在图像中确定车辆左右边界的方法及系统技术方案

本发明专利技术提供在图像中确定车辆左右边界的方法及系统，在获得图像中相对准确的车辆底边信息后，将车辆底边扩充区域内的竖直梯度投影到水平方向上，并利用其峰值变化特性求出车辆左右边界的候选区域，计算量小、可靠性高，可以相对快速、准确地获取车辆坐标边界信息；随后，根据车辆左右边界候选坐标两次像素明暗对比度比较明显的特性，利用左侧边界的右侧有部分区域是轮子或其他阴影区域，右侧边界的左侧有部分区域是轮子或其他阴影区域，分别进行左右区域做差求对比度，并用其评价左右边界坐标，从而甄选出图像中车辆的左右边界，简单明了、稳定性高。

【技术实现步骤摘要】
在图像中确定车辆左右边界的方法及系统
本专利技术涉及图像处理领域，特别是涉及在图像中确定车辆左右边界的方法及系统。
技术介绍
目前，在自动驾驶的研究领域中，车辆检测是其中的重要项目之一。传统的车辆检测采用“滑窗”法或显著性分析法得到目标车辆在图像中的候选区域，然后使用分类器对候选区域进行是或不是的判断。也有其他的方法，类似edgebox算法等，采用候选区域的合并与分离，最终也是得到目标车辆在图像中的候选区域，然后将该候选区域送给后面的分类器进行是或不是的判断。然而，这些方法对车辆边界的确定都不是十分准确，因为“滑窗”或候选区域的合并与分离等都是基于一定的步长或准则进行的。这些步长或准则难以覆盖到所有场景各个不同角度的车辆目标，以致于确定的边界往往也难以到达十分准确的程度。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供在图像中确定车辆左右边界的方法及系统，用于解决现有技术中难以精确地确定图像中车辆的边界的问题。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供在图像中确定车辆左右边界的方法，包括：根据预先确定的至少一条车辆底边的坐标，画出以所述至少一条车辆底边为边长的至少一个方形区域，作为所述车辆的至少一个方形候选区域；其中，所述车辆的左边界位于所述方形候选区域的左半部分，所述车辆的右边界位于所述方形候选区域的右半部分；对所述至少一个方形候选区域进行边界检查，去除不符合条件的方形候选区域；对于每个符合条件的方形候选区域，调整所述方形候选区域的车辆底边，使得调整后的车辆底边与所述调整前的车辆底边形成感兴趣区域；对于每个所述感兴趣区域，判断其宽度是否不大于预设宽度值；若是，则在所述图像中求取与所述感兴趣区域对应的区域的竖直梯度值；若否，则在所述图像的抽样图像中求取与所述感兴趣区域对应的区域的竖直梯度值；计算各所述竖直梯度值的绝对值，再将各所述绝对值投影到所述水平方向；在所述水平方向的左半部分区域内，获取最大的绝对值所对应的坐标，将该坐标确定为第一左边界候选坐标；在所述水平方向的右半部分区域内，获取最大的绝对值所对应的坐标，将该坐标确定为第一右边界候选坐标；将各最大的绝对值在所述水平方向的投影设置为零；随后，在所述水平方向的左半部分区域内，获取最大的绝对值所对应的坐标，将该坐标确定为第二左边界候选坐标；在所述水平方向的右半部分区域内，获取最大的绝对值所对应的坐标，将该坐标确定为第二右边界候选坐标；判断每个符合条件的方形候选区域的车辆底边的长度是否大于预设长度值；若否，则分别计算所述第一左边界候选坐标的第一可信度分数、所述第二左边界候选坐标的第二可信度分数，并将所述第一可信度分数与所述第二可信度分数中最大的所对应的左边界候选坐标作为左边界坐标；以及，分别计算所述第一右边界候选坐标的第三可信度分数、所述第二右边界候选坐标的第四可信度分数，并将所述第三可信度分数与所述第四可信度分数中最小的所对应的右边界候选坐标作为右边界坐标。于本专利技术一实施例中，所述分别计算所述第一左边界候选坐标的第一可信度分数、所述第二左边界候选坐标的第二可信度分数，包括：分别在所述第一左边界候选坐标的左侧和右侧确定获取以预设的宽度和高度形成的第一矩形区域和第二矩形区域第一临时底边为边长的第一临时方形区域，在所述第一左边界候选坐标的右侧获取以预设的第二临时底边为边长的第二临时方形区域，将所述第一临时方形矩形区域和所述第二矩形临时方形区域中对应的点的像素值分别做差，然后，再将各个做差的结果相加求和，作为所述第一左边界候选坐标的第一可信度分数；分别在所述第二左边界候选坐标的左侧和右侧确定获取以所述宽度和所述高度形成的第一临时底边为边长的第三临时方形矩形区域和第四矩形区域，将所述第三矩形区域和所述第四矩形区域中在所述第二左边界候选坐标的右侧获取以所述第二临时底边为边长的第四临时方形区域，将所述第三临时方形区域和所述第四临时方形区域对应的点的像素值分别做差，然后，再将各个做差的结果相加求和，作为所述第二左边界候选坐标的第二可信度分数。于本专利技术一实施例中，所述分别计算所述第一右边界候选坐标的第三可信度分数、所述第二右边界候选坐标的第四可信度分数，包括：分别在所述第一右边界候选坐标的左侧和右侧确定以预设的宽度和高度形成的第五矩形区域和第六矩形区域获取以所述第一临时底边为边长的第五临时方形区域，在所述第一右边界候选坐标的右侧获取以所述第二临时底边为边长的第六临时方形区域，将所述第五临时方矩形区域和所述第六矩临时方形区域中对应的点的像素值分别做差，然后，再将各个做差的结果相加求和，作为所述第一右边界候选坐标的第三可信度分数；分别在所述第二右边界候选坐标的左侧和右侧确定以所述宽度和所述高度形成的获取以所述第一临时底边为边长的第七临时方矩形区域和第八矩形区域，在所述第二右边界候选坐标的右侧获取以所述第二临时底边为边长的第八临时方形区域，将所述第七矩临时方形区域和所述第八矩临时方形区域中对应的点的像素值分别做差，然后，再将各个做差的结果相加求和，作为所述第二右边界候选坐标的第四可信度分数。于本专利技术一实施例中，预设的所述宽度为：所述车辆底边的1/5；预设的所述高度为：所述车辆底边的1/3。于本专利技术一实施例中，所述方法还包括：根据车辆的车辆底边坐标和确定的左、右边界坐标，确定所述车辆的整体边界，从而实现车辆目标的图像分割。于本专利技术一实施例中，所述调整方形候选区域的车辆底边包括：令所述车辆底边上浮和左右扩充。于本专利技术一实施例中，所述预设宽度值为：在所述图像的抽样图像中能够分辨所述车辆的最小宽度值。于本专利技术一实施例中，所述竖直梯度值为：竖直sobel梯度值。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供在图像中确定车辆左右边界的系统，包括：候选区域生成模块，用于根据预先确定的至少一条车辆底边的坐标，画出以所述至少一条车辆底边为边长的至少一个方形区域，作为所述车辆的至少一个方形候选区域；其中，所述车辆的左边界位于所述方形候选区域的左半部分，所述车辆的右边界位于所述方形候选区域的右半部分；边界检查模块，用于对所述至少一个方形候选区域进行边界检查，去除不符合条件的方形候选区域；感兴趣区域生成模块，用于对于每个符合条件的方形候选区域，调整所述方形候选区域的车辆底边，使得调整后的车辆底边与所述调整前的车辆底边形成感兴趣区域；梯度值计算模块，用于对于每个所述感兴趣区域，判断其宽度是否不大于预设宽度值；若是，则在所述图像中求取与所述感兴趣区域对应的区域的竖直梯度值；若否，则在所述图像的抽样图像中求取与所述感兴趣区域对应的区域的竖直梯度值；计算各所述竖直梯度值的绝对值，再将各所述绝对值投影到所述水平方向；候选坐标生成模块，用于在所述水平方向的左半部分区域内，获取最大的绝对值所对应的坐标，将该坐标确定为第一左边界候选坐标；在所述水平方向的右半部分区域内，获取最大的绝对值所对应的坐标，将该坐标确定为第一右边界候选坐标；将各最大的绝对值在所述水平方向的投影设置为零；随后，在所述水平方向的左半部分区域内，获取最大的绝对值所对应的坐标，将该坐标确定为第二左边界候选坐标；在所述水平方向的右半部分区域内，获取最大的绝对值所对应的坐标，将该坐标确定为第二右边界候选坐标；边界坐标确定模块，用于判断每个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种在图像中确定车辆左右边界的方法，其特征在于，包括：根据预先确定的至少一条车辆底边的坐标，画出以所述至少一条车辆底边为边长的至少一个方形区域，作为所述车辆的至少一个方形候选区域；其中，所述车辆的左边界位于所述方形候选区域的左半部分，所述车辆的右边界位于所述方形候选区域的右半部分；对所述至少一个方形候选区域进行边界检查，去除不符合条件的方形候选区域；对于每个符合条件的方形候选区域，调整方形候选区域的车辆底边，使得调整后的车辆底边与所述调整前的车辆底边形成感兴趣区域；对于每个所述感兴趣区域，判断其宽度是否不大于预设宽度值；若是，则在所述图像中求取与所述感兴趣区域对应的区域的竖直梯度值；若否，则在所述图像的抽样图像中求取与所述感兴趣区域对应的区域的竖直梯度值；计算各所述竖直梯度值的绝对值，再将各所述绝对值投影到水平方向；在所述水平方向的左半部分区域内，获取最大的绝对值所对应的坐标，将该坐标确定为第一左边界候选坐标；在所述水平方向的右半部分区域内，获取最大的绝对值所对应的坐标，将该坐标确定为第一右边界候选坐标；将各最大的绝对值在所述水平方向的投影设置为零；随后，在所述水平方向的左半部分区域内，获取最大的绝对值所对应的坐标，将该坐标确定为第二左边界候选坐标；在所述水平方向的右半部分区域内，获取最大的绝对值所对应的坐标，将该坐标确定为第二右边界候选坐标；判断每个符合条件的方形候选区域的车辆底边的长度是否大于预设长度值；若否，则分别计算所述第一左边界候选坐标的第一可信度分数、所述第二左边界候选坐标的第二可信度分数，并将所述第一可信度分数与所述第二可信度分数中最大的所对应的左边界候选坐标作为左边界坐标；以及，分别计算所述第一右边界候选坐标的第三可信度分数、所述第二右边界候选坐标的第四可信度分数，并将所述第三可信度分数与所述第四可信度分数中最小的所对应的右边界候选坐标作为右边界坐标。...

【技术特征摘要】
1.一种在图像中确定车辆左右边界的方法，其特征在于，包括：根据预先确定的至少一条车辆底边的坐标，画出以所述至少一条车辆底边为边长的至少一个方形区域，作为所述车辆的至少一个方形候选区域；其中，所述车辆的左边界位于所述方形候选区域的左半部分，所述车辆的右边界位于所述方形候选区域的右半部分；对所述至少一个方形候选区域进行边界检查，去除不符合条件的方形候选区域；对于每个符合条件的方形候选区域，调整方形候选区域的车辆底边，使得调整后的车辆底边与所述调整前的车辆底边形成感兴趣区域；对于每个所述感兴趣区域，判断其宽度是否不大于预设宽度值；若是，则在所述图像中求取与所述感兴趣区域对应的区域的竖直梯度值；若否，则在所述图像的抽样图像中求取与所述感兴趣区域对应的区域的竖直梯度值；计算各所述竖直梯度值的绝对值，再将各所述绝对值投影到水平方向；在所述水平方向的左半部分区域内，获取最大的绝对值所对应的坐标，将该坐标确定为第一左边界候选坐标；在所述水平方向的右半部分区域内，获取最大的绝对值所对应的坐标，将该坐标确定为第一右边界候选坐标；将各最大的绝对值在所述水平方向的投影设置为零；随后，在所述水平方向的左半部分区域内，获取最大的绝对值所对应的坐标，将该坐标确定为第二左边界候选坐标；在所述水平方向的右半部分区域内，获取最大的绝对值所对应的坐标，将该坐标确定为第二右边界候选坐标；判断每个符合条件的方形候选区域的车辆底边的长度是否大于预设长度值；若否，则分别计算所述第一左边界候选坐标的第一可信度分数、所述第二左边界候选坐标的第二可信度分数，并将所述第一可信度分数与所述第二可信度分数中最大的所对应的左边界候选坐标作为左边界坐标；以及，分别计算所述第一右边界候选坐标的第三可信度分数、所述第二右边界候选坐标的第四可信度分数，并将所述第三可信度分数与所述第四可信度分数中最小的所对应的右边界候选坐标作为右边界坐标。2.根据权利要求1所述的在图像中确定车辆左右边界的方法，其特征在于，所述分别计算所述第一左边界候选坐标的第一可信度分数、所述第二左边界候选坐标的第二可信度分数，包括：分别在所述第一左边界候选坐标的左侧和右侧确定以预设的宽度和高度形成的第一矩形区域和第二矩形区域，将所述第一矩形区域和所述第二矩形区域中对应的点的像素值分别做差，然后，再将各个做差的结果相加求和，作为所述第一左边界候选坐标的第一可信度分数；分别在所述第二左边界候选坐标的左侧和右侧确定以所述宽度和所述高度形成的第三矩形区域和第四矩形区域，将所述第三矩形区域和所述第四矩形区域中对应的点的像素值分别做差，然后，再将各个做差的结果相加求和，作为所述第二左边界候选坐标的第二可信度分数。3.根据权利要求1所述的在图像中确定车辆左右边界的方法，其特征在于，所述分别计算所述第一右边界候选坐标的第三可信度分数、所述第二右边界候选坐标的第四可信度分数，包括：分别在所述第一右边界候选坐标的左侧和右侧确定以预设的宽度和高度形成的第五矩形区域和第六矩形区域，将所述第五矩形区域和所述第六矩形区域中对应的点的像素值分别做差，然后，再将各个做差的结果相加求和，作为所述第一右边界候选坐标的第三可信度分数；分别在所述第二右边界候选坐标的左侧和右侧确定以所述宽度和所述高度形成的第七矩形区域和第八矩形区域，将所述第七矩形区域和所述第八矩形区域中对应的点的像素值分别做差，然后，再将各个做差的结果相加求和，作为所述第二右边界候选坐标的第四可信度分数。4.根据权利要求2或3所述的在图像中确定车辆左右边界的方法，其特征在于，预设的所述宽度为：所述车辆底边的1/5；预设的所述高度为：所述车辆底边的1/3。5.根据权利要求1所述的在图像中确定车辆左右边界的方法，其特征在于，还包括：根据车辆的车辆底边坐标和确定的左、右边界坐标，确定所述车辆的整体边界，从而实现车辆目标的图像分割。6.根据权利要求1所述的在图像中确定车辆左右边界的方法，其特征在于，所述调整方形候选区域的车辆底边包括：令所述车辆底边上浮和左右扩充。7.根据权利要求1所述的在图像中确定车辆左右边界的方法，其特征在于，所述预设宽度值为：在所述图像的抽样图像中能够分辨所述车辆的最小宽度值。8.根据权利要求1所述的在图像中确定车辆左右边界的方法，其特征在于，所述竖直梯度值为：竖直sobel梯度值。9.一种在图像中确定车辆左右边界的系统，其特征在于，包括：候选区域生成模块，用于根...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴子章，王凡，唐锐，
申请(专利权)人：纵目科技上海股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31