一種基于車(chē)載利用相鄰幀間圖像結(jié)合單幀圖像檢測(cè)優(yōu)化方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明提出了利用相鄰幀間圖像結(jié)合單幀圖像的行人檢測(cè)優(yōu)化方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法不但對(duì)單幀圖像的檢測(cè)速度進(jìn)行了大幅度的提高，而且對(duì)相鄰幀間的圖像進(jìn)行了優(yōu)化，該方法在降低計(jì)算量的前提下，性能非常接近基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法對(duì)單幀圖像的檢測(cè)，但時(shí)間相對(duì)縮小了近3倍。
【專(zhuān)利說(shuō)明】一種基于車(chē)載利用相鄰幀間圖像結(jié)合單幀圖像檢測(cè)優(yōu)化方
法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于視頻圖像處理及模式識(shí)別【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種基于車(chē)載多幀圖像的行人檢測(cè)的優(yōu)化方法。

【背景技術(shù)】
[0002]隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和機(jī)動(dòng)車(chē)輛的迅猛增加，我國(guó)城市交通問(wèn)題日益嚴(yán)峻。在混合交通系統(tǒng)環(huán)境中，行人和車(chē)輛是交通的主要組成部分。作為影響社會(huì)安定的一個(gè)重要因素，行車(chē)安全越來(lái)越受到社會(huì)的關(guān)注和重視。如果我們把行人檢測(cè)和跟蹤應(yīng)用到智能汽車(chē)的輔助駕駛系統(tǒng)中，對(duì)車(chē)輛前方的行人進(jìn)行檢測(cè)，及時(shí)告知駕駛員車(chē)輛前方存在行人，并進(jìn)行安全預(yù)警，對(duì)減少或避免車(chē)輛與行人發(fā)生碰撞事故有著重大的意義。
[0003]從行人檢測(cè)研究方法的切入點(diǎn)來(lái)看主要分為兩類(lèi):其一是基于背景建模的方法:分割出前景，提取其中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，然后進(jìn)一步提取特征，分類(lèi)判別，在存在下雨、下雪、刮風(fēng)、樹(shù)葉晃動(dòng)、燈光忽明忽暗等場(chǎng)合，該方法的魯棒性不高，抗干擾能力較差且背景建模方法的模型過(guò)于復(fù)雜，對(duì)參數(shù)較為敏感；其二是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法:根據(jù)大量訓(xùn)練樣本構(gòu)建行人檢測(cè)分類(lèi)器，提取的特征一般有目標(biāo)的灰度、邊緣、紋理、形狀、梯度直方圖等信息。
[0004]而當(dāng)前主流的研究方向是從統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)角度出發(fā)，從大量的訓(xùn)練樣本中抽取特征，建立人體模型，把行人檢測(cè)化為一個(gè)模式分類(lèi)的問(wèn)題。其優(yōu)點(diǎn)是可以從樣本集中學(xué)習(xí)人體的不同變化，具有較好的魯棒性，而且合理的選擇訓(xùn)練樣本和特征，結(jié)合結(jié)構(gòu)合理的分類(lèi)算法，可以較好的克服許多不利條件，如行人多樣性、場(chǎng)景多樣性、光照環(huán)境多樣性等的影響。但其不足在于算法的復(fù)雜程度較高，對(duì)單幀圖像的檢測(cè)識(shí)別行人時(shí)耗時(shí)較多，以至于不適合對(duì)多幀實(shí)時(shí)檢測(cè)。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]為了克服現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明為基于車(chē)載多幀圖像的行人檢測(cè)提供了一種優(yōu)化方法。
[0006]本發(fā)明提供了利用相鄰幀間圖像結(jié)合單幀圖像的檢測(cè)優(yōu)化方案，為了實(shí)現(xiàn)該方案，運(yùn)用了以下技術(shù):
[0007]對(duì)于單幀圖像，把圖像從上到下依次分為上、中上、中下、下四個(gè)區(qū)域，并用不同比例的掃描窗口依次對(duì)每一區(qū)域進(jìn)行匹配:1)如果掃描窗口的下邊緣坐標(biāo)小于等于上區(qū)域的下邊界時(shí)用最小窗口遍歷匹配；2)如果掃描窗口下邊緣坐標(biāo)大于上區(qū)域的下邊界小于等于中上區(qū)域的下邊界時(shí)用較小窗口遍歷匹配；3)如果掃描窗口下邊緣坐標(biāo)大于中上區(qū)域的下邊界小于等于中下區(qū)域的下邊界時(shí)用較大窗口遍歷匹配；4)如果掃描窗口下邊緣坐標(biāo)大于中下區(qū)域下邊界時(shí)用較大窗口遍歷匹配。
[0008]對(duì)于多幀圖像，前一幀圖像通過(guò)上述單幀圖像方法進(jìn)行檢測(cè)，提取檢測(cè)出的矩形框的坐標(biāo)并保存；然后通過(guò)改變矩形框的橫縱坐標(biāo)值使矩形框放大一定的比例作為當(dāng)前幀的感興趣區(qū)域，當(dāng)前幀圖像只需對(duì)感興趣區(qū)域通過(guò)上述單幀圖像的方法進(jìn)行掃描窗口遍歷匹配，并且根據(jù)掃描窗口的下邊界區(qū)域可以判斷窗口是否會(huì)增大。由于實(shí)時(shí)圖像不斷有新的行人的出現(xiàn)，可根據(jù)實(shí)際情況對(duì)整幅圖像遍歷匹配的頻率進(jìn)行修改。
[0009]本發(fā)明的有益效果是:不但對(duì)單幀圖像的檢測(cè)速度進(jìn)行了大幅度的提高，而且對(duì)相鄰幀間的圖像進(jìn)行了優(yōu)化。由于在實(shí)際情況中車(chē)輛和行人的距離是越來(lái)越近的，所以行人的矩形框應(yīng)該是越來(lái)越大的，這恰好符合了本發(fā)明方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本發(fā)明的方法在降低計(jì)算量的前提下，性能非常接近基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法對(duì)單幀圖像的檢測(cè)，但時(shí)間相對(duì)縮小了近3倍。

【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0010]圖1是本發(fā)明的基于車(chē)載利用相鄰幀間圖像結(jié)合單幀圖像的檢測(cè)優(yōu)化方法的流程圖；
[0011]圖2是本發(fā)明的方法中單幀行人檢測(cè)的示意圖。

【具體實(shí)施方式】
[0012]下面結(jié)合【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】及【具體實(shí)施方式】對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步說(shuō)明。
[0013]附圖1是本發(fā)明的基于車(chē)載利用相鄰幀間圖像結(jié)合單幀圖像的檢測(cè)優(yōu)化方法的流程圖，采集車(chē)輛前方的圖像并利用單幀進(jìn)行行人檢測(cè)方法對(duì)圖像進(jìn)行掃描窗口匹配檢測(cè)，提取檢測(cè)結(jié)果并保存，然后通過(guò)改變矩形框橫縱坐標(biāo)值使其放大一定的比例作為感興趣區(qū)域(ROI)，把感興趣區(qū)域作為下一幀的檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)并且根據(jù)檢測(cè)區(qū)域內(nèi)掃描窗口的下邊界區(qū)域可以判斷窗口是否會(huì)增大。在進(jìn)行相鄰幀間檢測(cè)的過(guò)程中可根據(jù)行人更新的頻率判斷是否需要全掃描圖像，如果需要?jiǎng)t采集車(chē)輛前方圖像，如果不需要?jiǎng)t繼續(xù)提取檢測(cè)結(jié)果作為下一幀的感興趣區(qū)域。由于實(shí)時(shí)圖像不斷有新的行人的出現(xiàn)，可根據(jù)實(shí)際情況改變是否需要全掃描圖像的頻率，一般情況下5幀/次。
[0014]附圖2是本發(fā)明的方法中對(duì)于單幀進(jìn)行行人檢測(cè)的示意圖，大矩形框?yàn)閳D像區(qū)域，內(nèi)部的大小不一的矩形框表不掃描窗口。若掃描窗口的下邊緣坐標(biāo)小于等于上區(qū)域的下邊界時(shí)用最小窗口遍歷匹配；若掃描窗口下邊緣坐標(biāo)大于上區(qū)域的下邊界小于等于中上區(qū)域的下邊界時(shí)用較小窗口遍歷匹配；若掃描窗口下邊緣坐標(biāo)大于中上區(qū)域的下邊界小于等于中下區(qū)域的下邊界時(shí)用較大窗口遍歷匹配；若掃描窗口下邊緣坐標(biāo)大于中下區(qū)域下邊界時(shí)用較大窗口遍歷匹配。
[0015]本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)施例如下:采集車(chē)輛前方的圖像并對(duì)圖像進(jìn)行掃描窗口匹配檢測(cè)，提取檢測(cè)結(jié)果并保存，后通過(guò)改變矩形框橫縱坐標(biāo)值使其放大為矩形框的1.5倍作為感興趣區(qū)域，把感興趣區(qū)域作為下一幀的檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)并且根據(jù)檢測(cè)區(qū)域內(nèi)掃描窗口的下邊界區(qū)域可以判斷窗口是否會(huì)增大。在進(jìn)行相鄰幀間檢測(cè)的過(guò)程中可根據(jù)行人更新的頻率判斷是否需要全掃描圖像，如果需要?jiǎng)t采集車(chē)輛前方圖像，如果不需要?jiǎng)t繼續(xù)提取前一幀檢測(cè)結(jié)果的矩形框，通過(guò)改變矩形框橫縱坐標(biāo)值使其放大為矩形框的1.5倍作為下一幀的感興趣區(qū)域。
[0016]以上內(nèi)容是結(jié)合具體的優(yōu)選實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明所作的進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明，不能認(rèn)定本發(fā)明的具體實(shí)施只局限于這些說(shuō)明。對(duì)于本發(fā)明所屬【技術(shù)領(lǐng)域】的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干簡(jiǎn)單推演或替換，都應(yīng)當(dāng)視為屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。
【權(quán)利要求】
1.一種基于車(chē)載利用相鄰幀間圖像結(jié)合單幀圖像的檢測(cè)優(yōu)化方法，其特征在于:所述方法包括以下步驟: 步驟Al:前一幀圖像通過(guò)單幀圖像方法進(jìn)行行人檢測(cè)，提取檢測(cè)出的矩形框的坐標(biāo)并保存； 步驟A2:根據(jù)前一幀圖像檢測(cè)的結(jié)果對(duì)下一幀圖像的行人進(jìn)行跟蹤和識(shí)別，具體為:通過(guò)改變前一幀矩形框的橫縱坐標(biāo)值使矩形框放大一定的比例作為當(dāng)前幀的感興趣區(qū)域，當(dāng)前幀圖像只需對(duì)感興趣區(qū)域通過(guò)步驟Al中的單幀圖像的方法進(jìn)行掃描窗口遍歷匹配，并且根據(jù)掃描窗口的下邊界區(qū)域判斷窗口是否會(huì)增大。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟Al具體為:單幀圖像采用劃分區(qū)域遍歷式方法，把圖像從上到下依次分為上、中上、中下、下四個(gè)區(qū)域，并用不同比例的掃描窗口依次對(duì)每一區(qū)域進(jìn)行匹配，包括以下步驟: 步驟B1:掃描窗口的下邊緣坐標(biāo)小于等于上區(qū)域的下邊界時(shí)用最小窗口遍歷匹配； 步驟B2:掃描窗口下邊緣坐標(biāo)大于上區(qū)域的下邊界小于等于中上區(qū)域的下邊界時(shí)用較小窗口遍歷匹配； 步驟B3:掃描窗口下邊緣坐標(biāo)大于中上區(qū)域的下邊界小于等于中下區(qū)域的下邊界時(shí)用較大窗口遍歷匹配； 步驟B4:掃描窗口下邊緣坐標(biāo)大于中下區(qū)域下邊界時(shí)用較大窗口遍歷匹配。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于:在所述步驟Al之前還包括步驟AO:采集車(chē)輛前方圖像。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于:在所述步驟A2之后還包括步驟A3:進(jìn)行相鄰幀間檢測(cè)的過(guò)程中根據(jù)行人更新的頻率判斷是否需要全掃描圖像，如果需要?jiǎng)t重新采集車(chē)輛前方圖像，如果不需要?jiǎng)t繼續(xù)提取步驟Al的檢測(cè)結(jié)果作為下一幀的感興趣區(qū)域。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，由于實(shí)時(shí)圖像不斷有新的行人的出現(xiàn)，所述方法根據(jù)實(shí)際情況對(duì)整幅圖像遍歷匹配的頻率進(jìn)行修改。
【文檔編號(hào)】G06T7/60GK104376302SQ201410655255
【公開(kāi)日】2015年2月25日 申請(qǐng)日期:2014年11月17日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月17日
【發(fā)明者】左石凱, 王明江 申請(qǐng)人:哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳研究生院