车辆和行人的识别方法技术

本发明专利技术公开的车辆和行人的识别方法，其主要特征在于，包括：第一步：三维摄像机连续精准采集区域内运动目标的图像；第二步：图像预处理模块对采集到的运动目标图像进行二值化处理；第三步：图像处理模块对运动目标图像进行特征提取并组合成特征向量；第四步：图像分析匹配模块根据特征向量进行分析和匹配；第五步：图像识别模块根据分析结果进行识别；第六步：显示模块对图像识别结果进行直观标示。本发明专利技术提供的车辆和行人的识别方法，通过对运动目标的精确定位，能够自动清晰地完成车辆和行人的识别，有效提高了在复杂环境中车辆和行人识别的准确率，极大降低了各种成本，充分满足用户的需求。

Recognition Method of Vehicle and Pedestrian

The main features of the vehicle and pedestrian recognition method disclosed in the present invention are as follows: the first step is to continuously and accurately capture the image of moving objects in a region by a three-dimensional camera; the second step is to binarize the collected image of moving objects by an image preprocessing module; and the third step is to extract the features of the image of moving objects and assemble them into feature vectors by an image processing module; The fourth step: the image analysis and matching module carries on the analysis and the matching according to the characteristic vector; the fifth step: the image recognition module carries on the recognition according to the analysis result; the sixth step: the display module carries on the intuitive indication to the image recognition result. The method of vehicle and pedestrian recognition provided by the invention can automatically and clearly recognize vehicles and pedestrians through accurate positioning of moving objects, effectively improve the accuracy of vehicle and pedestrian recognition in complex environment, greatly reduce various costs and fully meet the needs of users.

【技术实现步骤摘要】
车辆和行人的识别方法
本专利技术属于安防监控
，特别是涉及车辆和行人的识别方法。
技术介绍
目前市场上在停车场车辆识别系统中应用最多的技术和装置，是通过传统的RGB摄像机结合图像处理技术对停车场内的车辆和行人进行识别。但是，这种技术只能获取平面信息，而且传统的RGB图像的获取受外界环境光照影响较大，当夜晚或者阴雨天外界光照强度不足时，可能导致RGB图像采集出现问题，这一技术受到工作环境巨大的约束。另外，传统图像处理技术算法繁琐，体系复杂，不具备简便快捷的特点。
技术实现思路
鉴于此，本专利技术提供的车辆和行人的识别方法，采用基于飞行时间技术的三维摄像机，可以采集运动目标的深度信息，可以有效解决上述问题。本专利技术提供的车辆和行人的识别方法，包括以下步骤：第一步：三维摄像机连续精准采集区域内运动目标的图像；第二步：图像预处理模块对采集到的运动目标图像进行二值化处理；第三步：图像处理模块对运动目标图像进行特征提取并组合成特征向量；第四步：图像分析匹配模块根据特征向量进行分析和匹配；第五步：图像识别模块根据分析结果进行识别；第六步：显示模块对图像识别结果进行直观标示。本专利技术的有益效果在于：本专利技术提供的车辆和行人的识别方法，通过对运动目标的精确定位，能够自动清晰地完成车辆和行人的识别，即使在行人密集、交叉重叠严重、周围环境光照不强的情况下，也能够实现精准识别，有效提高了在复杂环境中车辆和行人识别的准确率，极大降低了各种成本，充分满足用户的需求。附图说明为了更清楚地说明本专利技术专利实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术的流程示意图。具体实施方式以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效，本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。本专利技术提供的车辆和行人的识别方法，包括以下步骤：步骤S101：三维摄像机连续精准采集区域内运动目标的图像；步骤S102：图像预处理模块对采集到的运动目标图像进行二值化处理；步骤S103：图像处理模块对运动目标图像进行特征提取并组合成特征向量；步骤S104：图像分析匹配模块根据特征向量进行分析和匹配；步骤S105：图像识别模块根据分析结果进行识别；步骤S106：显示模块对图像识别结果进行直观标示。进一步地，在步骤S101中，三维摄像机通过获取深度信息，从而获得运动目标的三维数据，能够精确区别出交叉重叠的目标，有效避免对目标的误记录或者漏记录。进一步地，在步骤S103中，图像处理模块对运动目标图像根据车辆和人体的关键点进行校正，得到校正后的关键点。进一步地，在步骤S104中，图像分析匹配模块在特征点数据集合中获取校正后的关键点所在区域内的特征点数据，将关键区域内的特征点数据组合成特征向量。进一步地，在步骤S105中，图像识别模块根据分析结果，结合预先设定的车辆和行人的特征，能够准确区分出车辆和行人。上述实施例仅例示性说明本专利技术的原理及其功效，而非用于限制本专利技术，任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本专利技术的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变，因此，举凡所属
中具有通常知识者在未脱离本专利技术所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本专利技术的权利要求所涵盖。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.车辆和行人的识别方法，其主要特征在于，包括：第一步：三维摄像机连续精准采集区域内运动目标的图像；第二步：图像预处理模块对采集到的运动目标图像进行二值化处理；第三步：图像处理模块对运动目标图像进行特征提取并组合成特征向量；第四步：图像分析匹配模块根据特征向量进行分析和匹配；第五步：图像识别模块根据分析结果进行识别；第六步：显示模块对图像识别结果进行直观标示。

【技术特征摘要】
1.车辆和行人的识别方法，其主要特征在于，包括：第一步：三维摄像机连续精准采集区域内运动目标的图像；第二步：图像预处理模块对采集到的运动目标图像进行二值化处理；第三步：图像处理模块对运动目标图像进行特征提取并组合成特征向量；第四步：图像分析匹配模块根据特征向量进行分析和匹配；第五步：图像识别模块根据分析结果进行识别；第六步：显示模块对图像识别结果进行直观标示。2.根据权利要求1所述的车辆和行人的识别方法，其主要特征在于：在三维摄像机连续精准采集区域内运动目标的图像步骤中，三维摄像机通过获取深度信息，从而获得运动目标的三维数据，能够精确区别出交叉重叠的目标，有效避免对目标的误记录或者漏记录。3.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡晓晖，张加兵，
申请(专利权)人：江苏云光智慧信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32