用于检测关注对象的图像处理系统技术方案

本申请涉及用于检测关注对象的图像处理系统。具体地，一种在车辆图像处理系统中检测关注对象的方法，该方法包括以下步骤：a)在照相机上拍摄图像；b)通过沿着所述图像在空间上不同的位置处运行检测窗口来提供多个潜在候选窗口，并且以相对于检测窗口的尺寸的不同图像缩放重复这一操作；c)对于各潜在候选窗口，应用候选选择处理，该候选选择处理适于从所述潜在候选窗口选择一个或更多个候选；d)向卷积神经网络(CNN)处理转发从步骤c)确定的候选；e)处理候选，以识别关注对象；该方法的特征在于，其中，到卷积神经网络(CNN)处理中的候选输入已经由步骤b)来调整大小。

【技术实现步骤摘要】
用于检测关注对象的图像处理系统
本公开涉及图像处理方法，具体地涉及由图像处理和候选选择处理从照相机图像识别对象(诸如行人)的车辆图像处理。
技术介绍
包括适于处理照相机图像以抽出与周围环境有关的信息的复杂图像处理装置的自动自驾车辆正在被开发。具体地，需要识别环境中的对象(诸如行人)。行人检测是高级驾驶辅助系统(ADAS：advanceddriverassistancesystem)中具有显著相关性的对象检测的典型情况。由于行人外观(包括服装、姿势、遮挡以及背景杂波)的多样性，行人检测被认为是图像理解最具挑战性的任务之一。当前应用与解决行人检测中的问题有关，但它还可以应用于其他对象检测问题，诸如交通标志识别(TSR)、车辆检测、动物检测等等。一般对象检测(特别是行人检测)中最快且最流行的方法之一使用如下技术，该技术以非常高效的方式提取聚合通道特征(ACF：aggregatedchannelfeature)，且然后从训练数据学习用于快速检测的常数软级联。该方法已经通过在通道特征上应用滤波器，或以新特征类型来提取通道特征二者之一，而被广泛研究且显著改进。近年来，卷积神经网络(CNN：con本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种在车辆图像处理系统中检测关注对象的方法，该方法包括以下步骤：a)在照相机上拍摄图像(1)；b)通过沿着所述图像在空间上不同的位置处运行检测窗口(6)来提供多个潜在候选窗口，并且以相对于所述检测窗口的尺寸的不同图像缩放来重复这一操作；c)对于各潜在候选窗口，应用候选选择处理，该候选选择处理适于从所述潜在候选窗口选择一个或更多个候选(9)；d)向卷积神经网络(CNN)处理转发从步骤c)确定的所述候选；e)处理所述候选(9)，以识别关注对象；所述方法的特征在于，其中，到所述卷积神经网络(CNN)处理中的所述候选输入(9)已经通过步骤b)来调整大小。

【技术特征摘要】
2016.06.20 EP 16175330.61.一种在车辆图像处理系统中检测关注对象的方法，该方法包括以下步骤：a)在照相机上拍摄图像(1)；b)通过沿着所述图像在空间上不同的位置处运行检测窗口(6)来提供多个潜在候选窗口，并且以相对于所述检测窗口的尺寸的不同图像缩放来重复这一操作；c)对于各潜在候选窗口，应用候选选择处理，该候选选择处理适于从所述潜在候选窗口选择一个或更多个候选(9)；d)向卷积神经网络(CNN)处理转发从步骤c)确定的所述候选；e)处理所述候选(9)，以识别关注对象；所述方法的特征在于，其中，到所述卷积神经网络(CNN)处理中的所述候选输入(9)已经通过步骤b)来调整大小。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述候选选择处理包括级联(3)。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，在步骤d)之后，所述处理不包括来自步骤a)的原始图像(1)的任何另外处理。4.根据前述权利要求中任意一项所述的方法，其中，在步骤e)中，不调整所述候选(4)的大小。5.根据权利要求1至4所述的方法，所述方法包括在步骤a)之后的以...

【专利技术属性】
技术研发人员：F·G·拉加比扎德，苏煜，J·马琳·图尔，A·科伦坡，
申请(专利权)人：戴尔菲技术公司，
类型：发明
国别省市：美国,US