车辆检测方法和装置制造方法及图纸

提供了一种车辆检测方法和装置，该方法包括：获取灰度图和对应的视差图；从灰度图中检测水平边缘和竖直边缘并进行二值化处理，分别得到二值化的水平边缘图像和竖直边缘图像；结合水平边缘图像、竖直边缘图像和视差图像，对于每列计算对称性，其中，对于每列，针对落入与该列相关联的车辆在图像中的宽度范围内的一个或多个第一宽度，基于水平边缘图像中区域型的对称性、视差图像中的可能的车辆的左右竖直边缘的对称性、以及在竖直边缘图像中体现出车辆的左右竖直边缘的程度来计算该列关于该一个或多个第一宽度的对称性，以及计算该列的对称性；以及基于计算得到的各列的对称性，检测车辆。本发明专利技术对噪声更鲁棒，可以更加准确地检测车辆。

【技术实现步骤摘要】
车辆检测方法和装置
本专利技术总体地涉及图像处理，更具体地涉及基于图像处理进行车辆检测的方法和装置。
技术介绍
驾驶辅助系统的应用日渐普及，这样的驾驶辅助系统通常在车辆上安装有摄像设备和/或其它感测设备，通过例如分析摄像设备拍摄的图像来给出有助于驾驶员驾驶的信息。车辆交通事故的统计表明，驾驶员面临的主要压力来自其它车辆。因此，在自动驾驶辅助系统中，鲁棒可靠的车辆检测是重要的课题。精确的车辆检测有利于后续的车辆识别、车辆跟踪以及防碰撞等。已经开发了基于车辆的对称性特性来利用图像处理检测车辆的技术。在DELPHITECHNOLOGIES公司的专利技术名称为“DetectionMethod”的美国专利公开中US2009/0110286A1，提出了一种已知形状的对称物体的检测方法，其中对称性的大小是通过将梯度向量与一条线进行比较得到。在题为“Vehicleareadetectingapparatusandvehicleareadeterminingmethod”的美国专利US6842531B2中，在具有高车辆存在概率的候选区域中进行车辆检测，其中通过水平对称评估，方差评估，较低区域的平均层次评估以及区域判断单元进行车辆检测。
技术实现思路
根据本专利技术的一个方面，提供了一种车辆检测方法，包括：获取灰度图和对应的视差图；从灰度图中检测水平边缘和竖直边缘并进行二值化处理，分别得到二值化的水平边缘图像和竖直边缘图像，其中二值中的一个值表示边缘，另一个值表示非边缘；结合水平边缘图像、竖直边缘图像和视差图像，对于每列计算对称性，其中，对于每列，针对落入与该列相关联的车辆在图像中的宽度范围内的一个或多个第一宽度，基于水平边缘图像中区域型的对称性、视差图像中的可能的车辆的左右竖直边缘的对称性、以及在竖直边缘图像中体现出车辆的左右竖直边缘的程度来计算该列关于该一个或多个第一宽度的对称性，以及基于该列关于该一个或多个第一宽度的对称性来计算该列的对称性；以及基于计算得到的各列的对称性，检测车辆。根据本专利技术的另一方面，还提供了一种检测车辆的车辆检测装置，包括：灰度图和视差图获得部件，获取灰度图和对应的视差图；水平边缘图和竖直边缘图获得部件，从灰度图中检测水平边缘和竖直边缘并进行二值化处理，分别得到二值化的水平边缘图像和竖直边缘图像，其中二值中的一个值表示边缘，另一个值表示非边缘；列对称性计算部件，结合水平边缘图像、竖直边缘图像和视差图像，对于每列计算对称性，其中，对于每列，针对落入与该列相关联的车辆在图像中的宽度范围内的一个或多个第一宽度，基于水平边缘图像中区域型的对称性、视差图像中的可能的车辆的左右竖直边缘的对称性、以及在竖直边缘图像中体现出车辆的左右垂直边缘的程度来计算该列关于该一个或多个第一宽度的对称性，以及基于该列关于该一个或多个第一宽度的对称性来计算该列的对称性；以及车辆检测部件，基于计算得到的各列的对称性，检测车辆。利用上述根据本专利技术实施例的车辆检测方法和装置，因为针对每列确定了该列相关联的宽度范围，并基于该宽度范围来确定列的对称性，因而能够适合于实际情况而更准确地检测车辆；另外，因为在计算列的对称性时，基于车辆在水平边缘图像、竖直边缘图像和视差图图像中的特性，综合考虑了水平边缘图像中的区域型的对称性和视差图像中的左右垂直边缘的对称性以及在竖直边缘图像中体现出车辆的左右垂直边缘的程度，从而能够更合适地计算列的对称性用于车辆检测，对噪声更鲁棒，从而得到更加准确的检测结果。附图说明从下面结合附图对本专利技术实施例的详细描述中，本专利技术的这些和/或其它方面和优点将变得更加清楚并更容易理解，其中：图1示出了根据本专利技术实施例的车辆检测系统的系统结构图示例。图2示出了根据本专利技术实施例的车辆检测装置的框图。图3示出了根据本专利技术实施例的车辆检测方法的整体流程图。图4中的(a)-(g)给出了边缘检测、二值化处理、交互处理结果的比较性示例，其中(a)示出了原始灰度图像，(b)示出了利用sobel算子获取的水平边缘图像，(c)示出了利用sobel算子获取的垂直边缘图像，(d)示出了二值化的水平边缘图像，(e)示出了二值化的垂直边缘图像，(f)示出了经过交互处理后的二值化的水平边缘图像，(g)示出了经过交互处理后的二值化的垂直边缘图像。图5(a)示出了立体相机设置的示意图，图5(b)示出了在水平投影图中计算车辆宽度的示意图。图6示出了根据一个实施例的计算列关于车辆在图像中的宽度范围内的某宽度的对称性的方法的流程图。图7(a)-(c)分别示意性地示出了水平边缘图、竖直边缘图和视差图中相关数据的统计。图8(a)和8(b)示出了所计算的各列关于各种宽度的对称性在水平边缘图中的显示的示意图。其中在图8(a)中，对于标号1框出的区域，得到了标号2指示的对称性表示。图9示出了对图8(b)的对称性的值进行过滤后的结果示意图。图10示出了根据本专利技术实施例的基于计算得到的各列的对称性检测车辆的示例性方法的流程图。图11示出了根据本专利技术实施例的基于计算得到的各列的对称性定位车辆的对称轴的方法的流程图。图12示出了根据一个示例的定位对称轴的结果的示意图。图13描述根据本专利技术实施例的定位车辆的左右位置的方法的流程图。图14示出了根据一个示例的定位车辆的左右位置的结果的示意图。图15描述根据本专利技术实施例的定位车辆的底部位置和顶部位置的方法的流程图。图16示出了根据一个示例的定位车辆的底部位置和顶部位置的结果的示意图。图17示出了经过后处理后的检测到的车辆的结果的示意图。图18示出了一种用于检测车辆的系统的结构图。图19是示出按照本专利技术实施例的车辆检测系统的总体硬件框图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本专利技术的优选实施方式。虽然附图中显示了本专利技术的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本专利技术而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本专利技术更加透彻和完整，并且能够将本专利技术的范围完整的传达给本领域的技术人员图1示出了根据本专利技术实施例的车辆检测系统的系统结构图示例。该系统的输入为灰度图和对应的视差图，例如可以由安装在车辆的双目相机来拍摄得到。该输入经过车辆检测装置后，输出为车辆检测结果，输出形式可以是多样的，例如在显示器上输出指示检测到的车辆的可视形式，或者以麦克风形式进行语音提示，或者以文本形式输出车辆检测结果信息等。图2中的(a)和(b)分别示出了原始路面灰度图像和车辆检测结果输出形式的一个例子，其中检测到的车辆用方框形式框出，这样的原始路面灰度图像和车辆检测结果例如可以显示在车载可视系统的显示屏上。需要说明的是，图1中所示的系统输入为灰度图和对应的视差图，不过当然输入也可以为例如双目相机左图像和右图像，然后在车辆检测系统内部来例如以左图像作为灰度图，而从左图像和右图像来得到对应的视差图。图2示出了根据本专利技术实施例的车辆检测装置100的框图。如图2所示，车辆检测装置100可以包括：灰度图和视差图获得部件110，获取灰度图和对应的视差图；水平边缘图和竖直边缘图获得部件120，从灰度图中检测水平边缘和竖直边缘并进行二值化处理，分别得到二值化的水平边缘图像和竖直边缘图像，其中二值中的一个值表示边缘，另一个值表示非边缘；列对称性计算部件130本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车辆检测方法，包括：获取灰度图和对应的视差图；从灰度图中检测水平边缘和竖直边缘并进行二值化处理，分别得到二值化的水平边缘图像和竖直边缘图像，其中二值中的一个值表示边缘，另一个值表示非边缘；结合水平边缘图像、竖直边缘图像和视差图像，对于每列计算对称性，其中，对于每列，针对落入与该列相关联的车辆在图像中的宽度范围内的一个或多个第一宽度，基于水平边缘图像中区域型的对称性、视差图像中的可能的车辆的左右竖直边缘的对称性、以及在竖直边缘图像中体现出车辆的左右竖直边缘的程度来计算该列关于该一个或多个第一宽度的对称性，以及基于该列关于该一个或多个第一宽度的对称性来计算该列的对称性；以及基于计算得到的各列的对称性，检测车辆。

【技术特征摘要】
1.一种车辆检测方法，包括：获取灰度图和对应的视差图；从灰度图中检测水平边缘和竖直边缘并进行二值化处理，分别得到二值化的水平边缘图像和竖直边缘图像，其中二值中的一个值表示边缘，另一个值表示非边缘；结合水平边缘图像、竖直边缘图像和视差图像，对于每列计算对称性；以及基于计算得到的各列的对称性，检测车辆，其特征在于，对于每列，针对落入与该列相关联的车辆在图像中的宽度范围内的一个或多个第一宽度，基于水平边缘图像中区域型的对称性、视差图像中的车辆的左右竖直边缘的对称性、以及在竖直边缘图像中体现出车辆的左右竖直边缘的程度来计算该列关于该一个或多个第一宽度的对称性，以及基于该列关于该一个或多个第一宽度的对称性来计算该列的对称性。2.根据权利要求1的车辆检测方法，其中所述计算该列关于第一宽度的对称性包括：在水平边缘图中，在以该列为中心、以该第一宽度为区域宽度所确定的区域内，统计边缘像素点数N，以及统计关于该列对称的边缘像素点的个数S，以及基于边缘像素点数N和关于该列对称的边缘像素点的个数S来计算水平边缘图像中区域型的对称性；在竖直边缘图中，在位于该列左右两侧的、以距离该列第一宽度的一半处的列为中心以第二宽度为区域宽度所确定的左右竖条区域内，统计边缘像素点数V，其中在竖直边缘图中体现出车辆的左右垂直边缘的程度基于边缘像素点数V来计算；在视差图中，在位于该列左右两侧的、以距离该列第一宽度的一半处的列为中心以第二宽度为区域宽度所确定的左右竖条区域内，统计该左右竖条区域中关于该列对称的边缘像素点数D，其中在视差图像中车辆的左右竖直边缘的对称性基于对称的边缘像素点数D来计算；以及基于水平边缘图像中区域型的对称性、竖直边缘图中的边缘像素点数V和视差图中的边缘像素点数D来计算该列关于第一宽度的对称性。3.根据权利要求2的车辆检测方法，其中，根据下述公式之一来计算列关于第一宽度的对称性：其中F(N,S,V,D)为计算得到的列的对称性，W表示第一宽度，w1,w2，w3表示加权系数，且为(0,1)范围内的实数。4.根据权利要求1或2的车辆检测方法，其中，所述落入与该列相关联的车辆在图像中的宽度范围内的一个或多个第一宽度通过下述步骤获得：在视差图中，确定该列的代表性视差；基于车辆在物理世界中的真实宽度范围、用于捕获图像的相机的参数、该代表性视差，计算车辆在图像中的宽度范围(Wmin,Wmax)；以及在车辆在图像中的宽度范围(Wmin,Wmax)内，确定该一个或多个第一宽度。5.根据权利要求1的车辆检测方法，还包括在对于每列...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺娜，胡平，师忠超，鲁耀杰，王刚，
申请(专利权)人：株式会社理光，
类型：发明
国别省市：日本;JP