[发明专利]基于YUV图像的车尾灯检测方法有效
申请号: | 201811258628.6 | 申请日: | 2018-10-26 |
公开(公告)号: | CN109447093B | 公开(公告)日: | 2021-11-23 |
发明(设计)人: | 李培杰;万里;李丁 | 申请(专利权)人: | 上海为森车载传感技术有限公司 |
主分类号: | G06K9/46 | 分类号: | G06K9/46;G06K9/62 |
代理公司: | 北京谨诚君睿知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11538 | 代理人: | 陆鑫;延慧 |
地址: | 201203 上海市浦东新*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 yuv 图像 车尾 检测 方法 | ||
本发明涉及一种基于YUV图像的车尾灯检测方法,包括:S1、对获取的视频图像进行处理,提取高亮区域;S2、将所述高亮区域数据结合YUV数据提取红色区域;S3、根据所述高亮区域与所述红色区域提取当前车灯位置;S4、对所述车灯位置进行聚类,得到车灯的最终位置;S5、根据对称轴得到左右车灯。本发明的基于YUV图像的车尾灯检测方法具有检测速度快的优点。
技术领域
本发明属于智能交通技术领域,尤其涉及一种基于YUV图像的车尾灯检测方法。
背景技术
在FCW(前方防碰撞报警)系统中,前方车辆检测是最基础也是最重要的一个步骤。在白天,车辆的边缘清晰,与其他景物之间的对比度较大,并且路面具有较为明显的阴影。因此利用角点、水平和垂直边缘、地面阴影等特征,可以较为容易地检测到前方车辆。
然而夜间由于光线条件较为复杂,车尾转向灯闪烁、路灯、迎面行车的车头灯、车牌反光及路面反光都对车辆的检测造成严重干扰,致使白天的检测方法基本失效,针对夜间较暗的光照环境,利用车尾灯这一比较鲁棒的特征来检测夜间前方车辆是比较常用的方法。然而目前车尾灯检测主要是利用车尾灯偏红色这一主要特征来实现,一般提取红色是转换到HSV颜色空间,而下位机获取的图像数据是YUV格式,如果在下位机进行颜色空间转换,势必影响算法速度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于YUV图像的车尾灯检测方法,提高检测效率。
为实现上述目的,本发明提供一种基于YUV图像的车尾灯检测方法,包括:
S1、对获取的视频图像进行处理,提取高亮区域;
S2、将所述高亮区域数据结合YUV数据提取红色区域;
S3、根据所述高亮区域与所述红色区域提取当前车灯位置;
S4、对所述车灯位置进行聚类,得到车灯的最终位置;
S5、根据对称轴得到左右车灯。
根据本发明的一个方面,所述检测方法在所述步骤S5之后还包括判断所述车灯帧数是否小于预定阈值;
如所述车灯帧数小于所述预定阈值,则对左右车灯进行匹配,提取置信度最高的车灯更新到左右车灯缓冲区中。
根据本发明的一个方面,如所述车灯帧数大于所述预定阈值,则需要进行步骤S6:
S61、对左右缓冲区中的车灯分别聚类;
S62、计算当前检测到的左右车灯与聚类出的置信度最大的左右车灯的欧式距离,并取最小的左右车灯;
S63、对左右车灯进行匹配,提取置信度最高的车灯更新到左右车灯缓冲区中。
根据本发明的一个方面,在所述步骤S1中,包括
S11、使用直方图统计视频图像中100~255之间的像素值;
S12、然后寻波峰,得到分割阈值,最后根据分割阈值二值化Y图像即可得到高亮区域。
根据本发明的一个方面,通过普通相机获取视频图像。
根据本发明的一个发明,在所述步骤S2中,将图像划分为5X5的小块去处理,计算每一块的高亮数据占比在0.1~0.9之间,则计算该块的YUV通道数据占比;
若所述YUV数据占比大于一定的阈值,则提取红色区域。
根据本发明的一个方面,在所述步骤S3中,包括:
S31、设定当前车辆在图像中的宽高比为1:1,根据图像中像素的Y坐标以及车灯与车宽占比计算出当前车辆车灯的矩形框大小;
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