一种车辆检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种车辆检测方法及装置。本发明专利技术实施例方法包括获取目标图像的图像金字塔；根据预设的步长在所述图像金字塔上滑动检测窗口，获得多个检测块；利用预先训练好的多个级联分类器，确定所述多个检测块中含有车辆的检测块，并将所述含有车辆的检测块标记为车辆候选窗口，记录每个所述车辆候选窗口的置信度；对所述车辆候选窗口进行过滤，确定目标车辆窗口，输出所述目标车辆窗口信息。本发明专利技术实施例提高了车辆检测的准确度，也维持了较快的检测速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及车辆检测
，特别涉及一种车辆检测方法及装置。
技术介绍
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。由于在汽车半自动、自动驾驶领域中的关键作用，多年来车辆自动检测一直是计算机视觉领域的热门研究课题，近年来，人们一直在努力寻找车辆检测更有效的方式，但离车辆的自动检测和实用要求仍有不少差距。目前，一种现有车辆检测技术是直接利用一般进行目标检测的方式应用在车辆检测中，但现有的目标检测方式算法过于复杂，且应用在车辆检测中准确率过低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种车辆检测方法及装置，提高了车辆检测的准确度，也维持了较快的检测速度。本专利技术实施例第一方面提供一种车辆检测方法，包括：获取目标图像的图像金字塔；根据预设的步长在所述图像金字塔上滑动检测窗口，获得多个检测块；利用预先训练好的级联分类器，确定所述多个检测块中含有车辆的检测块，并将所述含有车辆的检测块标记为车辆候选窗口，记录每个所述车辆候选窗口的置信度；对所述车辆候选窗口进行过滤，确定目标车辆窗口，输出所述目标车辆窗口信息。本专利技术实施例第二方面提供一种车辆检测装置，包括：第一获取单元，用于获取目标图像的图像金字塔；第二获取单元，用于根据预设的步长在所述图像金字塔上滑动检测窗口，获得多个检测块；确定单元，用于利用预先训练好的级联分类器，确定所述多个检测块中含有车辆的检测块，并将所述含有车辆的检测块标记为车辆候选窗口，记录每个所述车辆候选窗口的置信度；输出单元，用于对所述车辆候选窗口进行过滤，确定目标车辆窗口，输出所述目标车辆窗口信息。从以上技术方案可以看出，本专利技术实施例具有以下优点：本专利技术实施例中，获取目标图像的图像金字塔；根据预设的步长在所述图像金字塔上滑动检测窗口，获得多个检测块，利用预先训练好的级联分类器，确定所述多个检测块中含有车辆的检测块，对所述车辆候选窗口进行过滤，确定目标车辆窗口，输出所述目标车辆窗口信息。由于采用级联分类器对含有车辆的检测块进行多次检测，可有效提高车辆检测的准确率，同时本实施例中车辆检测方法算法简单，可以维持较快的检测速度。附图说明图1是本专利技术实施例中车辆检测方法的一个实施例示意图；图2是本专利技术实施例中车辆检测装置的一个实施例示意图；图3是本专利技术实施例中车辆检测装置的另一个实施例示意图。具体实施方式本专利技术实施例提供了一种车辆检测方法及装置，提高了车辆检测的准确度，也维持了较快的检测速度。为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。下面首先对本专利技术实施例中涉及的一些概念做简单介绍。分类是数据挖掘的一种非常重要的方法，分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型(即我们通常所说的分类器(Classifier))。该函数或模型能够把数据库中的数据纪录映射到给定类别中的某一个，从而可以应用于数据预测。总之，分类器是数据挖掘中对样本进行分类的方法的统称，包含决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、神经网络等算法。“级联分类器”指的是多个接连分类器，例如级联强分类器：是将若干个强分类器由简单到复杂排列，希望经过训练使每个强分类器都有较高检测率，而误识率可以放低，这样的效果就可以满足现实的需要了。下面首先介绍本专利技术实施例中车辆检测方法的实施例，所述车辆检测方法的执行主体为车辆检测装置，该车辆检测装置可以安装在汽车、车辆检测仪等装置中。请参阅图1，本专利技术实施例中车辆检测方法的一个实施例，包括：101、获取目标图像的图像金字塔；本实施例中，所述目标图像为需要拍摄车辆设备拍摄的图像，例如车载摄像头等。图像金字塔是一个图像集合，集合中所有的图像都源于同一个原始图像(本专利技术实施例中即为目标图像)，而且是通过对原始图像连续采样获得，直到达到中止条件才停止采样。所述获取目标图像的图像金字塔，可以包括：获取目标图像，对所述目标图像进行聚合处理后进行多尺度缩放，形成由多幅图像构成的图像金字塔。其中，所述图像金字塔可以包括所述目标图像的颜色特征信息、梯度方向特征信息和梯度特征信息，颜色特征可以是RGB特征，也可以是LUV特征或HSV特征，颜色特征可以直接获取，梯度方向特征可以是计算所述目标图像中每个像素点的颜色特征的梯度值，并且去最大值作为当前像素点的像素梯度，其次将360度划分为6个区间，在6个梯度方向获取当前每个像素点梯度方向直方图，获取到梯度方向信息和梯度信息。对所述图像进行聚合处理后进行多尺度缩放，形成由多幅图像构成的图像金字塔可以是：对所述目标图像进行简单快速的全局像素强度归一化，根据检测窗口大小填充数个像素宽度的边缘，将图像转换到LUV颜色空间，按一定的缩放系数，比如1.05对图像进行反复缩放，形成由多幅图像构成的图像金字塔。102、根据预设的步长在所述图像金字塔上滑动检测窗口，获得多个检测块；本专利技术实施例中，所述根据预设的步长在所述图像金字塔上滑动检测窗口，获得多个检测块，具体可以包括：根据预设的步长在所述图像金字塔上依次从左到右或从上到下滑动检测窗口，形成多个与检测窗口大小相同的矩形检测块，其中，所述预设的步长小于检测窗口的长和宽，例如选择64X32大小的窗口，以4的步长在每个特征矩阵上从左到右或从上到下依次滑动检测窗口，可以形成多个与检测窗口大小相同的矩形检测块，实现了对目标图像的全方位、全尺度扫描。103、利用预先训练好的多个级联分类器，确定所述多个检测块中含有车辆的检测块，并将所述含有车辆的检测块标记为车辆候选窗口，记录每个所述车辆候选窗口的置信度；其中，置信度是指确定分类结果正确与否的正确度。在鉴别性分类器中，一般会把待分类的样本离分类面的距离为置信度的高低，在生成性分类器中，一般会把待分类的样本离类中心的距离为置信度的高低。一般会把距离最后归一化到0～1或者0～100。本实施例中，所述利用预先训练好的多个级联分类器，确定所述多个检测块中含有车辆的检测块，具体可以包括：预先对多个级联分类器中各级联分类器按照其在训练时的表现从高到低进行排序，所述表现是指级联分类器在训练时体现出来的分类性能，比如说，A级联分类器比B级联分类器能去除更多的检测块，就说明A级联分类器的表现更好。分别将所述多个检测块的特征向量输入所述多个级联分类器中进行判断是否为含有车辆的检测块，若所述多个级联分类器第一个级联分类器中当前判断的检测块判断结果为含有车辆的检测块，则使用下一个级联分类器继续进行判断，直至所述多个级联分类器中最后一个级联分类器的判断结果仍为含有车辆的检测块，则确定当前判断的检测块为含有车辆的检测块；若当前判断的检测块判断结果为不含车辆的检测块，则放弃所述检本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车辆检测方法，其特征在于，包括：获取目标图像的图像金字塔；根据预设的步长在所述图像金字塔上滑动检测窗口，获得多个检测块；利用预先训练好的多个级联分类器，确定所述多个检测块中含有车辆的检测块，并将所述含有车辆的检测块标记为车辆候选窗口，记录每个所述车辆候选窗口的置信度；对所述车辆候选窗口进行过滤，确定目标车辆窗口，输出所述目标车辆窗口信息。

【技术特征摘要】
1.一种车辆检测方法，其特征在于，包括：获取目标图像的图像金字塔；根据预设的步长在所述图像金字塔上滑动检测窗口，获得多个检测块；利用预先训练好的多个级联分类器，确定所述多个检测块中含有车辆的检测块，并将所述含有车辆的检测块标记为车辆候选窗口，记录每个所述车辆候选窗口的置信度；对所述车辆候选窗口进行过滤，确定目标车辆窗口，输出所述目标车辆窗口信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标图像的图像金字塔，包括：获取目标图像，对所述目标图像进行聚合处理后进行多尺度缩放，形成由多幅图像构成的图像金字塔。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据预设的步长在所述图像金字塔上滑动检测窗口，获得多个检测块，包括：根据预设的步长在所述图像金字塔上依次从左到右或从上到下滑动检测窗口，形成多个与检测窗口大小相同的矩形检测块，其中，所述预设的步长小于检测窗口的长和宽。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述利用预先训练好的多个级联分类器，确定所述多个检测块中含有车辆的检测块，包括：预先对多个级联分类器中各级联分类器按照其在训练时的表现从高到低进行排序，所述表现是指级联分类器在训练时体现出来的分类性能；分别将所述多个检测块的特征向量输入所述多个级联分类器中进行判断是否为含有车辆的检测块，若所述多个级联分类器第一个级联分类器中当前判断的检测块判断结果为含有车辆的检测块，则使用下一个级联分类器继续进行判断，直至所述多个级联分类器中最后一个级联分类器的判断结果仍为含有车辆的检测块，则确定当前判断的检测块为含有车辆的检测块；若当前判断的检测块判断结果为不含车辆的检测块，则放弃所述当前判断的检测块。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述车辆候选窗口进行过滤，确定目标车辆窗口，输出所述目标车辆窗口信息，包括：若所述车辆候选窗口中两个车辆候选窗口重叠面积超过设定阈值，确定所述两个车辆候选窗口为重叠窗口，并在所重叠窗口中去除置信度低的车辆候选窗口，得到第一目标车辆窗口，输出所述第一目标车辆窗口信息。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述车辆候选窗口进行过滤，确定目标车辆窗口，输出所述目标车辆窗口信息，还包括：若所述车辆候选窗口中两个车辆候选窗口重叠面积超过设定阈值，确定所述两个车辆候选窗口为重叠窗口，并在所重叠窗口中去除置信度低的车辆候选窗口，得到第一目标车辆窗口；根据空间几何关系，在所述第一目标车辆窗口中，对空间位置明显错...

【专利技术属性】
技术研发人员：桂天宜，刘龙，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44