[发明专利]一种基于车辆倒车镜的车辆检测方法

说明书

本发明公开了一种基于车辆倒车镜的车辆检测方法，在训练阶段，首先采集车辆倒车镜及非车辆倒车镜样本，归一化处理后进行训练得到车辆倒车镜矩形特征及弱分类器；利用Adaboost算法识别车辆倒车镜的强分类器；经多次训练得到车辆倒车镜检测分类器；检测阶段中，首先计算实时环境下采集图像的积分图；利用训练好的车辆倒车镜强分类器对图像当中若干个窗口进行检测，若检测成功则该处出现车辆，根据车辆倒车镜大小检测车辆大小，若检测不成功则该处无车辆，标记后精确获得车辆出现位置。本发明提高了车辆检测的效率，提高了车辆检测的准确性。

技术领域

本发明属于车辆检测技术领域，具体涉及一种基于车辆倒车镜的车辆检测方法。

背景技术

随着社会的不断发展，车辆的相关问题一直是社会所关注的问题。而车辆检测越来越受到大家的关注，应用的领域也越来越广泛，生活中的各个地方也都有了车联检测的接触，在生活中每一种事物都有着自己的特征，而对于这种特征我们有着自己的识别方法，车辆检测的研究作为实物自身特征识别的一个重要的部分，在研究中扮演着非常重要的角色。在目前的研究领域当中车辆检测已经成为了计算机视觉和模式识别中一个十分重要的角色，在研究的过程中也扮演着十分重要的作用。对于车辆检测目前也是很多学者注意的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于车辆倒车镜的车辆检测方法,重新规划车辆倒车镜的特征模型,原有车辆检测的基础上可以更好的实现车辆检测的目的。

本发明采用以下技术方案：

一种基于车辆倒车镜的车辆检测方法，在训练阶段，首先采集车辆倒车镜及非车辆倒车镜样本，归一化处理后进行训练得到车辆倒车镜矩形特征及弱分类器；利用Adaboost算法识别车辆倒车镜的强分类器；经多次训练得到车辆倒车镜检测分类器；检测阶段中，首先计算实时环境下采集图像的积分图；利用训练好的车辆倒车镜强分类器对图像当中若干个窗口进行检测，若检测成功则该处出现车辆，根据车辆倒车镜大小检测车辆大小，若检测不成功则该处无车辆，标记后精确获得车辆出现位置。

具体的，训练阶段的具体步骤如下：

S101、采用摄像头采集若干个车辆倒车镜及非车辆倒车镜样本，对样本进行尺度和光照归一化处理；

S102、对采集好的关于倒车镜的车辆样本进行训练，构造能够进行车辆倒车镜矩形特征及弱分类器；

S103、利用步骤S102得到的弱分类器和改进的Adaboost算法进行训练，得出能够识别车辆倒车镜的强分类器；

S104、重复步骤S102和S103的训练过程得到结构简单且多层的分类器；

S105、将步骤S104中得到的分类器进行级联，得到一个完整的车辆倒车镜检测的分类器用于车辆倒车镜检测。

进一步的，步骤S101中，引入车辆倒车镜的正面特征，包括两个大小相似的矩形特征，将倒车镜正面的模型分为四个拐角特征进行检测。

进一步的，步骤S102具体为：构造Haar-like特征用于提供车辆检测的模型，反应实时采集图像的局部灰度变化；计算矩形区域的特征值；挑选出矩形的特征值并构成与其相对应的弱分类器。

更进一步的，对于一个能够鉴别车辆倒车镜图像的弱分类器h_j(x)，如果计算相关车辆倒车镜的特征值处于一个上限值upperlimit和一个下限值lowerlimit之间，即被训练成强分类器的最佳分类器，具体为：

。