[发明专利]自动驾驶中一种结合图形处理器进行限速牌检测的方法

权利要求书

1.自动驾驶中一种结合图形处理器进行限速牌检测的方法，其特征在于，所述自动驾驶中一种结合图形处理器进行限速牌检测的方法包括以下步骤：

S1、接收车辆摄像头获取的视频图像，并将接收的视频图像上传至图形处理器；

S11、从摄像头获取1600像素宽、1200像素高的彩色RGB图像，存储至中央处理器中；

S12、将中央处理器中的彩色RGB图像上传到图形处理器中；

S13、在图形处理器上，将大小为1600*1200的彩色RGB图像压缩到大小为1200*900的彩色RGB图像；

S2、在图形处理器上，对视频图像中的红色区域进行二值化分析提取，并进行均值模糊得到精简后的红色图像；

S21、在图形处理器上，将彩色RGB图像转换为HSV图像，根据H分量和S分量，获取红色二值图R和红色程度图RL；

S22、对红色程度图和红色二值图使用5*5的块大小进行均值模糊，得到模糊后的红色程度图RL_blur和模糊后的红色二值图R_blur；

S23、根据红色程度图RL_blur和红色二值图R_blur获取精简后的红色图像R_refine，并将红色图像R_refine回传至中央处理器中；

S3、将精简后的红色图像回传至中央处理器上，对精简的红色图像进行多次连通体分析，获取限速牌的粗略位置；

S4、根据限速牌的粗略位置，在原始彩色图像上使用支持向量机分类器，判别该位置是否为限速牌。

2.根据权利要求1所述的自动驾驶中一种结合图形处理器进行限速牌检测的方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下分步骤：

S31、对精简的红色图像R_refine进行连通体分析，获取每个连通体的信息；

S32、将每一个连通体填充为实心的凸多边形，得到填充后的红色图像R’_refine，从而获取到不包含红边的限速牌的粗略位置的图像R_hole；

S33、对图像R_hole进行腐蚀得到图像R’_hole，在图像R’_hole上进行连通体分析，获取所有的连通体信息；

S34、将连通体信息转换为原始彩色图像上对应的连通体信息，并根据限速牌的图像因素的限制，获取限速牌的粗略位置。

3.根据权利要求2所述的自动驾驶中一种结合图形处理器进行限速牌检测的方法，其特征在于，所述图像R_hole的获取公式如下；

R_hole(x,y)＝R'_refine(x,y)-R_refine(x,y)。

4.根据权利要求2所述的自动驾驶中一种结合图形处理器进行限速牌检测的方法，其特征在于，所述限速牌的图像因素包括限速牌的最小像素面积、最大像素宽、最小像素宽、最大像素高、最小像素高、最小高宽比、最大高宽比、像素面积与对应圆面积最小比、像素面积与对应圆面积最大比。

5.根据权利要求1所述的自动驾驶中一种结合图形处理器进行限速牌检测的方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下分步骤：

S41、所述粗略位置的框定形状为矩形框，根据每一个矩形框的起点和宽高，以及彩色RGB图像，计算该矩形的HOG特征；

S42、根据HOG特征训练支持向量机分类器，并加载训练之后的支持向量机分类器；

S43、使用支持向量机分类器对矩形框的HOG特征进行判断，当分类器的函数返回值为1时，表示该矩形框为限速牌，反之则不是限速牌。

6.根据权利要求1所述的自动驾驶中一种结合图形处理器进行限速牌检测的方法，其特征在于，将检测出来的限速牌个数和位置按照输出参数的形式输出。