[发明专利]基于行人特征与车载摄像头的盲人检测与识别方法与系统

说明书

技术领域

本发明属于主动驾驶领域，具体说是一种基于行人特征与车载摄像头的盲人检测与识别方法与系统。

背景技术

近年来随着汽车辅助驾驶项目的快速发展，基于车载摄像头的行人检测技术获得了长足的发展，并不断应用到汽车主动安全与主动驾驶项目中。目前，各个研发机构只是检测出行人并且进行相关的告警，以提醒驾驶者需要注意前方有行人需要注意。针对行人类型的检测与识别，虽然对驾驶者也有很大的参考价值，但是由于技术等方面问题，还没有相关比较公开的研究资料。

鉴于此，本发明提出一种基于组合特征的基于车载摄像头的盲人检测与识别方法，通过该技术可以帮助驾驶者在遇到盲人等特殊群体的时候，能够及时避让或做出特殊处理。

发明内容

针对现有技术中存在的上述不足之处，本发明要解决的技术问题是提供一种基于行人特征与车载摄像头的盲人检测与识别方法与系统。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种基于行人特征与车载摄像头的盲人检测与识别方法，包括以下步骤：

车载视觉传感器实时采集车辆周围的原始图像；

根据行人特征获得每一帧原始图像的行人hog特征图像，利用行人分类器判断行人hog特征图像中是否有行人，若有行人则在原始图像或行人hog特征图像中标记行人，若没有则进行下一帧检测；

在行人hog特征图像中的行人周围区域利用盲杖分类器判断是否有盲杖，若有则在原始图像或行人hog特征图像中标记盲杖，若没有则进行下一帧检测；

将原始图像或行人hog特征图像映射到三维世界坐标系下，利用导盲犬分类器判断三维世界坐标系下的图像中是否有导盲犬，若有则在原始图像或行人hog特征图像中标记导盲犬，若没有则进行下一帧检测；

对行人hog特征图像内的行人头部区域进行窗口遍历，在每一个窗口利用盲镜分类器判断是否有盲镜，若有则在行人hog特征图像中标记盲镜；判定该行人为盲人；若没有则进行下一帧检测；

所述行人分类器通过离线训练得到，具体包括：

通过视频采集传感器采集样本图像；

通过样本图像获取行人hog特征图像；

在行人hog特征图像上进行行人的训练学习，获取行人的统计特征，即{f_k(x)}，k＝1，……，N，N为正整数，其中，fk(x)=1Σt=1Tαtht(x)>=βk0else,]]>x表示输入的行人hog特征图像，h_t(x)表示第t个弱分类器，其计算结果加权α_t后即为α_th_t(x)，加权求和后则构成了强分类器，f_k(x)表示行人分类器的一个强分类器，β_k表示所有弱分类器加权求和后需要满足的阈值，当整体权重之和大于β_k时，则认为满足该强分类器。

所述行人hog特征图像通过以下步骤获得：

设计hog特征块高宽比为1:1，16*16像素块，块中平均分割而成的四个单元像素块，大小为8*8；计算样本hog特征的步长为8个像素；