应用在主动驾驶技术中识别交通管制人员的方法技术

应用在主动驾驶技术中识别交通管制人员的方法,在基于adboost的行人检测技术基础上，通过对交通管制人员都会配备的荧光马甲进行大样本建模统计其特征，并建立荧光马甲的颜色直方图统计模板。当主动驾驶系统检测到前方有行人的时候，对行人的躯干部分上下左右各偏离1/2区间，进行荧光马甲的颜色直方图模板匹配，当相似度度量达到85％以上，则对候选区域进行特征匹配，满足阈值要求的部分，认为是检测到有荧光马甲，那么该行人即为交通管制人员。在一些有交通管制人员存在的特殊交通场景下，能更加全面的掌握环境信息，以便做出更多的应对决策。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于主动驾驶
，具体说是一种应用在主动驾驶技术中识别交通管制人员的方法。
技术介绍
近年来智能交通与视觉技术相结合的主动驾驶受到了许多研发机构的青睐，尤其在谷歌与特斯拉相继进行汽车主动驾驶的公开测试后，研究主动驾驶技术的公司与科研机构更是如雨后春笋，层出不穷。目前，现有的绝大多数主动驾驶技术，基本都是通过对汽车自身的定位与导航地图结合，来进行路径的规划，通过视觉传感器与激光雷达等传感器结合来检测前方的交通标志与障碍物信息，以指导汽车本身的行驶轨迹，从而遵守交通规则，并避免交通事故的发生。然而当意外情况发生时，往往会有交警或协勤等交通管制人员来进行特殊场景的维护与处理。如果主动驾驶的过程中能够做出这方面的提示或警告，无疑对驾驶人员是非常有帮助的。
技术实现思路
本专利技术提供了一种应用在主动驾驶技术中识别交通管制人员的方法，通过该方法，可以使主动驾驶具有更高的实际使用价值，更加适用于人们日常生活中的驾驶场景。为实现上述目的，本专利本文档来自技高网...

【技术保护点】
应用在主动驾驶技术中识别交通管制人员的方法,其特征在于，是通过以下步骤实现的：S1：搜集大量行人与交通管制人员的荧光马甲图像样本与其负样本；S2：通过adboost进行特征统计，离线训练得到关于行人检测的分类器与荧光马甲检测的分类器，并建立荧光马甲的颜色直方图模板；S3：当主动驾驶系统通过行人检测模块检测出有行人目标出现时，对行人的躯干部分上下左右各偏离1/N区间，进行荧光马甲的颜色直方图模板匹配；S4：模板匹配后对相似度度量达到M以上的多个候选区域进行荧光马甲分类器精确检测，选取其中置信度最高的区域作为最终结果的置信度；S5：最终结果的置信度大于阈值时，检测到行人为交通管制人员。

【技术特征摘要】
1.应用在主动驾驶技术中识别交通管制人员的方法,其特征在于，是
通过以下步骤实现的：
S1：搜集大量行人与交通管制人员的荧光马甲图像样本与其负样
本；
S2：通过adboost进行特征统计，离线训练得到关于行人检测的
分类器与荧光马甲检测的分类器，并建立荧光马甲的颜色直方图模
板；
S3：当主动驾驶系统通过行人检测模块检测出有行人目标出现
时，对行人的躯干部分上下左右各偏离1/N区间，进行荧光马甲的颜
色直方图模板匹配；
S4：模板匹配后对相似度度量达到M以上的多个候选区域进行荧
光马甲分类器精确检测，选取其中置信度最高的区域作为最终结果的
置信度；
S5：最终结果的置信度大于阈值时，检测到行人为交通管制人员。
2.根据权利要求1所述的应用在主动驾驶技术中识别交通管制人员
的方法,其特征在于，通过rbf神经网络训练得到荧光马甲的颜色直
方图模板。
3.根据权利要求1所述的应用在主动驾驶技术中识别交通管制人员
的方法,其特征在于，所述M的取值范围为80-85％。
4.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：田雨农，吴子章，周秀田，陆振波，于维双，
申请(专利权)人：大连楼兰科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21