[发明专利]车辆的检测方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种车辆的检测方法及装置。

背景技术

随着人们生活质量的不断提高，汽车作为民众出行的工具变得日益普及。由于汽车的行车安全十分重要，而传统的被动安全技术已经不能避免交通事故发生，因此，需要采用一些主动安全技术预防交通事故的发生。由于在主动安全技术中，有时需要对道路上的车辆进行检测，检测路上是否有车辆，根据检测结果采取相应的主动安全措施。因此，需要根据实际情况选择合理的方法对车辆进行检测。

相关技术中提供了一种车辆的检测方法，在该方法中，预先确定车辆的外观信息，如车辆的轮廓、对称性以及颜色等。获取待检测的图像，提取图像中某一区域的轮廓，对称性以及颜色等信息。根据预先确定的车辆外观信息对图像中提取到的某一区域的轮廓，对称性以及颜色等信息进行辨识，若图像中提取到的某一区域的轮廓，对称性以及颜色等信息中包含一定数量的预先确定的车辆外观信息，则确定该区域中存在车辆。再对图像中所有区域按照上述方法进行检测，即可确定图像中的所有车辆。

在实现本发明的过程中，发明人发现上述方法至少存在以下问题：

由于图像中的某一区域的轮廓，对称性以及颜色等信息需要在有环境光源的情况下才能比较容易提取，但若在夜间的情况下，由于缺少日光这个环境光源，图像中的某一区域的轮廓，对称性以及颜色等信息难以提取。另外，提取出来的特征信息由于缺少光源而难以辨识，从而导致车辆检测的准确性不高。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明实施例提供了一种车辆的检测方法及装置。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种车辆的检测方法，所述方法包括：

获取待检测的远红外图像，并确定所述远红外图像的亮度值阈值；

根据所述亮度值阈值将所述远红外图像转化为对应的二类化图像；

提取所述二类化图像中所有的连通区域，并确定每个连通区域的特征向量；

根据每个连通区域的特征向量检测每个连通区域是否包含车辆，并根据每个连通区域的检测结果确定所述远红外图像中的所有车辆。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述确定所述远红外图像的亮度值阈值，包括：

计算不同亮度值对应的类间距离；

确定计算出的所有类间距离中的最大类间距离，并将所述最大类间距离对应的亮度值作为亮度值阈值。

结合第一方面，在第一方面的第二种可能的实现方式中，所述根据每个连通区域的特征向量检测每个连通区域是否包含车辆之前，还包括：

获取至少一个正样本和至少一个负样本，每个正样本为包含车辆的图像，每个负样本为不包含车辆的图像；

确定每个样本的特征向量，并将每个样本的特征向量输送到支持向量机中进行训练，得到对应的车辆分类器；

所述根据每个连通区域的特征向量检测每个连通区域是否包含车辆，包括：

将每个连通区域的特征向量输送至所述车辆分类器中，并根据所述车辆分类器的输出结果确定每个连通区域是否包含车辆。

结合第一方面，在第一方面的第三种可能的实现方式中，所述确定每个连通区域的特征向量，包括：

对每个连通区域计算每种预设哈尔特征的特征值，所述预设哈尔特征的数量为至少一个；

根据对每个连通区域计算得到的每种预设哈尔特征的特征值构建每个连通区域的特征向量。

结合第一方面的第三种可能，在第一方面的第四种可能的实现方式中，所述对每个连通区域计算每种预设哈尔特征的特征值，包括：

在每个连通区域中确定每种预设哈尔特征对应的矩形，并确定每种预设哈尔特征对应的矩形中每种像素值的像素数量，每种预设哈尔特征对应的矩形中包括两种像素值；

计算每种预设哈尔特征对应的矩形中每种像素值的像素数量之间的差值，并将每种预设哈尔特征对应的矩形中每种像素值的像素数量之间的差值作为每种预设哈尔特征的特征值。

第二方面，提供了一种车辆的检测装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取待检测的远红外图像；

第一确定模块，用于确定所述远红外图像的亮度值阈值；

转化模块，用于根据所述亮度值阈值将所述远红外图像转化为对应的二类化图像；

提取模块，用于提取所述二类化图像中所有的连通区域；

第二确定模块，用于确定每个连通区域的特征向量；

检测模块，用于根据每个连通区域的特征向量检测每个连通区域是否包含车辆；