[发明专利]一种基于视频图像的环卫工人识别预警方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像识别领域，具体地说是一种基于视频图像的环卫工人识别预警方法。

背景技术

随着现在人们生活水平的提高飞，汽车可以说是我们出行常用的交通工具，越来越多的人拥有汽车。而环卫工人经常会出现在马路中央来清扫路面垃圾，或者清扫路面积雪，飞驰的汽车对他们构成了安全威胁，环卫工人丧命车轮之下的报道屡见不鲜。所以在环卫工人辛苦工作时，保证他们的人身安全则是重中之重。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于视频图像的环卫工人识别预警方法,通过颜色识别技术以及行人检测技术的结合，进行环卫工人检测，并给出预警，以此来减少交通事故发生的概率。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：

一种基于视频图像的环卫工人识别预警方法，包括以下步骤：

步骤1：采集行车过程中的图像信息，并截选出感兴趣区域；

步骤2：对感兴趣区域进行条件筛选，得到初步筛选结果；

步骤3：根据初步筛选结果，利用HOG与Harr特征结合的组合为特征，使用Adaboost分类器进行分类，判断初步筛选结果是否为行人；

步骤4：如果区域内存在行人，则进行报警，否则继续遍历下一帧图像。

所述截选出感兴趣区域包括以下过程：

步骤1：将当前帧图像进行色彩空间转换，从RGB空间转换为HSV空间；

步骤2：遍历图像的H分量的所有点，如当前点满足H∈[0,10]||H∈[350,360]，则将该点置为1，否则置为0，形成掩膜矩阵MASK；

步骤3：统计得到的掩膜矩阵MASK的连通域，并确定每个连通域的闭包矩形，即为截选出的感兴趣区域。

所述条件筛选为，如果感兴趣区域所确定的闭包矩形的宽高比在0.5～1之间，则判定该闭包矩形内为行人，否则不为行人。

所述判断初步筛选结果是否为行人包括以下过程：

Adaboost分类器输出为初步筛选结果所对应的认证标签，其中标签为1表示筛选结果区域为行人，否则筛选结果区域不是行人。

本发明具有以下有益效果及优点：

1.本发明实现对环卫工人的检测，并给出预警，减少了事故的发生率。

2.本发明通过采用颜色空间转换，并提取相应颜色的方法，缩小了检索区域，提高了效率。

附图说明

图1是本发明的方法流程图；

图2是本发明的感兴趣区域截取流程图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。

如图1所示是本发明的方法流程图。

步骤1：当汽车开始行进时启动环卫工人预警系统。

步骤2：车载摄像头开启，并记录行车视频。

步骤3：当前帧图像进入感兴趣区域截取模块进行感兴趣区域截取。

步骤4：针对S3步骤形成的感兴趣区域进行条件筛选，明显不是环卫工人的区域将被筛除。

步骤5：利用以HOG与Harr特征结合的组合为特征，使用Adaboost分类器进行分类，确定区域内是否为行人。

步骤6：如区域内存在行人，则进行报警，否则，遍历下一帧图像，直至系统关闭。

如图2所示为本发明的感兴趣区域截取流程图。

具体步骤如下：

S1将当前帧图像进行色彩空间转换，从RGB空间转换为HSV空间。

S2遍历图像的H分量，如该点满足H∈[0,10]||H∈[350,360]则将该点置为1，否则置为0，形成掩膜矩阵MASK。

S3将掩膜MASK统计连通域，并确定每个连通域的闭包矩形。

条件筛选为宽高比筛选，如闭包矩形宽高比大于1则肯定不是环卫工人。