[发明专利]一种车辆底盘异物检测方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种车辆底盘异物检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，拍摄获取车底的图像作为样本图像，筛选并建立车底异物图像的数据集；

步骤2，对样本图像进行通道转换，由RGB模式通道转换为HSL通道模式，并提取其中的亮度通道；

步骤3，在图像熵曲线的最大曲率确定直方图均衡的网格大小和对比度受限阈值，这两个重要超参的最佳值；

步骤4，利用网格大小和对比度受限阈值两个超参的最佳值对图像的亮度通道L进行调整，得到调整后的亮度通道L'；

步骤5，使用调整后的亮度通道L'替换原图像中的亮度通道，并将图像由HSL通道模式转换回RGB模式；

步骤6，将上述处理过的RGB模式图像与原图做图层滤色混合操作，并进行双边滤波，输出用于处理完毕的图像用于异物检测；

步骤7，将训练图片输入检测模型进行训练；

步骤8，用训练好的检测模型测试得到车底异物检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2利用如下的公式将样本图像从RGB模式通道转换为HSL通道模式，并提取其中的亮度通道L：

式中， r、g和b分别是一个颜色的红、绿和蓝坐标，r、g和b的值是在0到1之间的实数；h、s和l是HSL空间中的值；h是角度的色相角；s和l分别是饱和度和亮度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3包括：

步骤3-1，在设定直方图均衡的网格大小和对比度受限阈值范围，对熵曲线进行拟合；

式中，c₁、c₁、λ₁、λ₂均为拟合参数；

步骤3-2，设对比度受限阈值为x₁，熵为y₁，曲率κ₁被定义为：

式中， 为x₁的一阶导数； 为 x₁的二阶导数；

步骤3-3，取在熵与对比度受限阈值曲线上具有最大曲率的点作为受限阈值：

步骤3-4，取步骤3-3确定的对比度受限阈值，将块大小从2x2变化到32x32来计算熵：

式中，x₂为直方图均衡的网格大小，y₂为熵，κ₂为曲率； 为x₂的一阶导数； 为x₂的二阶导数；

取在熵与直方图均衡的网格大小曲线上具有最大曲率的点作为直方图均衡的网格大小：

。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤4包括：

步骤4-1，以步骤3-4中的超参直方图均衡的网格大小为单位，统计每一个灰度在步骤2中提取的L通道上的像素所占总体的比例，记为Pi；

步骤4-2，根据4-1的计算结果，按照灰度级划分为三个灰度区间，使得三个区间的像素点数量近似相等；

步骤4-3，计算直方图概率的累加值S(i)，直到最后一个灰度级，总和为1，统计得累积分布函数；

步骤4-4，根据步骤3-3确定的对比度受限阈值，剪裁灰度直方图为预定值来限制放大，将剪裁掉的部分均匀地分配到直方图均衡的网格区间中幅值小于对比度受限阈值的灰度值；

步骤4-5，根据剪裁后的灰度直方图计算邻域累积分布函数；

步骤4-6，遍历各个以直方图均衡的网格大小为单位的图像块，并对各个图像块进行块间线性插值，整张图片计算完毕得到调整后的图像亮度通道。