一种基于分割技术的交通场景各类目标与元素的精细识别方法技术

本发明专利技术公开的属于交通场景技术领域，具体为一种基于分割技术的交通场景各类目标与元素的精细识别方法，包括具体步骤如下：S1，获取交通场景的图像，并在交通场景的图像中随机选取一个点A；S2，以A点作为原点，向外发出射线，并将该射线反向延伸，从而将交通场景的图像分割成两组区域；S3，初始化一个阈值T，通常取各区域的平均灰度值；S4，并通过计算灰度值i得到阈值T在区域中所占的概率；S5，在得到阈值T在区域中所占的概率后，通过最大熵分割算法得到每个阈值T在相对应的区域中所占的比例，本发明专利技术不仅会提高识别效果，还会提高识别准确度。还会提高识别准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于分割技术的交通场景各类目标与元素的精细识别方法


[0001]本专利技术涉及交通场景
，具体为一种基于分割技术的交通场景各类目标与元素的精细识别方法。

技术介绍

[0002]交通是指从事旅客和货物运输及语言和图文传递的行业，包括运输和邮电两个方面，在国民经济中属于第三产业。运输有铁路、公路、水路、空路、管道五种方式，邮电包括邮政和电信两方面内容。目前在交通场景中往往需要对其中的各类目标与元素进行识别，但是目前的识别方法普遍存在识别效果差的问题。
[0003]为此，我们提出一种基于分割技术的交通场景各类目标与元素的精细识别方法。

技术实现思路

[0004]鉴于上述和/或现有一种基于分割技术的交通场景各类目标与元素的精细识别方法中存在的问题，提出了本专利技术。
[0005]因此，本专利技术的目的是提供一种基于分割技术的交通场景各类目标与元素的精细识别方法，能够解决上述提出现有的问题。
[0006]为解决上述技术问题，根据本专利技术的一个方面，本专利技术提供了如下技术方案：
[0007]一种基于分割技术的交通场景各类目标与元素的精细识别方法，其包括具体步骤如下：
[0008]S1，获取交通场景的图像，并在交通场景的图像中随机选取一个点A；
[0009]S2，以A点作为原点，向外发出射线，并将该射线反向延伸，从而将交通场景的图像分割成两组区域；
[0010]S3，初始化一个阈值T，通常取各区域的平均灰度值；
[0011]S4，并通过计算灰度值i得到阈值T在区域中所占的概率；
[0012]S5，在得到阈值T在区域中所占的概率后，通过最大熵分割算法得到每个阈值T在相对应的区域中所占的比例；
[0013]S6，若是区域中的阈值T不是百分百比例，则再次以A点作为原点，向外发出射线，并将该射线反向延伸，从而将交通场景的图像分割成四组区域；
[0014]S7，重新初始化一个阈值T，通常取各区域的平均灰度值；
[0015]S8，通过S4和S5得到每个阈值T在相对应的区域中所占的比例；
[0016]S9，若是区域中的阈值T不是百分百比例，则重复S6、S7和S8步骤，直至分割区域中的阈值T是百分百比例；
[0017]S10，将相同的阈值T区域进行提取，并拼接组合在一起，从而实现对交通场景的图像进行精细识别。
[0018]作为本专利技术所述的一种基于分割技术的交通场景各类目标与元素的精细识别方
法的一种优选方案，其中：所述S4中，计算步骤如下：
[0019]步骤一：统计区域中不同灰度值的像素数量相加的总和N；
[0020]步骤二：计算灰度值i得到阈值T在区域中所占的概率；
[0021]步骤三：将小于T的阈值作为一部分T1，大于T的阈值作为一部分T2，然后计算T1、T2之间的方差；
[0022]步骤四：将获得方差与最大方差比较，若小于最大方差，则最大方差不变，若大于最大方差，则把方差并给最大方差，并且把i作为二值化的阈值。
[0023]作为本专利技术所述的一种基于分割技术的交通场景各类目标与元素的精细识别方法的一种优选方案，其中：所述步骤一中的计算公式为：
[0024][0025]所述步骤二中的计算公式为：
[0026][0027]所述步骤三中的计算公式为：
[0028]u＝w0*u0+w1*u1；
[0029]g＝w0*(u0‑
u)2+w1*(u1‑
u)2；
[0030]g＝w0*w1*(u0‑
u1)2；
[0031][0032]作为本专利技术所述的一种基于分割技术的交通场景各类目标与元素的精细识别方法的一种优选方案，其中：所述步骤一、所述步骤二和所述步骤三中，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0，背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1，g为方差，记灰度值为i的像素个数为n
i
，设初始最大方差为0。
[0033]作为本专利技术所述的一种基于分割技术的交通场景各类目标与元素的精细识别方法的一种优选方案，其中：所述S5中，最大熵分割算法的步骤如下：
[0034]步骤一：通过计算公式得到信息熵；
[0035]步骤二：对灰度图进行区分，低于阈值T的为背景B1，高于阈值T的为物体B2，并设置一个最大信息熵，其值为
‑
1；
[0036]步骤三：计算阈值T在背景B1和物体B2中的比例。
[0037]作为本专利技术所述的一种基于分割技术的交通场景各类目标与元素的精细识别方法的一种优选方案，其中：所述步骤一中，信息熵的计算公式如下：
[0038][0039]其中，P(x)代表的是阈值T出现的概率，H表示信息熵。
[0040]作为本专利技术所述的一种基于分割技术的交通场景各类目标与元素的精细识别方法的一种优选方案，其中：所述步骤三中，阈值T在背景B1中的比例为：
[0041][0042]所述步骤三中，阈值T在物体B2中的比例为：
[0043][0044]其中：
[0045][0046]与现有技术相比：
[0047]获取交通场景的图像，并在交通场景的图像中随机选取一个点A，并以A点作为原点，向外发出射线，并将该射线反向延伸，从而将交通场景的图像分割成两组区域，过后，初始化一个阈值T，通常取各区域的平均灰度值，并通过计算灰度值i得到阈值T在区域中所占的概率，在得到阈值T在区域中所占的概率后，通过最大熵分割算法得到每个阈值T在相对应的区域中所占的比例，若是区域中的阈值T不是百分百比例，则再次以A点作为原点，向外发出射线，并将该射线反向延伸，从而将交通场景的图像分割成四组区域，并重新初始化一个阈值T，通常取各区域的平均灰度值，然后通过计算得到每个阈值T在相对应的区域中所占的比例，若是区域中的阈值T不是百分百比例，则重复上述步骤，直至分割区域中的阈值T是百分百比例，将相同的阈值T区域进行提取，并拼接组合在一起，从而实现对交通场景的图像进行精细识别，通过本专利技术不仅会提高识别效果，还会提高识别准确度。
具体实施方式
[0048]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本专利技术的实施方式作进一步地详细描述。
[0049]本专利技术提供一种基于分割技术的交通场景各类目标与元素的精细识别方法，包括具体步骤如下：
[0050]S1，获取交通场景的图像，并在交通场景的图像中随机选取一个点A；
[0051]S2，以A点作为原点，向外发出射线，并将该射线反向延伸，从而将交通场景的图像分割成两组区域；
[0052]S3，初始化一个阈值T，通常取各区域的平均灰度值；
[0053]S4，并通过计算灰度值i得到阈值T在区域中所占的概率；
[0054]计算步骤如下：
[0055]步骤一：统计区域中不同灰度值的像素数量相加的总和N；
[0056]计算公式为：
[0057][0058]步骤二：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于分割技术的交通场景各类目标与元素的精细识别方法，其特征在于，包括具体步骤如下：S1，获取交通场景的图像，并在交通场景的图像中随机选取一个点A；S2，以A点作为原点，向外发出射线，并将该射线反向延伸，从而将交通场景的图像分割成两组区域；S3，初始化一个阈值T，通常取各区域的平均灰度值；S4，并通过计算灰度值i得到阈值T在区域中所占的概率；S5，在得到阈值T在区域中所占的概率后，通过最大熵分割算法得到每个阈值T在相对应的区域中所占的比例；S6，若是区域中的阈值T不是百分百比例，则再次以A点作为原点，向外发出射线，并将该射线反向延伸，从而将交通场景的图像分割成四组区域；S7，重新初始化一个阈值T，通常取各区域的平均灰度值；S8，通过S4和S5得到每个阈值T在相对应的区域中所占的比例；S9，若是区域中的阈值T不是百分百比例，则重复S6、S7和S8步骤，直至分割区域中的阈值T是百分百比例；S10，将相同的阈值T区域进行提取，并拼接组合在一起，从而实现对交通场景的图像进行精细识别。2.根据权利要求1所述的一种基于分割技术的交通场景各类目标与元素的精细识别方法，其特征在于，所述S4中，计算步骤如下：步骤一：统计区域中不同灰度值的像素数量相加的总和N；步骤二：计算灰度值i得到阈值T在区域中所占的概率；步骤三：将小于T的阈值作为一部分T1，大于T的阈值作为一部分T2，然后计算T1、T2之间的方差；步骤四：将获得方差与最大方差比较，若小于最大方差，则最大方差不变，若大于最大方差，则把方差并给最大方差，并且把i作为二值化的阈值。3.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡翠云，陈曼娜，傅宏伟，钟建斌，林春招，刘锋，
申请(专利权)人：广东飞达交通工程有限公司，
类型：发明
国别省市：