[发明专利]一种基于车载单目相机的车辆检测定位方法

权利要求书

1.一种基于车载单目相机的车辆检测定位方法，其特征在于，包括：

S1，获取来自行驶车辆车载单目相机的前视图像信息；

S2，根据预设的ROI区域，确定与所述前视图像信息对应的目标框图像；

S3，将目标框图像输入到分类器中进行检测，确定目标框中的图像是否为车辆；

S4，在目标框中的图像为车辆时，对目标框进行回归校正,具体包括：

训练的输入为带有车辆的灰度图像及其对应的四个顶点的坐标；

进行两组卷积-稀疏-池化层，再连接三个卷积层，输出为左上角和右下角坐标4个变量；

通过损失函数回归校正目标框，以调整用于计算目标框位置的中间参数；所述损失函数为输出4个变量与灰度图像四个顶点坐标的绝对值的和；

S5，显示所述回归校正过的目标框，并根据所述目标框确定前方车辆的位置。

2.根据权利要求1所述的车辆检测定位方法，其特征在于，所述预设的ROI区域为行驶车辆的当前车道和与当前车道相邻的左右两车道。

3.根据权利要求1所述的车辆检测定位方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

将所要检测的目标框图像输入到分类器中，根据弱分类器计算相应的LBP特征值，并将多个弱分类器的特征值组合成一个强分类器；

强分类器的值与预设的第一阈值进行比较判断，若强分类器的值大于预设的第一阈值，则判继续下一个强分类器的比较，否则，进行丢弃处理；

若目标框图像通过了所有的强分类器，则表示该目标框为车辆。

4.根据权利要求1所述的车辆检测定位方法，其特征在于，所述步骤S3还包括：

采用分类器确定当前帧的目标框图像是否为车辆，并在判断为是后，将检测位置标识为遮罩标记区域

在对下一帧进行检测时，将待检测目标框图像与遮罩标记区域进行比较，判断当前待检测目标框图像与遮罩标记区域的重合度是否大于预设的第二阈值，若是，则丢弃，否则判定待检测目标框图像为车辆。

5.根据权利要求1所述的车辆检测定位方法，其特征在于，所述步骤S3之前还包括：

通过相机标定的道路模型，以不同的长度映射实际车辆的物理长度，并将车的宽度范围设定检测标准；

若输入目标框图像的选框宽度与设定的检测标准一致，则判定目标框图像中可能为车辆，否则，跳出。

6.根据权利要求1所述的车辆检测定位方法，其特征在于，还包括：

采用下面算法对车辆目标框进行跟踪：

X(k|k-1)＝A X(k-1|k-1)+B U(k)...................(1)

P(k|k-1)＝A P(k-1|k-1)A’+Q....................(2)

X(k|k)＝X(k|k-1)+Kg(k)(Z(k)-H X(k|k-1))................(3)

Kg(k)＝P(k|k-1)H’/(H P(k|k-1)H’+R)...............(4)

P(k|k)＝(I-Kg(k)H)P(k|k-1)........................... (5)

其中X为状态量，k为离散的时间序列，A，B，H为状态空间矩阵，P为系统的协方差矩阵，Q，R分别为过程噪声和观测噪声，Kg为系统增益，Z为观测值，即上一步的回归框。

7.根据权利要求6所述的车辆检测定位方法，其特征在于，还包括：通过检测当前接收帧的待检测目标框图像与上一帧目标框图像的确定位置之间的误差来调整QR矩阵，使其能更稳定的跟踪目标，调整公式为：

Q(t)＝Q(t-1)+(abs(Δ)-α)*β..............................(6)

R(t)＝R(t-1)-(abs(Δ)-α)*γ..............................(7)

其中Δ为两帧之间的误差值，α为设定的阈值，β，γ为所对应的系数；

所述上一帧目标框图像的确定位置为，目标框图像确定为车辆时目标框位置。