采用本发明的装置及系统，可实现对混行车道中机动车、非机动车和行人的识别，进而实现了对机动车、非机动车和行人的全面监控。\n附图说明\n[0051] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。\n[0052] 图1为本发明实施例提供的运动目标的识别装置的一结构示意图；\n[0053] 图2为本发明实施例提供的运动目标的识别装置的另一结构示意图；\n[0054] 图3为本发明实施例提供的运动目标的识别装置的又一结构示意图；\n[0055] 图4为本发明实施例提供的运动目标的识别装置的另一结构示意图；\n[0056] 图5为本发明实施例提供的运动目标的识别装置的又一结构示意图；\n[0057] 图6为本发明实施例提供的运动目标的识别装置的另一结构示意图；\n[0058] 图7为本发明实施例提供的运动目标的识别装置的又一结构示意图；\n[0059] 图8为本发明实施例提供的运动目标的识别装置的另一结构示意图；\n[0060] 图9为本发明实施例提供的运动目标的识别装置的又一结构示意图；\n[0061] 图10为本发明实施例提供的运动目标的识别方法的一流程示意图；\n[0062] 图11为本发明实施例提供的运动目标的识别方法的一流程示意图；\n[0063] 图12为本发明实施例提供的运动目标的识别方法的另一流程示意图；\n[0064] 图13为本发明实施例提供的运动目标的识别方法的又一流程示意图；\n[0065] 图14为本发明实施例提供的运动目标的识别方法的另一流程示意图；\n[0066] 图15为本发明实施例提供的运动目标的识别方法的又一流程示意图；\n[0067] 图16为本发明实施例提供的运动目标的识别方法的另一流程示意图；\n[0068] 图17为本发明实施例提供的运动目标的识别方法的又一流程示意图；\n[0069] 图18为本发明实施例提供的运动目标的识别方法的另一流程示意图；\n[0070] 图19为本发明实施例提供的运动目标的识别装置的另一结构示意图。\n具体实施方式\n[0071] 本发明实施例提供了一种运动目标的识别装置，如图1所示，至少包括：监控图像采集单元11、运动目标确定单元12、提取单元13及识别单元14，其中：\n[0072] 监控图像采集单元11，用于按照预设的时间间隔，采集监控区域的监控图像；\n[0073] 在本发明实施例中，监控图像采集单元11可为照相机或视频摄像头。\n[0074] 而当监控图像采集单元11为视频摄像头时，视频摄像头可持续的采集监控区域的监控视频；然后按照预设的时间间隔，从监控视频中获取监控图像。监控图像的格式可具体为BMP、JPEG和GIF等格式。\n[0075] 在实际应用中，对于交管部门来说，监控图像采集单元11可为已经设置在混行车道的监控探头或监控摄像机，直接采集监控图像即可；对于小区出入口和停车场等私人区域，还需在道路旁边设置单独的监控探头或监控摄像机。当单独设置监控探头或监控摄像机时，需调节监控探头或监控摄像机的安装角度及方向，以使监控探头或监控摄像机可拍摄到整个监控区域。\n[0076] 考虑到运动目标在监控区域的运行速度以及提取运动目标的速度特征的需要，如果不间隔预设时间采集监控图像，就会出现大量内容重复的监控图像，占用大量内存，降低识别运动目标类型的速度。\n[0077] 在采集监控图像时，预设的时间间隔用户可根据选择自行设定，当然，在其它实施例中，还可利用以下方式来进行设定，例如：获取监控区域的实际距离，如100m，以及在监控区域中，运动目标的速度，如2m/s，最后结合可识别运动目标的类型最少所需监控图像的数量,如5张，那么预设的时间间隔可设为100m/(2m/s*5)＝10s。\n[0078] 运动目标确定单元12，用于确定监控图像中是否存在运动目标；\n[0079] 在本发明实施例中，运动目标确定单元12的功能可具体由图像处理器实现；而图像处理器可具体设置于监控探头或监控摄像机内。\n[0080] 在实际应用中，在某些监探区域的有些时间段，比如在小区出入口的上下班时间段，可能很少有运动目标出现，那么这就造成了所采集的监控图像中可能并没有运动目标。\n而对没有运动目标的监控图像进行分析和识别，是没有任何意义的。因此，在对运动目标进行识别前，需首先确定监控图像中是否存在运动目标。\n[0081] 在本发明实施例中，可根据连续采集的一系列监控图像的背景变化区域，来确定监控图像中是否存在运动目标。例如：可将连续采集的一帧监控图像的背景做比较，若监控图像的背景发生变化，认为监控图像中存在运动目标。\n[0082] 在本发明其它实施例中，还可根据运动目标的特征信息，来确定监控图像中是否存在运动目标；而当监控图像中存在特征信息时，即可认为监控图像中存在运动目标。而不同类型的运动目标的特征信息也不尽相同，比如机动车的特征信息可为机动车的车灯、前脸进气栅格、车尾和车盖等，而非机动车的特征信息可为非机动车的车形、车座、车把和后车座等，而行人的特征信息则可为人脸、胳膊和腿等。在实际应用中，用户可根据需求自行设定特定信息，在此不再赘述。\n[0083] 提取单元13，用于当监控图像中存在运动目标时，提取运动目标的外形特征和/或速度特征；\n[0084] 在本发明实施例中，提取单元13的功能也可具体由图像处理器实现；而图像处理器可具体设置于监控探头或监控摄像机内。\n[0085] 当确定运动目标时，需进一步定位运动目标的位置，提取运动目标的轮廓，作为运动目标的外形特征。\n[0086] 利用连续采集的监控图像，获取运动目标实际的移动距离，以及移动上述距离的时间；利用上述距离和时间，计算出运动目标的速度，作为运动目标的速度特征。在本发明实施例中，可采用如下方法计算运动目标的速度特征：假设监控图像采集单元11在时间t内，采集到N幅监控图像，当然，N幅监控图像中均存在运动目标；根据运动目标在N幅监控图像中的运动轨迹，计算出运动目标的实际运动距离s，最后根据公式V＝s/t，计算运动目标的速度特征。\n[0087] 识别单元14，用于根据运动目标的外形特征和/或速度特征，识别运动目标的类型；运动目标的类型包括机动车、非机动车和行人。\n[0088] 在本发明实施例中，识别单元14的功能亦可具体由图像处理器实现；而图像处理器可具体设置于监控探头或监控摄像机内。\n[0089] 由上可见，在本发明实施例中，首先监控图像采集单元11，可按照预设的时间间隔，采集监控区域的监控图像；其次，运动目标确定单元12，可确定所采集的监控图像中是否存在运动目标；再次，提取单元13，可当监控图像中存在运动目标时，提取运动目标的外形特征和/或速度特征；最后，识别单元14，可根据所提取的运动目标的外形特征和/或速度特征，识别运动目标的类型为机动车、非机动车或行人；因此可见，采用本发明的装置及系统，可实现对混行车道中机动车、非机动车和行人的识别，进而实现了对机动车、非机动车和行人的全面监控。\n[0090] 需要说明的是，本发明的非机动车尤指电动车和自动车等。而在本发明的提取单元13工作前，可首先利用车牌提取单元对运动目标的车牌进行提取；如在运动目标中可直接提取到车牌，则将运动目标直接识别为机动车。如不能提取车牌，再利用提取单元13进一步提取运动目标的外形特征和/或速度特征。\n[0091] 在本发明的另一可行实施例中，如图2所示，上述所有实施例中的识别单元13可包括：\n[0092] 第一外形匹配子单元21，用于将运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征相匹配；\n[0093] 如前所述，运动目标的外形特征可具体为运动目标的轮廓，而机动车的外形特征可预先存储在监控探头或监控摄像机的内置存储单元或DOC内。\n[0094] 考虑到，运动目标距离照机机或摄像机镜头的距离不同，将导致所拍摄的监控图像中的运动目标的大小将不同。在实际应用中，可首先将所存储的机动车的外形特征进行缩放，缩放为和运动目标的外形特征相一致后，再进行匹配；\n[0095] 第一机动车识别子单元22，用于当运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征匹配成功时，识别运动目标的类型为机动车；\n[0096] 当运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征的相似度大于预设相似度时，即可认为匹配成功，识别运动目标的类型为机动车；而当相似度小于或等于预设相似度时，即认为匹配不成功。预设相似度值的大小用户可根据需要自行设定。\n[0097] 第一速度匹配子单元23，用于将运动目标的速度特征分别与预存的非机动车的速度特征和行人的速度特征相匹配；\n[0098] 在本发明实施例中，非机动车的速度特征和行人的速度特征可预先存储在监控探头或监控摄像机的内置存储单元或DOC内。\n[0099] 非机动车的速度特征用户可根据需要自行设定，也可对大量非机动车的运行速度进行统计分析，获得非机动车的速度特征。而非机动车的速度特征可为一具体的数值，也可为一范围值。同样，行人的速度特征亦可用户根据需要自行设定，也可用户对大量行人的速度特征进行统计分析，获得行人的速度特征。而行人的速度特征同样可为一具体的数值，也可为一范围值。而无论行人的速度特征为一具体的数值，还是为一范围值，其数值的大小均小于非机动车的速度特征的具体数值。\n[0100] 第一非机动车识别子单元24，用于当运动目标的速度特征与预存的非机动车的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为非机动车；\n[0101] 当非机动车的速度特征为一具体数值时，当运动目标的速度特征与预存的非机动车的速度特征的偏差小于预设偏差值时，即认为匹配成功；否则认为匹配不成功。\n[0102] 而当非机动车的速度特征为一范围值时，当运动目标的速度特征位于预存的非机动车的速度特征的范围内时，即认为匹配成功；否则认为匹配不成功。\n[0103] 第一行人识别子单元25，用于当运动目标的速度特征与预存的行人的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为行人。\n[0104] 同样，当行人的速度特征为一具体数值时，当运动目标的速度特征与预存的行人的速度特征的偏差小于预设偏差值时，即认为匹配成功；否则认为匹配不成功。\n[0105] 而当行人的速度特征为一范围值时，当行人的速度特征位于预存的行人的速度特征的范围内时，即认为匹配成功；否则认为匹配不成功。\n[0106] 在实际应用中，考虑到非动车的外形特征明显区别于非机动车和行人，而由于拍摄角度等原因，非机动车和行人的外形特征有时不易区分；因此，在本发明实施例中，采用非机动车的外形特征来识别非机动车，而采用速度特征来区分非机动车和行人。由上可见，采用本发明的方法，采用原已设置的监控探头或监控摄像机即可实现，无需额外配置硬件，且方法简单，易行。同时，由于本实施例，先采用外形特征来识别机动车，再采用速度特征来识别非机动车和行人，可见本实施例所述方法，适用于机动车较多，而非机动车和行人较少的监控区域。\n[0107] 在本发明的又一可行实施例中，如图19所示，上述所有实施例中的识别单元13可包括：\n[0108] 第二速度匹配子单元191，用于将运动目标的速度特征分别与预存的非机动车的速度特征和行人的速度特征相匹配；\n[0109] 第二非机动车识别子单元192，用于当运动目标的速度特征与预存的非机动车的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为非机动车；\n[0110] 第二行人识别子单元193，用于当运动目标的速度特征与预存的行人的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为行人；\n[0111] 第二外形匹配子单元194，用于当运动目标的速度特征与预存的非机动车的速度特征和行人的速度特征均匹配失败时，将运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征相匹配；\n[0112] 第二机动车识别子单元195，用于当运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征匹配成功时，识别运动目标的类型为机动车。\n[0113] 由上可见，在本发明的实施例中，先利用运动目标的速度特征来识别非机动车和行人；如果均未识别成功，再采用外形特征来识别其是否为机动车；由上可见，上述方法，适用于行人和非机动车均多，而机动车较少的监控区域。\n[0114] 在本发明的另一可行实施例中，如图3所示，上述所有实施例中的识别单元13可包括：\n[0115] 第三外形匹配子单元31，用于将运动目标的外形特征分别与预存的机动车的外形特征、非机动车的外形特征和行人的外形特征相匹配；\n[0116] 第三机动车识别子单元32，用于当运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征匹配成功时，识别运动目标的类型为机动车；\n[0117] 第三非机动车识别子单元33，用于当运动目标的外形特征与预存的非机动车的外形特征匹配成功时，识别运动目标的类型为非机动车；\n[0118] 第三行人识别子单元34，用于当运动目标的外形特征与预存的行人的外形特征匹配成功时，识别运动目标的类型为行人。\n[0119] 考虑到在实际应用中，非机动车的速度和行人的速度有可能差别较少，比如，在非机动车的速度极慢和行人的速度极快的这种极端情况下；此时若采用本发明实施例中的方法，采用采用外形特征来区分机动车、非机动车和行人，则可大大减小误识别的机率。\n[0120] 在本发明的又一可行实施例中，如图4所示，上述所有实施例中的识别单元13可包括：\n[0121] 第四速度匹配子单元42，用于将运动目标的速度特征分别与预存的机动车的速度特征、非机动车的速度特征和行人的速度特征相匹配；\n[0122] 第四机动车识别子单元43，用于当运动目标的速度特征与机动车的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为机动车；\n[0123] 第四非机动车识别子单元44，用于当运动目标的速度特征与非机动车的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为非机动车；\n[0124] 第四行人识别子单元45，用于当运动目标的速度特征与行人的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为行人。\n[0125] 考虑到实际应用中，由于监控图像的拍摄角度等原因，采用运动目标的外形特征不能准确的区分非机动车和行人，而采用本发明实施例中的装置，采用速度特征来识别运动目标为非机动车、机动车还是行人，则可减小在此情况下误识别的机率。\n[0126] 在本发明的另一可行实施例中，如图5所示，上述所有实施例中的运动目标确定单元12可包括：\n[0127] 第一检测子单元51，用于检测监控图像中是否存在预设图像特征；\n[0128] 在本发明实施例中，预设图像特征可为各种类型的运动目标的易识别特征，比如机动车的车灯、前脸进气栅格、车尾和车盖等，非机动车的车形、车座、车把和后车座等，行人的脸部、胳膊和腿等。在实际应用中，用户可自行设定预设图像特征，也可通过大量实验，获得各种类型的运动目标的易识别特征，作为预设图像特征。\n[0129] 第一确定子单元52，用于当存在预设图像特征时，确定监控图像中存在运动目标。\n[0130] 在本发明实施例中，可当检测到监控图像中存在任一种预设图像特征时，即确定监控图像中存在运动目标；比如，可当检测到机动车的车灯时，即确定监控图像中存在运动目标；也可当检测到监控图像中存在至少两种预设图像特征时，才确定监控图像中存在运动目标；比如，可当同时检测到机动车的车灯和前脸进气栅格，才确定监控图像中存在运动目标，而检测到车灯和前脸进气栅格中的任一特征信息，即认为监控图像中不存在运动目标，这样，可以避免由于检测错误，造成的误判定。\n[0131] 采用本实施例所述方法，主要是考虑到，在有些时段所采集的监控图像并不存在运动目标，若此时，仍对监控图像进行识别，这无疑占用了处理器的处理时间，降低识别运动目标的速度。\n[0132] 在本发明的又一可行实施例中，如图6所示，上述所有实施例中的运动目标确定单元12可包括：\n[0133] 第二检测子单元61，用于检测连续采集的M幅监控图像的背景区域是否发生变化，M为大于或等于2的整数；\n[0134] 第二确定子单元62，用于当发生变化时，确定监控图像中是否存在运动目标。\n[0135] 考虑到若监控区域有运动目标在移动，那么连续采集的监控图像的背景区域一定会发生变化。因此当监控图像的背景区域发生变化时，即可确定监控图像中存在运动目标。\n[0136] 在本发明的另一可行实施例中，如图7所示，上述所有实施例中的装置，在识别运动目标的类型之后，还可包括：\n[0137] 提取单元71，用于从识别的运动目标中提取标识信息；\n[0138] 在本发明实施例中，标识信息可为不同类型运动目标的易识别特征；比如，机动车类型的运动目标的标识信息可为机动车的车标、车辆颜色、车型和车牌号码等；行人类别的运动目标的标识信息可为行人的身高、人脸等；非机动车类别的运动目标的标识信息可为非机动车的车型和颜色等。\n[0139] 嫌疑匹配单元72，用于将提取的标识信息与预存的嫌疑车辆信息或嫌疑人信息相匹配；\n[0140] 在本发明实施例中，可将从机动车或非机动车提取的标识信息与嫌疑车辆信息相匹配，比如：将机动车的标识信息车牌号码与嫌疑车辆的车牌号码相匹配，如果匹配成功，则认为运动目标中存在嫌疑车辆。\n[0141] 将从行人提取的标识信息与嫌疑人信息相匹配。比如：将行人的标识信息人脸与嫌疑人的人脸进行匹配，如果相匹配，则认为运动目标中存在嫌疑人；\n[0142] 报警单元73，用于当匹配成功时，发出报警信息；\n[0143] 在本发明实施例中，当匹配成功时，可发出报警声音且显示嫌疑运动目标作为报警信息，以提醒交通警察或其它工作人员。在本发明其它实施例中，也可当匹配成功时，将嫌疑人和/或嫌疑车辆的标识信息和监控区域的具体位置等作为报警信息发送至警察局的服务器，以通知警察人员此处存在嫌疑人和/或嫌疑车辆。\n[0144] 由上可见，采用本发明的上述装置，可实现自动检测嫌疑车辆和嫌疑人员，且在检测到嫌疑车辆和嫌疑人时，还可自动发出报警信息。\n[0145] 在本发明的又一可行实施例中，如图8所示，上述所有实施例中的装置，还可包括：\n[0146] 光检测单元81，用于检测监控区域的光线强度是否达到预设光线强度；\n[0147] 补光单元82，用于当未达到预设光线强度时，对监控区域进行补光。\n[0148] 补光单元的功能可具体由补光灯、闪光灯中的任一来实现，可由补光灯和闪光灯共同来实现。\n[0149] 考虑到在夜晚或外界光线不足的情况下，所拍摄的监控图像可能并不清晰可见，从而造成不能识别运动目标。因此，在拍摄监控图像之前，检测监控区域的光线强度；且在监控区域的光线强度不足时，对监控区域进行补光，从而确保所拍摄的监控图像清晰可见，进而准确识别运动目标。\n[0150] 本发明还公开了一种运动目标的识别系统，如图9所示，可包括上述所有实施例中的运动目标的识别装置91和终端服务器92；\n[0151] 其中，运动目标的识别装置91，用于识别监控区域的运动目标，且将识别的运动目标发送至终端服务器92；\n[0152] 终端服务器92，用于按机动车、非机动车和行人的分类存储运动目标。\n[0153] 具体的，运动目标的识别装置91可将提取的运动目标的标识信息发送至终端服务器；相应的，终端服务器92可存储运动目标的标识信息。\n[0154] 考虑到，由于工作需要，交管部门或公安部门，有时需查看某时期通过监控区域的机动车、非机动车和行人。采用本发明的装置，交管部门或公安部门，只需在终端服务器中查找所需类型的运动目标即可，而不用重新查看监控视频。比如：公安人员需查看在B日是否有车牌号为XXX的机动车经过监控区域，采用本发明的系统，公安人员只需在终端服务器\n92只查找B日所存储的机动车中进行查找即可，而不必观看B日所有的监控录像。由上可见，采用本发明的装置，可提高办事效率。\n[0155] 为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本发明时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。\n[0156] 以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。\n[0157] 本发明还公开了一种运动目标的识别方法，如图10所示，至少包括以下步骤:\n[0158] 步骤S101:按照预设时间间隔，采集监控区域的监控图像；\n[0159] 步骤S102:确定监控图像中是否存在运动目标；\n[0160] 步骤S103:当监控图像中存在运动目标时，提取运动目标的外形特征和/或速度特征；\n[0161] 步骤S104：根据运动目标的外形特征和/或速度特征，识别运目标识的类型；运动目标的类型包括机动车、非机动车和行人。\n[0162] 由上可见，在本发明实施例中，首先可按照预设的时间间隔，采集监控区域的监控图像；其次可确定所采集的监控图像中是否存在运动目标；再次，可当监控图像中存在运动目标时，提取运动目标的外形特征和/或速度特征；最后，可根据所提取的运动目标的外形特征和/或速度特征，识别运动目标的类型为机动车、非机动车或行人；因此可见，采用本发明的方法，可实现对混行车道中机动车、非机动车和行人的识别，进而实现了对机动车、非机动车和行人的全面监控。\n[0163] 在本发明的又一实施例中，如图11所示，上述所有实施例中的步骤S104可包括：\n[0164] 步骤S111：将运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征相匹配；当匹配成功时，进入步骤S112；否则进入步骤S113；\n[0165] 步骤S112：识别运动目标的类型为机动车；\n[0166] 步骤S113：将运动目标的速度特征分别与预存的非机动车的速度特征和行人的速度特征相匹配；\n[0167] 步骤S114：当运动目标的速度特征与预存的非机动车的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为非机动车；\n[0168] 步骤S115：当运动目标的速度特征与预存的行人的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为行人。\n[0169] 在本发明的另一实施例中，如图12所示，上述所有实施例中的步骤S104可至少包括：\n[0170] 步骤S122：将运动目标的速度特征分别与预存的非机动车的速度特征和行人的速度特征相匹配；\n[0171] 步骤S123：当运动目标的速度特征与预存的非机动车的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为非机动车；\n[0172] 步骤S124：当运动目标的速度特征与预存的行人的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为行人；\n[0173] 步骤S125：当运动目标的速度特征与预存的非机动车的速度特征和行人的速度特征均匹配失败时，将运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征相匹配；\n[0174] 步骤S126：当运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征匹配成功时，识别运动目标的类型为机动车。\n[0175] 在本发明的又一实施例中，如图13所示，上述所有实施例中的步骤S104可至少包括：\n[0176] 步骤S131：将运动目标的外形特征分别与预存的机动车的外形特征、非机动车的外形特征和行人的外形特征相匹配；\n[0177] 步骤S132：当运动目标的外形特征与预存的机动车的外形特征匹配成功时，识别运动目标的类型为机动车；\n[0178] 步骤S133：当运动目标的外形特征与预存的非机动车的外形特征匹配成功时，识别运动目标的类型为非机动车；\n[0179] 步骤S134：当运动目标的外形特征与预存的行人的外形特征匹配成功时，识别运动目标的类型为行人。\n[0180] 在本发明的另一实施例中，如图14所示，上述所有实施例中的步骤S104可至少包括：\n[0181] 步骤S141：将运动目标的速度特征分别与预存的机动车的速度特征、非机动车的速度特征和行人的速度特征相匹配；\n[0182] 步骤S142：当运动目标的速度特征与机动车的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为机动车；\n[0183] 步骤S143：当运动目标的速度特征与非机动车的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为非机动车；\n[0184] 步骤S144：当运动目标的速度特征与行人的速度特征匹配成功时，识别运动目标的类型为行人。\n[0185] 在本发明的又一可行实施例中，如图15所示，上述所有实施例中的步骤S102可包括：\n[0186] 步骤S151：检测监控图像中是否存在预设图像特征；\n[0187] 步骤S152：当存在预设图像特征时，确定监控图像中存在运动目标。\n[0188] 在本发明的另一可行实施例中，如图16所示，上述所有实施例中的步骤S102可包括：\n[0189] 步骤S161：检测连续采集的M幅监控图像的背景区域是否发生变化，M为大于或等于2的整数；；\n[0190] 步骤S162：当发生变化时，确定监控图像中存在运动目标。\n[0191] 在本发明的又一可行实施例中，如图17所示，在上述所有实施例中的步骤S103之后，还可包括：\n[0192] 步骤S171：从识别的运动目标中提取标识信息；\n[0193] 步骤S172：将标识信息与预存的嫌疑车辆信息或嫌疑人信息相匹配；\n[0194] 步骤S173：当匹配成功时，发出报警信息。\n[0195] 在本发明的另一可行实施例中，如图18所示，在上述所有实施例中的步骤S101之前，还可包括：\n[0196] 步骤S181：检测监控区域的光线强度是否达到预设光线强度；\n[0197] 步骤S182：当未达到预设光线强度时，对监控区域进行补光。\n[0198] 以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。