[发明专利]一种基于图像分层技术的车辆检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于图像分层技术的车辆检测方法，包括：采集包含车辆的背景图像；对所述背景图像进行二次图像分层，得到包含车辆的目标图像；对所述目标图像进行边界修正；利用多帧联合检测根据当前帧之前的多帧目标图像中检测出车辆的邻域范围内，产生当前帧的候选窗口，将所述候选窗口中检测出车辆的作为目标窗口；将所有帧的目标窗口进行图像去重合处理从而得到包含车辆的目标区域；输出目标区域坐标。本发明还公开了一种基于图像分层技术的车辆检测系统，包括：图像采集模块、图像分层模块、图像去重合模块、输出模块。

技术领域

本发明涉及图像分层技术领域，尤其涉及一种基于图像分层技术的车辆检测方法及系统。

背景技术

作为FCW(前方碰撞预警，Front Collision Warning)中重要的一环，基于视觉传感器的移动车辆检测成为众多同行研究的焦点之一。传统的基于视觉传感器的移动车辆检测技术主要应用在高速公路上或城市快道上，这些道路背景干净，干扰比较少，基本不受城市高楼等的阴影影响，所以整体的检测效果比较理想。而在普通道路上，由于车辆在道路上行驶的过程中，容易受到周围高楼的投影影响或马路两侧树木阴影的影响，以及其他物体的干扰，导致车辆检测效果出现很大程度的滑坡，检出率降低而虚警增高。

因此，亟需车辆检测方法，能够利用逐层剥离的手段将阴影与道路、车辆与阴影逐步剥离开，然后再进行车辆边界的修正，并进行精确的检测。

发明内容

为了克服上述技术缺陷，本发明的目的在于提供一种基于图像分层技术的车辆检测方法及系统。

本发明公开了一种基于图像分层技术的车辆检测方法，包括：采集包含车辆的背景图像；对所述背景图像进行二次图像分层，得到包含车辆的目标图像；对所述目标图像进行边界修正；利用多帧联合检测根据当前帧之前的多帧目标图像中检测出车辆的邻域范围内，产生当前帧的候选窗口，将所述候选窗口中检测出车辆的作为目标窗口；将所有帧的目标窗口进行图像去重合处理从而得到包含车辆的目标区域；输出目标区域坐标。

优选地，所述采集包含车辆的背景图像包括，使用经过采样的图像y通道信息检测车辆，采集检测出车辆的背景图像。

优选地，所述利用图像分层技术处理背景图像包括：采集所述背景图像中各个像素的像素值；针对每一像素计算该像素与其他像素之间欧氏距离和；对所述每一像素的距离和进行指数运算得到该像素的特征值，根据每一像素的特征值获取特征图像；记录所有特征值中的最大值与最小值，计算所述最大值与最小值之差将所述特征图像映射至0-255的数值范围内；通过对应所述像素值与所述特征值将所述背景图像映射至所述数值范围内得到第一拉伸图像；将所述特征图像减去所述第一拉伸图像以获得子背景图像；将所述子背景图像映射到所述数值范围中获取第二拉伸图像；将所述第二拉伸图像减去所述特征图像得到所述目标图像；二值化所述目标图像。

优选地，在获取特征图像后，对所述特征图像进行均值滤波，增强所述特征图像的边缘部分。

优选地，所述均值滤波可具有方向倾斜以实现特定方向边缘的增强。

优选地，所述对所述目标图像进行边界修正包括：基于车辆的形状预设一个修正窗口，对所述二值化的目标图像的左右边界和上下边界进行边界修正。

优选地，所述图像去重合处理包括：对所有帧的目标窗口是否重合进行判定，对有重合区域的目标窗口进行置信度判定，留下置信度高的目标窗口，去除置信度低的目标窗口。