[发明专利]一种基于航拍影像的人机交互式道路检测方法

说明书

本发明公开了一种基于航拍影像的人机交互式道路检测方法，本发明基于无人机航拍影像的目标识别检测是人工智能研究的一个重要领域，目标识别检测主要是通过计算机视觉技术和图像处理技术，对图像进行分析、处理、理解，完成对图像的检测和分类。而将本发明应用到道路管理部门是一个非常大的进步。

技术领域

本发明涉及影像技术领域，尤其涉及一种基于航拍影像的人机交互式道路 检测方法。

背景技术

大背景：随着道路基础设施的大量建设，传统的道路管理方法和技术已经 越来越不能满足道路管理的要求。道路管理部门也在不断的探索和寻求更高效 的管理技术和方法。同时，伴随着我国低空域的开放以及无人机的发展，利用 无人机航拍道路及其道路附属设施，对其进行识别检测为道路管理部门提供了 一种新的解决方案。基于无人机航拍影像的目标识别检测是人工智能研究的一 个重要领域，目标识别检测主要是通过计算机视觉技术和图像处理技术，对图 像进行分析、处理、理解，完成对图像的检测和分类。而将该技术应用到道路 管理部门，那么对于该技术在应用上也是一个非常大的进步，因此，探索无人 机航拍影像的的图像识别检测技术是具有非常大的意义。

小背景：目前，国内外的学者在道路检测上的研究大多集中于自动驾驶领 域。道路检测是自动驾驶要解决的一个重要任务，特别是近几年一些高科技公 司自动驾驶技术的普及，相关的研究以及论文的发表会越来越多，他们的影像 多来自于车载相机获取。

由于车载影像和航空影像各自的特点，前者正视视角获取图像，后者俯视 视角，所以基于车载影像的道路检测算法框架不能适应航空影像。近几年来， 学术界关于航空影像的道路检测，相关学者提出了一些方法。

现有技术方案：

Hailing Zhou作者首先提出了一种无人机视频检测道路的框架，对于静态 道路检测，提出基于图形切分的道路检测方法，用GMM来模拟图像颜色分布的 地方，利用结构张量捕捉图像边缘信息。实验结果表明，该精度较高但算法时 间复杂度过高。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种基于航拍影像的人机交 互式道路检测方法。

本发明通过以下技术方案来实现上述目的：

本发明算法步骤如下：算法1：高斯混合模型的创建：

输入：初始化样本图像的道路区域像素数Γ和要聚类的模型个数k，非道路 同样

输出：聚类的模型个数k，以及对应聚类的每一个cluster的高斯模型参数C₁,...,C_k

(1)首先初始化C_m＝Γ,m＝1，C_m是最大特征值的clutser数

(2)遍历模型个数k，计算均值μ_m，3×3矩阵的协方差∑_m，以及其最大

特征值λ_m和对应的特征向量v_m.

(3)Split分成两组，要求C_k＝{c∈C_m:v_mc≤v_mμ_m}，以及C_m＝C_m-C_k

(4)遍历上一步计算后的C_m＝C_m-C_k，对于C_i，计算对应的协方差∑_i以

及相应的特征值λ_i

(5)若(λ_i≥λ_m)时，m＝i，则迭代终止；