对于对象的遮挡进行检测的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了检测目标场景中的对象的遮挡的方法和装置。该方法包括，获得该对象的图像，并且获得该对象的预定模板图像；将该对象的图像与该预定模板图像进行匹配，获得匹配结果；基于该匹配结果检测是否存在对该对象的遮挡；以及输出遮挡的检测结果。由此，能够将对象的图像与预定模板图像进行匹配以获得匹配结果，同时基于该匹配结果来进行遮挡检测，从而可以迅速检测出是否存在对该对象的任何遮挡。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像处理领域，更具体地，涉及用于对于对象的遮挡进行检测的方法和装置。
技术介绍
当前，对象检测和跟踪技术广泛应用于各种领域中，比如可以应用于智能交通系统、图像捕捉系统、智能监控系统等等。例如，可以对目标场景中的诸如车辆和行人的对象进行检测和跟踪，以用于视觉识别和车辆控制等等。对象匹配是检测跟踪技术中的重要部分，通过将目标场景中的对象的图像与模板进行匹配，可以迅速地检测对象。在某些目标场景中，例如在城市道路中，在相邻的对象之间经常可能发生部分遮挡或者持续的遮挡，经常导致漏检测、检测错误或检测结果不准确。现有的检测技术并不能很好地应对此情况，因为基于颜色、梯度、直方图等的分段匹配方法通常对于匹配对象敏感，并且很难对对象的遮挡情况进行检测分析。能够处理一些遮挡的其他鲁棒特征需要结合机器学习方法来进行，导致检测过程是耗时的，而且不能对检测结果进行分析说明。
技术实现思路
基于上述问题，本专利技术的目的在于提出一种能够迅速且有效地对目标场景中的对象的遮挡进行检测的方法和装置。本专利技术人经过广泛研究发现，如果在未被遮挡情况下获得被检测对象的图像，并以此为模板，将被检测对象与该模板进行对比的情况下，能够迅速、有效、准确地检测出被检测对象有无遮挡。在此基础上，提出了基于模板匹配来检测目标场景中的对象的遮挡的方法和装置。根据本专利技术的一个方面，提供了检测目标场景中的对象的遮挡的方法，>该方法可以包括：获得该对象的图像，并且获得该对象的预定模板图像；将该对象的图像与该预定模板图像进行匹配，获得匹配结果；以及基于该匹配结果检测是否存在对该对象的遮挡，获得检测结果。在一个实施例中，所述将该对象的图像与该预定模板图像进行匹配的步骤可以包括：根据相同的预定规则将该对象的图像与该预定模板图像分别划分为多个单元；提取该对象的图像的多个单元中的每个单元的单元特征以及该预定模板图像的多个单元中的每个单元的单元特征；以及将该对象的每个单元的单元特征与该预定模板图像的每个单元的单元特征进行匹配。所述匹配结果可以是该对象的图像的多个单元与该预定模板图像的多个单元的单元特征的整体匹配度最高的匹配结果。在一个实施例中，所述整体匹配度最高的匹配结果可以是其中对象的图像的每个单元与该预定模板图像的相应单元的匹配度之和最大的匹配结果，或者其中对象的图像的每个单元与该预定模板图像的相应单元的匹配度的均方差之和最小的匹配结果。在一个实施例中，所述基于该匹配结果检测是否存在对该对象的遮的步骤可以包括：根据所述匹配结果，选择在该对象的图像的多个单元中与该预定模板图像的相应单元的匹配度低于预定阈值的单元；以及针对所述匹配度低于预定阈值的单元检测是否存在遮挡。在一个实施例中，可以通过对以下图像特征的至少一个进行分析来检测是否存在遮挡：视差分布特征、深度特征、颜色特征、边缘特征。在一个实施例中，所述检测目标场景中的对象的遮挡的方法还可以包括：当检测到当前帧中存在遮挡时，基于当前帧以及预定数量的历史帧中的遮挡的检测结果，预测下一帧中是否存在遮挡；以及当预测下一帧中将存在遮挡时，基于当前帧中的遮挡的检测结果更新所述模板图像，将更新后的模板图像作为下一帧的候选模板图像。在一个实施例中，更新所述模板图像可以包括用在当前帧的图像中存在遮挡的特征单元来更新模板图像中的相应特征单元。在一个实施例中，所述检测目标场景中的对象的遮挡的方法还可以包括：输出所述检测结果。根据本专利技术的另一方面，提供了检测目标场景中的对象的遮挡的装置，该装置可以包括：图像获取部件，获得该对象的图像，并且获得该对象的预定模板图像；匹配部件，将该对象的图像与该预定模板图像进行匹配，获得匹配结果；检测部件，基于该匹配结果检测是否存在对该对象的遮挡，获得检测结果。在一个实施例中，所述匹配部件可以包括：单元划分部件，根据相同的预定规则将该对象的图像与该预定模板图像分别划分为多个单元；特征提取部件，提取该对象的图像的多个单元中的每个单元的单元特征以及该预定模板图像的多个单元中的每个单元的单元特征；以及特征匹配部件，将该对象的每个单元的单元特征与该预定模板图像的每个单元的单元特征进行匹配，以获得匹配结果。在一个实施例中，所述检测部件可以包括：单元选择部件，根据所述匹配结果，选择在该对象的图像的多个单元中与该预定模板图像的相应单元的匹配度低于预定阈值的单元；以及单元检测部件，针对所述匹配度低于预定阈值的单元检测是否存在遮挡。在一个实施例中，所述装置还包括输出部件，用于输出所述检测结果。根据本专利技术实施例的检测目标场景中的对象的遮挡的方法和装置，能够将对象的图像与预定模板图像进行匹配以获得匹配结果，同时基于该匹配结果来进行遮挡检测，从而可以迅速检测出是否存在对该对象的任何遮挡。更进一步地，由于在模板匹配过程中采用特征单元进行匹配并且在遮挡检测中以特征单元为基础进行检测，所以能够迅速准确地定位遮挡区域。附图说明图1示出根据本专利技术的一个实施例的检测目标场景中的对象的遮挡的方法的流程图。图2中示出了示例的目标场景中所包括的车辆的视差图和相应的灰度图。图3示出了用于图2中所示的车辆对象的模板视差图以及相应的模板灰度图。图4示出了根据本申请的用于将该对象的图像与该预定模板图像进行匹配的模板匹配方法的流程图。图5(a)和(b)分别示出对车辆对象的图像与该预定模板图像的特征单元划分示例。图6示出了在车辆对象的模板匹配结果中的弱匹配单元的例子。图7(a)和(b)分别示出了与图6的视差图对应的视差值分布曲线和视差点分布直方图。图8是示出了对与图6的视差图对应的灰度图进行遮挡分析的示意图。图9示出了对图2所示的车辆对象的检测结果。图10(a)-(c)示出了根据本申请的实施例的更新下一帧的模板的示意图。图11示出了本申请的一个实施例的遮挡检测装置的功能框图。图12是示出根据本申请的一个实施例的实现对检测目标场景中的对象的遮挡检测的系统的硬件配置的示意图。具体实施方式为了使本领域技术人员更好地理解本专利技术，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细说明。图1示出根据本专利技术的一个实施例的检测目标场景中的对象的遮挡的方法的流程图。如图1所示，该检测方法100可以包括：步骤S110，获得该对象的图像，并且获得该对象的预定模板图像；步骤本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种对于目标场景中的对象的遮挡进行检测的方法，包括：获得该对象的图像，并且获得该对象的预定模板图像；将该对象的图像与该预定模板图像进行匹配，获得匹配结果；以及基于该匹配结果检测是否存在对该对象的遮挡，获得检测结果。

【技术特征摘要】
1.一种对于目标场景中的对象的遮挡进行检测的方法，包括：
获得该对象的图像，并且获得该对象的预定模板图像；
将该对象的图像与该预定模板图像进行匹配，获得匹配结果；以及
基于该匹配结果检测是否存在对该对象的遮挡，获得检测结果。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述将该对象的图像与该预定模板图
像进行匹配包括：
根据相同的预定规则将该对象的图像与该预定模板图像分别划分为多个
单元；
提取该对象的图像的多个单元中的每个单元的单元特征以及该预定模板
图像的多个单元中的每个单元的单元特征；以及
将该对象的每个单元的单元特征与该预定模板图像的每个单元的单元特
征进行匹配，
其中所述匹配结果是该对象的图像的多个单元与该预定模板图像的多个
单元的单元特征的整体匹配度最高的匹配结果。
3.如权利要求2所述的方法，其中所述整体匹配度最高的匹配结果是其
中对象的图像的每个单元与该预定模板图像的相应单元的匹配度之和最大的
匹配结果，或者其中对象的图像的每个单元与该预定模板图像的相应单元的
匹配度的均方差之和最小的匹配结果。
4.如权利要求2所述的方法，其中所述基于该匹配结果检测是否存在对
该对象的遮挡包括：
根据所述匹配结果，选择在该对象的图像的多个单元中与该预定模板图
像的相应单元的匹配度低于预定阈值的单元；以及
针对所述匹配度低于预定阈值的单元检测是否存在遮挡。
5.如权利要求4所述的方法，其中通过对以下图像特征的至少一个进行
分析来检测是否存在遮挡：视差分布特征、深度特征、颜色特征、边缘特征。
6.如权利要求4所述的方法，还包括：
当检测到当前帧中存在遮挡时，基于当前帧...

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