[发明专利]一种基于视觉的前方车辆自动检测方法

权利要求书

1.一种基于视觉的前方车辆自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)通过车载的摄像机获取连续的图像序列，并传输至计算机进行处理；

2)在检测处理开始前，根据摄像机的安装位置，对待检测的图像进行绘制标定线的标定操作，并根据前方车道线和标定线手动设置检测区域；由标定线获得检测区域尺寸和实际尺寸的量化关系，从而获得疑似车辆的实际尺寸；

3)计算机依次按帧进行检测处理，利用车底阴影特征进行检测，初步确定检测区域可能存在前方车辆的矩形框区域R1，有则进入步骤4)；无则进入下一帧图像的检测处理；

4)判断矩形框区域R1内是否是已检车辆，是则跟踪成功，同车帧数加一，保存矩形框区域R1作为已检车辆的位置，保存当前帧的灰度图覆盖含有已检车辆的灰度图，该帧检测结束，进入下一帧图像的检测处理；否则进入步骤5)；

5)判断矩形框区域R1内是否为红色的疑似车辆，是则利用车牌特征进行检测，否则利用车尾灯特征进行检测；

利用车牌特征或利用车尾灯特征，检测成功则找到新车，保存矩形框区域R1作为已检车辆的位置，保存当前帧的灰度图作为含有已检车辆的灰度图，该帧检测结束，进入下一帧图像的检测处理；利用车牌特征或利用车尾灯特征，检测失败该帧检测也结束，进入下一帧图像的检测处理；

6)依次按帧进行检测处理期间，连续设定帧数未找到已检车辆判断为跟丢，对已检车辆进行初始化，将含有已检车辆的灰度图和表示已检车辆位置的矩形框区域R1清零；对未跟丢的情况，同车帧数共有设定帧数找到已检车辆则判断该车为前方车辆，对其进行抓拍；

所述标定线包括上标定线和下标定线共2条、均分布于待检测图像中；

所述检测区域为根据待检测图像选择检测车辆尺寸范围所在的由前方车道线和标定线构成的梯形区域，对于检测区域以外所存在的车辆不作检测处理；

所述步骤3)中利用车底阴影特征进行检测，具体是，对当前帧图像的全图进行二值化分割，利用大津算法获得全图二值化分割阈值和全图二值图；将灰度值低于全图二值化分割阈值的点标记为白点作为前景、其余标记为黑色作为背景，并对全图二值图提取轮廓，求取轮廓的最小外接矩形R2，其内部即为待确定的阴影区域；

判断最小外接矩形R2是否为车底阴影区域，是则接着获取位于最小外接矩形R2上方并与之相接的矩形框区域R1为待确定的有车区域，矩形框区域R1的尺寸满足W(R1)＝W(R2)、H(R1)＝W(R2)*3/4，其中W(R1)和H(R1)、W(R2)分别表示矩形框区域R1的宽度和高度、最小外接矩形R2的宽度；否则该帧检测结束，进入下一帧图像的检测处理。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的前方车辆自动检测方法，其特征在于：所述对当前帧图像的全图进行二值化分割，具体是，先对全图进行采样，由采样获得的像素点代表全局，再利用大津算法求取全图二值化分割阈值。

3.根据权利要求1所述的一种基于视觉的前方车辆自动检测方法，其特征在于：所述判断最小外接矩形R2是否为车底阴影区域，具体是，判断轮廓的中心点是否在选取的检测区域内，将最小外接矩形R2内阴影的前景与其面积作比获得阴影比值，利用标定线获得的量化关系计算获得最小外接矩形R2对应的实际尺寸，以及最小外接矩形R2所在位置和宽高比；

若满足比值阈值、尺寸阈值、位置条件和宽高比条件，则判断最小外接矩形R2为车底阴影区域。

4.根据权利要求1所述的一种基于视觉的前方车辆自动检测方法，其特征在于：所述步骤4)中判断矩形框区域R1内是否是已检车辆，具体是，将矩形框区域R1和已检车辆进行灰度直方图比较获得灰度比，同时比较矩形框区域R1与已检车辆的位置和尺寸获得尺寸误差，若满足灰度阈值、位置条件和尺寸相对误差阈值，则判断矩形框区域R1内为已检车辆。