[发明专利]一种基于车载单目相机的车辆检测定位方法

说明书

本发明公开了一种基于车载单目相机的车辆检测定位方法，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；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。采用本发明，提高了车辆定位的准确度。

技术领域

本发明涉及车辆技术领域，特别涉及到一种基于车载单目相机的车辆检测定位方法。

背景技术

目前通常利用边缘信息检测车辆目标，在复杂的城市路况中，目标有时候会与背景连载一起，从而造成漏检，同时用于背景的复杂化，会产生大量的误检，另一种方法利用级联分类器进行目标的检测，但是由于分类器在训练时都是长宽等比例训练，最后检测的目标框长宽也是等比例，但是由于实际场所中，比如小汽车，SUV，面包车等并非等比例存在，而且同一类车载不同的视角下也不是同一尺度，最终会导致虽然能检测到目标框，但是却不是在准确的位置上，其中红色为实际的车辆尾部位置，蓝色为检测框比例为1∶1的检测位置。同时现有的方法很多不考虑视频序列中的车辆上下文关系，导致同一目标的检测结果在视频序列中极不稳定。

发明内容

本发明的目的提供一种基于车载单目相机的车辆检测定位方法，提高了车辆检测目标框定位的准确度。

为解决现有技术存在的问题，本发明提供一种基于车载单目相机的车辆检测定位方法，该方法包括：

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；

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。

本技术方案在通过分类器对目标框图像进行检测后，对目标框进行回归校正，从而使目标框与车辆相匹配，从而提高了车辆定位的准确度。

优选的，所述检测区间为行驶车辆的当前车道和与当前车道相邻的左右两车道。这样的检测区间的设置如果太大则会造成检测时间长效率低的缺陷，如果检测区间太小则会使检测结果出现误差，因此本发明设置以当前行驶车辆所在的车道为中心，并且包括左右两侧的车道，这样的范围既能够提高检测的速度，同时又提高了位置检测的准确度。

优选的，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。

本技术方案采用分类器对目标框图像是否为车辆进行确定，分类器不仅包括由多个弱分类器串联而成的强分类器，而且还包括多个强分类器的级联判断，从而提高了目标框图像信息识别的准确度。

优选的，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。