[发明专利]一种基于多角度判别的倾轧轨迹面自动检测方法和装置

权利要求书

1.一种基于多角度判别的倾轧轨迹面自动检测方法，用于对施工车辆倾轧轨迹面进行自动检测，其特征在于，包括如下步骤：

S01，对采集的连续视频帧进行目标跟踪和实时定位，获取各视频帧中目标施工车辆的中心位置；

S02，构建多角度目标样本训练库，并建立目标样本训练库图像以及待识别目标图像的BOF特征参数；

S03，对待识别目标图像利用BOF特征的匹配相关滤波器参数学习，判断目标车辆所属角度类别；

S04，根据目标车辆所属的角度类别对目标车辆进行ROI区域粗定位和二次定位，得到目标施工车辆的轮廓；

S05，从目标施工车辆轮廓中自动检测和提取目标施工车辆的倾轧直线；

S06，根据提取的倾轧直线自动检测目标施工车辆的轨迹，得到目标施工车辆的倾轧轨迹面；

步骤S02中对所述多角度目标样本训练库的特征参数计算过程包括：

首先提取多角度目标样本训练库中每一区域的特征，再通过K均值聚类方法将特征聚类，每个聚类中心形成一个有代表性的特征单词word，样本训练库所提取到的n个特征单词即构成特征词典，即{word₁,word₂,...word_n}；最后，将多角度目标样本训练库中的每一张图像通过特征词典中单词出现的概率直方图构成的n维特征向量{v₁,v₂,...v_n}表征，即图像I_i的BOF特征向量表示为：

I_i表示多角度压路机训练样本库中的任意一张图像。

2.如权利要求1所述的一种基于多角度判别的倾轧轨迹面自动检测方法，其特征在于，所述施工车辆为压路机。

3.如权利要求1所述的一种基于多角度判别的倾轧轨迹面自动检测方法，其特征在于，所述步骤S02中构建多角度目标样本训练库包括：

首先对施工车辆的多角度分类标准进行设置，将施工车辆角度分为五类：“正面”、“正侧”、“侧面”、“背侧”和“背面”；

其次从视频中截取临界角度施工车辆图片，每类角度选取m张图片，五类角度共5m张图片，作为多角度目标样本训练库，记为其中上标表示角度类别，下标表示图片编号。