车辆检测方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了一种车辆检测方法和系统，该方法包括：获取车辆前方的场景图像作为输入图像以及读取样本图像库中的样本图像；提取图像的二维的距离-方向边缘直方图特征并将所述二维的距离-方向边缘直方图特征展开成一维特征向量；对样本图像的一维特征向量进行聚类以及利用样本图像的正负样本来训练子类分类器；以及将对应输入图像的一维特征向量归入与其距离最近的对应于样本图像的子类；以及利用对应的子类分类器来判断输入图像内是否包含车辆。本发明专利技术的方法有效的解决了类内变化较大和类间相似度相对较大的问题，改善了车辆检测的系统性能。

【技术实现步骤摘要】
车辆检测方法和系统
本专利技术属于图像处理和对象检测领域，涉及一种车辆检测方法，尤其涉及一种通过对所拍摄前方场景进行图像处理来检测车辆前方是否存在车辆的方法以及使用该方法的系统。
技术介绍
随着汽车的普及，日常交通运输越来越繁忙，交通安全日益成为人们所关注的焦点。因此，人们希望参与交通的车辆能够具备更多的智能特点，从而替代驾驶人员判断一部分安全事宜。交通安全一个方面涉及车辆本身构成元件是否安全，另一个方面涉及车辆行进的环境是否安全。对于后者，主要通过驾驶员了解路面的情况来进行判断。然而，在驾驶员处于疲劳或注意不到的情况下，往往会发生危险。因此，人们需要一种方法和系统能够在驾驶员未能做出判断的情况下代替驾驶员进行一些道路安全情况的判断，以规避危险。而在路面上，最大的危险往往是车辆之间的碰撞，因此，即使了解车辆周围，尤其是前方出现的车辆就显得尤为重要。因此，人们希望在车辆上能够提供一种能够检测路面上其他车辆位置的方法和系统，以便车载控制系统能够给予所检测结果控制车辆的运行。现有技术中虽然提出了这种车辆检测方法，但是由于在实际情况中，路面上会出现与车辆存在类似形状的非车辆以及车辆之间本身的形状存在较大的差别，因此，现有技术在判断所获得图像中的车辆与非车辆上往往存在精度不高的问题，因此导致控制系统对车辆发出与实际场景中车辆存在状况不符的指令。
技术实现思路
鉴于现有技术中存在的上述问题而做出本专利技术。本专利技术针对车辆检测中不同的车辆形状变化较大的问题，提出“距离-方向”边缘直方图特征，并基于该“距离-方向”边缘直方图特征自动生成一系列子类，且再用每个子类中的正负样本训练子类的分类器，以便在检测时通过与子类的距离关系自动将可能存在车辆的图像划分到对应的子类，基于经过训练的子分类器判别是否存在车辆。为此，本专利技术提供了一种车辆检测方法，包括：获取车辆前方的场景图像作为输入图像以及读取样本图像库中的样本图像；提取每个所读取样本图像的二维的距离-方向边缘直方图特征以及提取输入图像二维的距离-方向边缘直方图特征；将所述二维的距离-方向边缘直方图特征展开成一维特征向量；对样本图像的一维特征向量进行聚类从而获得对应于样本图像的子类并对子类进行编号；利用样本图像的正负样本来训练子类分类器；以及将对应输入图像的一维特征向量归入与其距离最近的对应于样本图像的子类；以及利用对应的子类分类器来判断输入图像内是否包含车辆。根据本专利技术的车辆检测方法，所述提取二维的距离-方向边缘直方图特征的步骤包括：在样本图像和输入图像中，针对每个像素点，对样本图像和输入图像的每一个像素点进行边缘检测从而获得边缘图像；在样本图像和输入图像中，针对边缘图像中的每个边缘点，计算其梯度向量，并基于所计算的梯度向量获得该边缘点的梯度方向角度；计算对应图像中心点到经过边缘点且方向为垂直所计算的梯度方向角的直线的垂直距离；以及对对应图像中所有边缘点的所计算的距离和方向进行统计，建立二维距离-方向边缘直方图，从而获得对应图像的二维距离-方向边缘直方图。根据本专利技术的车辆检测方法，所述对对应图像中所有边缘点的所计算的距离和方向进行统计，建立二维距离-方向边缘直方图，从而获得对应图像的二维距离-方向边缘直方图包括：将图像距离中心点最远的距离按照一定的距离间隔分割为多个距离直方图组距，并按顺序对距离直方图组距进行连续编号；将圆周角按照一定的角度间隔分割为多个方向直方图组距，并按顺序对方向直方图组距进行连续编号；通过将每个边缘点的方向角度除以方向直方图组距并向下取整，获得该边缘点所属的方向直方图组距编号；通过将每个边缘点的所计算的垂直距离除以距离直方图组距并向下取整，获得该边缘点所属的距离直方图组距编号；基于边缘点的梯度向量，计算边缘点的梯度幅值；与边缘点与图像中心点之间的距离成反比例地计算每个边缘点的归一化的距离权重因子；以及通过边缘点的梯度幅值与所计算的距离权重因子之间的乘积来计算该边缘点的投票权值；按照边缘点的投票权值在由方向直方图组距和距离直方图组距构成的方格中进行投票，从而获得每幅图像的二维距离-方向边缘直方图。根据本专利技术的车辆检测方法，将所述二维的距离-方向边缘直方图特征展开成一维特征向量的步骤包括：对每个由方向直方图组距和距离直方图组距构成的方格进行连续编号后按照每个方格的投票量形成直方图。根据本专利技术的车辆检测方法，所述将对应输入图像的一维特征向量归入与其距离最近的对应于样本图像的子类步骤包括：计算每个子类所包含的所有样本图像的一维特征向量的平均向量；计算输入图像的一维特征向量与每个子类的所获得平均向量的距离，并比较所计算的距离；以及将输入图像的一维特征向量归入与最小距离对应的子类，并将该子类的编号赋予该输入图像的一维特征向量。根据本专利技术的另一个实施例，还提供了一种车辆检测系统，包括：图像输入单元，获取车辆前方的场景图像作为输入图像以及读取样本图像库中的样本图像；特征向量提取单元，提取每个所读取样本图像的二维的距离-方向边缘直方图特征以及提取输入图像二维的距离-方向边缘直方图特征，并将所述二维的距离-方向边缘直方图特征展开成一维特征向量；聚类单元，对样本图像的一维特征向量进行聚类从而获得对应于样本图像的子类并对子类进行编号；子类训练单元，利用样本图像的正负样本来训练子类分类器；子类划分单元，将对应输入图像的一维特征向量归入与其距离最近的对应于样本图像的子类；以及验证单元，利用对应的子类分类器来判断输入图像内是否包含车辆。通过阅读结合附图考虑的以下本专利技术的优选实施例的详细描述，将更好地理解本专利技术的以上和其他目标、特征、优点和技术及工业重要性。附图说明图1所示的是根据本专利技术的实施例的训练子类分类器的流程图。图2所示的是根据本专利技术实施例的基于被训练的子类分类器进行候选图像内车辆检测的流程图。图3所示的是根据本专利技术实施例的提取图像的距离-方向直方图特征的流程图。图4A-4E所示的是根据本专利技术实施例的提取图像的距离-方向直方图特征的示意图。图5所示的是根据本专利技术的实施例的分类器训练单元的结构示意图。图6所示的是根据本专利技术实施例的车辆检测单元的结构示意图。图7所示的是根据本专利技术实施例的特征提取单元的结构示意图。图8所示的是使用本专利技术的车辆检测方法的使用环境示意图。具体实施方式总体而言，本专利技术所述的方法和装置可用于车载相机，通过使用本专利技术的方法和装置，可以提供防止使用本专利技术的车辆与其他车辆相撞。当然本专利技术也可用于道路监控或智能交通中对车辆的检测。为此，需要车辆或监控设备对路面情况进行车辆检测。本专利技术通过采集在各种光照条件的车辆的正负样本，对它们提取特征，并进行聚类，对于聚成的各个子类分别训练分类器，然后采用经过训练的分类器来进行车辆检测。在进行车辆检测时，首先获取当前场景的图像，然后生成可能存在车辆的候选区域，对每个候选区域提取特征，并根据这些特征将候选区域划分到对应的子类，最后利用对应子类的分类器判别该候选区域是否存在车辆。为了提高车辆检测的精度，本专利技术提出了“距离-方向”直方图特征这一概念。下面结合附图描述本专利技术实施例。图1所示的是根据本专利技术的实施例的训练子类分类器的流程图。如图1所示，在步骤S11处，分类器训练单元从系统的存储器121的样本库中读取样本图像。包含有车辆图案本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车辆检测方法，包括：获取车辆前方的场景图像作为输入图像以及读取样本图像库中的样本图像；提取每个所读取样本图像的二维的距离?方向边缘直方图特征以及提取输入图像二维的距离?方向边缘直方图特征；将所述二维的距离?方向边缘直方图特征展开成一维特征向量；对样本图像的一维特征向量进行聚类从而获得对应于样本图像的子类并对子类进行编号；利用样本图像的正负样本来训练子类分类器；以及将对应输入图像的一维特征向量归入与其距离最近的对应于样本图像的子类；以及利用对应的子类分类器来判断输入图像内是否包含车辆。

【技术特征摘要】
1.一种车辆检测方法，包括：获取车辆前方的场景图像作为输入图像以及读取样本图像库中的样本图像；提取每个所读取样本图像的二维的距离-方向边缘直方图特征以及提取输入图像二维的距离-方向边缘直方图特征；将所述二维的距离-方向边缘直方图特征展开成一维特征向量；对样本图像的一维特征向量进行聚类从而获得对应于样本图像的子类并对子类进行编号；利用样本图像的正负样本来训练子类分类器；以及将对应输入图像的一维特征向量归入与其距离最近的对应于样本图像的子类；以及利用对应的子类分类器来判断输入图像内是否包含车辆；其中，所述提取二维的距离-方向边缘直方图特征的步骤包括：在样本图像和输入图像中，针对每个像素点，对样本图像和输入图像的每一个像素点进行边缘检测从而获得边缘图像；在样本图像和输入图像中，针对边缘图像中的每个边缘点，计算其梯度向量，并基于所计算的梯度向量获得该边缘点的梯度方向角度；计算对应图像中心点到经过边缘点且方向为垂直所计算的梯度方向角的直线的垂直距离；以及对对应图像中所有边缘点的所计算的距离和方向进行统计，建立二维距离-方向边缘直方图，从而获得对应图像的二维距离-方向边缘直方图。2.如权利要求1所述的车辆检测方法，所述对对应图像中所有边缘点的所计算的距离和方向进行统计，建立二维距离-方向边缘直方图，从而获得对应图像的二维距离-方向边缘直方图包括：将图像距离中心点最远的距离按照一定的距离间隔分割为多个距离直方图组距，并按顺序对距离直方图组距进行连续编号；将圆周角按照一定的角度间隔分割为多个方向直方图组距，并按顺序对方向直方图组距进行连续编号；通过将每个边缘点的方向角度除以方向直方图组距并向下取整，获得该边缘点所属的方向直方图组距编号；通过将每个边缘点的所计算的垂直距离除以距离直方图组距并向下取整，获得该边缘点所属的距离直方图组距编号；基于边缘点的梯度向量，计算边缘点的梯度幅值；与边缘点与图像中心点之间的距离成反比例地计算每个边缘点的归一化的距离权重因子；以及通过边缘点的梯度幅值与所计算的距离权重因子之间的乘积来计算该边缘点的投票权值；按照边缘点的投票...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘童，师忠超，刘殿超，刘媛，
申请(专利权)人：株式会社理光，
类型：发明
国别省市：