[发明专利]一种基于高光谱成像的组装分类方法

说明书

一种基于高光谱成像的组装分类方法，通过高光谱成像装置采集并获取一定时间间隔下的初始空间图像、延时空间图像,以及相对应的初始光谱信息、延时光谱信息，将初始空间图像和延时空间图像按光谱信息可识别并匹配的最小像素点划分为网格区域图像，通过对初始空间图像和延时空间图像进行处理获取背景图像(由静止物构成，如树木、围栏、建筑物、交通标志等)及目标图像(由运动目标体构成，如人、动物、车辆、自行车等)，并基于背景图像与目标图像光谱信息的差异，获取背景和目标的类别和位置。进一步地，基于目标运动轨迹及速度，对目标进行安全域评估，以保证自动驾驶车辆与目标的安全距离。

技术领域

本发明属于自动驾驶、路况识别、行车安全领域，具体地，涉及一种基于高光谱成像的组装分类方法领域。

背景技术

在车辆行驶过程中，在自动驾驶过程中，当采用高光谱成像装置进行路况识别时，需要对高光谱成像的影像进行分类，从而使得自动驾驶系统能够自动识别运动及静止的物体，并做出相应的操作。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于高光谱成像的组装分类方法，涉及用于自动驾驶的基于高光谱成像的影像分类方法，其具有高精度、低噪声识别的优点。

一种基于高光谱成像的组装分类方法，通过高光谱成像装置采集并获取一定时间间隔下的初始空间图像、延时空间图像,以及相对应的初始光谱信息、延时光谱信息，将初始空间图像和延时空间图像按光谱信息可识别并匹配的最小像素点划分为网格区域图像，通过对初始空间图像和延时空间图像进行处理获取背景图像及目标图像，并基于背景图像与目标图像光谱信息的差异，获取背景和目标的类别和位置。

进一步地，所述背景图像由路面及静止物构成，所述静止物包括绿化带、树木、路灯、栏杆、交通信号灯、建筑物、交通标志等；所述目标图像由运动目标构成，运动目标包括行驶车辆、行人、动物、自行车、摩托车等。

进一步地，一种基于高光谱成像的组装分类方法，其包括一种基于高光谱成像的自动驾驶识别系统，该自动驾驶识别系统包括高光谱成像装置、数据采集模块、预存储模块、数据处理模块、数据转换模块和数据共享模块；

其中，所述高光谱成像装置对路面进行实时检测，并通过数据采集模块进行相应图像及光谱信息采集，所述预存储模块包括预存储的背景图像信息和目标图像信息一一对应的光谱信息，依据所述光谱信息，数据处理模块可识别出相应的信息种类；所述数据处理模块对图像信息及光谱信息进行处理，并通过数据转换模块进行控制识别，便于自动驾驶识别系统做出相应的操作，同时，附近行驶车辆及交通路况管理系统可通过数据共享模块接收到上述识别及操作信息，使车辆间相互协调操作，以减少交通事故的发生，交通路况管理系统也可依据上述信息监控自动驾驶车辆的安全性。

进一步地，所述用于自动驾驶的基于高光谱成像的影像分类方法，包括如下步骤：