[发明专利]基于车底阴影的前车运动车辆检测方法

权利要求书

1.基于车底阴影的前车运动车辆检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：通过装置于车辆内的摄像机实时的采集车辆信息，将获得的车辆行驶视频按照帧分割成一系列的图像序列，并对图像进行灰度化、二值化及降噪预处理；

S2：已知视频图像的一帧灰度图像I，计算灰度图像I的均值与方差以及可调参数a，利用下式计算第一次；

；

；

S3：统计低于的像素点，计算其均值与方差以及可调参数b，利用下式计算第二次将其作为分割图像的阈值；

；

；

S4：利用下列各式判断并寻找阴影线的起点、终点及所在行位置；对阴影分割后的图像搜索阴影线起始位置、终点位置；按从上往下，从左往右，当符合下式时，记为起点；

；

当符合下式时，记为终点；

；

投影到图像中的车宽近似用透视投影公式表示：

；其中，w为图像中目标的宽度（单位：像素）；为车辆实际宽度（单位：m）；H为摄像机光轴距离水平路面高度（单位：m）；y为图像中目标所在的行（单位：像素）；

记录满足下式的阴影线起点、终点及行位置，反之，删除阴影线；

；

S5：根据目标阴影线的相邻性及上下线之间关系合并阴影线，确定车底与路面的交线，从而定位目标的假设矩形区域；

S6：在假设矩形区域内，利用垂直Sobel边缘检测和Hough变换准确提取车辆的左右边界；

S7：计算精确提取的假设矩形区域内的熵值归一化的对称性测度，统计中得出时，则目标为车辆；反之，为虚假车辆。

2.根据权利要求1所述的前车运动车辆检测方法，其特征在于，对称性测度的计算方法如下：

假设矩形框其列方向上灰度均值视为横坐标的一维函数：

；

对称轴取矩形框竖直中轴 ，宽度为矩形宽度，以为纵轴的新坐标下，的偶函数和奇函数分量分别为：

，

，

奇函数分量均值为0，偶函数分量均值大于0，对偶函数分量归一化，保证其均值为0，则有：

；

目标矩阵的对称度测量为：

将信息量定义为：

；

信息熵定义为信息量的数学期望：

；

对于灰度图像取值范围为，为灰度图像信息熵最大值；

引用熵值归一化的对称性测度排除虚假目标，定义为：

。