[发明专利]基于姿态检测与衣帽特征的交警检测方法和系统

说明书

本发明涉及基于姿态检测与衣帽特征的交警检测方法和系统，方法包括：通过车载视觉传感器实时采集原始图像；对原始图像利用行人hog特征提取算法获取特征图像_XR；将特征图像_XR中的行人区域通过预设的交警位姿模板进行模板匹配；将行人区域坐标进行模糊匹配，得到交警相似度；当相似度大于阈值时，则发送交警姿态标识至信息解读模块；将交警姿态标识对应的交通指挥信息提示驾驶者。系统包括：车载视觉采集模块、行人检测模块、行人姿态检测模块、衣帽特征模糊检测模块、信息解读模块。本发明能准确、快速的检测出交警及其姿态，对主动驾驶具有重要指导意义。

技术领域

本发明属于主动驾驶领域，具体说是基于姿态检测与衣帽特征的交警检测方法和系统。

背景技术

近年来汽车主动驾驶技术发展得如火如荼，各汽车厂商与科技公司纷纷推出自己的主动驾驶试验概念车。这些实验概念车通过行人检测、车辆检测、交通信号灯检测、GPS定位与地图查找、路径规划等技术来指导其进行自主驾驶，甚至无人驾驶。这些实验车可以在一些比较常见的路况情形下，几乎完全脱离人为操作进行汽车的控制与驾驶。但是在有些特殊的交通场景下，是由交警来指挥车辆行为的。而目前的主动驾驶车辆还没有主动对交警进行积极的应对措施。

鉴于此，本发明提出一种基于交警衣帽特征与姿态检测相结合的交警检测方法。通过该技术，可以使主动驾驶在检测出行人的时候，进一步检测其是否是交警，如果是交警则进行告警，提醒主动驾驶切换回人为驾驶模式、以及对交警姿态进行解读等。

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检测交警并解读交警指挥动作的方法和系统。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：基于姿态检测与衣帽特征的交警检测方法，包括以下步骤：

车载视觉采集模块：通过车载视觉传感器实时采集原始图像；

行人检测模块：对原始图像利用行人hog特征提取算法获取特征图像_XR；当特征图像_XR中有行人时，则在特征图像_XR中标记行人并传送行人坐标至行人姿态检测模块；

行人姿态检测模块：将特征图像_XR中的行人区域通过预设的交警位姿模板进行模板匹配；当姿态相似度大于阈值时，认为匹配成功，并将行人区域坐标传至衣帽特征模糊检测模块；

衣帽特征模糊检测模块：将行人区域坐标进行模糊匹配，得到交警相似度；当相似度大于阈值时，则发送交警姿态标识至信息解读模块；

信息解读模块：将交警姿态标识对应的交通指挥信息提示驾驶者。

所述对原始图像利用行人hog特征提取算法获取特征图像_XR；当特征图像_XR中有行人时，则在特征图像_XR中标记行人并传送行人坐标至行人姿态检测模块包括以下步骤：

1)将原始图像进行hog特征提取得到特征图像_XR，具体为：

hog特征为高宽相等的像素块，像素块中平均分割成四个单元像素块，hog特征的步长为像素块的高；

对原始图像的YUV的每个通道进行hog特征提取，将每个通道得到的特征根据权重进行加权计算得到特征图像_XR；

2)通过行人分类器对特征图像_XR进行检测，并将检测到的行人坐标发送至行人姿态检测模块。

所述通过行人分类器对特征图像_XR进行检测，并将检测到的行人坐标发送至行人姿态检测模块包括以下步骤：