[发明专利]一种用于导盲眼镜的双目目标检测方法和系统

说明书

本发明提供了一种用于导盲眼镜的双目目标检测方法和系统，解决现有导盲眼镜目标检测算法可靠性差的技术问题。方法包括：对双目视角下同步的主视频和辅视频进行目标标注；将辅视频中的图像特征与主视频中的图像特征融合形成单一视角视频特征数据；利用单一视角视频特征数据和标注数据作为训练数据集建立目标物体的双目检测模型。通过左右摄像机内容中视讯特征的单向融合改善了单目目标检测模型对检测数据存在缺陷时的检测性能，实现了检测通道间的冗余性和互补性。尤其在某个摄像机出现污损或故障时，仍可以利用另外摄像机提供的视讯信息保证各检测通道进行最低限度的障碍物定位，提供导盲眼镜目标检测的整体可靠性和使用的安全系数。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种用于导盲眼镜的双目目标检测方法和系统。

背景技术

目标检测是导盲眼镜的关键技术，准确的获取目标的位置信息，对于跟踪运动目标、路径规划与自身状态估计至关重要。现有技术中，导盲眼镜中目标检测算法分为单目摄像机下和双目摄像机下目标检测两种。基于单目摄像机的目标检测通常直接利用基于深度学习的2D目标检测方法。由于在实际使用中，摄像机会遇到污损等情况，影响图像采集的质量，甚至在极端情况下会出现故障，无法获取视频，导致检测失败；另外基于深度学习的目标检测方法容易受噪声影响，出现误检和漏检。而基于双目摄像机的目标检测算法需要对左右摄像机内容进行配准，生成视差图，估算图像中每个点的深度，然后采用3D目标检测算法进行目标的检测。该方法同样存在当任意摄像机出现问题无法获取足够视频，均无法生成视差图，严重影响目标检测的精度，无法完成深度估计，导致检测失败。现有目标检测方法无法解决在实际应用场景下检测的可靠性问题，潜在危及眼镜使用者的安全。

发明内容

鉴于上述问题，本发明实施例提供一种用于导盲眼镜的双目目标检测方法和系统，解决现有导盲眼镜目标检测算法可靠性差的技术问题。

本发明实施例的用于导盲眼镜的双目目标检测方法，包括：

对双目视角下同步的主视频和辅视频进行目标标注；

将所述辅视频中的图像特征与所述主视频中的图像特征融合形成单一视角视频特征数据；

利用所述单一视角视频特征数据和所述标注数据作为训练数据集建立目标物体的双目检测模型。

本发明实施例的用于导盲眼镜的双目目标检测系统，包括：

存储器，用于存储如上述的用于导盲眼镜的双目目标检测方法处理过程对应的程序代码；

处理器，用于执行所述程序代码。

本发明实施例的用于导盲眼镜的双目目标检测系统，包括：

视频帧标注装置，用于对双目视角下同步的主视频和辅视频进行目标标注；

帧特征融合装置，用于将所述辅视频中的图像特征与所述主视频中的图像特征融合形成单一视角视频特征数据；

模型训练装置，用于利用所述单一视角视频特征数据和所述标注数据作为训练数据集建立目标物体的双目检测模型。

本发明实施例的用于导盲眼镜的双目目标检测方法和系统克服了通过对左右摄像机内容进行配准，生成视差图，估算图像中点深的3D目标检测算法的单点故障技术缺陷。通过左右摄像机内容中视讯特征的单向融合改善了单目目标检测模型对检测数据存在缺陷时的检测性能。使得在实际应用中，形成平行检测通道对左右摄像机的视讯内容进行目标检测的同时，在单一视角检测通道内利用另一摄像机视讯的图像特征数据进行目标检测，实现了检测通道间的冗余性和互补性，对单一检测通道检测精度有较大提升。尤其在某个摄像机出现污损或故障时，仍可以利用另外摄像机提供的视讯信息保证各检测通道进行最低限度的障碍物定位，提供导盲眼镜目标检测的整体可靠性，保证了导盲眼镜使用的安全系数。

附图说明