一种计算车辆检测准确率的方法技术

本发明专利技术公开了一种计算车辆检测准确率的方法，包括S1视频采集单元采集图像，并输入视频处理单元，得到用于车辆检测位置的感兴趣区域；S2对感兴趣区域采用车辆检测算法得到前方车辆定位框；S3对感兴趣区域进行人为观测后人手标定前方车辆的实际位置定位框；S4计算得到定位框误差值及定位框错误率，进一步得到偏移错误率；S5根据定位框错误率及偏移错误率得到车辆检测准确率。本发明专利技术给改进车辆检测算法提供了标准依据。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了，包括S1视频采集单元采集图像，并输入视频处理单元，得到用于车辆检测位置的感兴趣区域；S2对感兴趣区域采用车辆检测算法得到前方车辆定位框；S3对感兴趣区域进行人为观测后人手标定前方车辆的实际位置定位框；S4计算得到定位框误差值及定位框错误率，进一步得到偏移错误率；S5根据定位框错误率及偏移错误率得到车辆检测准确率。本专利技术给改进车辆检测算法提供了标准依据。【专利说明】
本专利技术涉及车辆检测与跟踪
，特别涉及。
技术介绍
随着人类社会的进步，工业水平和科学水平的发展，汽车已经普及社会并且向着家用级别的趋势发展。但其他问题也随之而生，据新闻报道统计，每年发生交通事故造成的死亡人数高达10万人。而造成这一严重后果的主要原因是驾驶人员的超车、抢道行为，超速行车，注意力不集中等，公民驾驶安全意识浅薄，再加上机动车与驾驶员的数量逐年不断增长，交通事故将会有增无减。针对人为主观因素所造成的事故其实是可以有效避免的，经研究表明，若在事故发生的前一秒钟，驾驶员能被及时提醒危险的发生，有60%左右的交通事故是有可能避免的。近年来，计算机技术得到迅猛发展，随着公路安全的迫切需求，针对以上所提及的问题，安全辅助驾驶的研究越来越受到人们的重视。智能车辆(Intelligent Vehicle)的概念应运而生。对车辆智能化技术的研究和开发，可以提高车辆的控制与驾驶水平，保障车辆行驶的安全畅通、高效。智能车辆的主要特点是以技术弥补人为因素的影响，即便在很复杂的道路情况下，也能自动地检测驾驶车辆前方的障碍物，和响应的道路的车道线。而车辆检测与跟踪技术作为安全辅助驾驶的重要组成部分，在智能交通系统研究领域上有了长足发展，申请号为 201210315966.5的中国专利公开了一种事实反馈更新的车辆检测方法，“包括离线学习过程、实时检测过程和在线学习过程，先利用离线学习过程得到的离线强分类器对实时检测过程的第I~K帧图片进行分类，得到检测目标；在线学习过程根据得到检测目标截取样本，利用在线强分类器进行车辆检测，得到检测目标；在线学习过程不断对在线强分类器进行更新。现有技术中将机器视觉技术应用在车辆检测中，提出了在不同环境情况下的视频中检测车辆的方法，并且具有较高的检测准确率，而在检测准确率的算法和给定标准的方法上还属于空白。
技术实现思路
为了克服现有技术存在的缺点与不足，本专利技术提供。本专利技术采用如下技术方案:，包括如下步骤:SI视频采集单元采集图像，并输入视频处理单元，得到用于车辆检测位置的感兴趣区域；S2对感兴趣区域采用车辆检测算法得到前方车辆定位框，取该车辆定位框两条对角线中的一条，并将该条对角线的两个端点坐标设为(xl，yl)> (x2, y2)；S3对感兴趣区域进行人为观测后人手标定前方车辆在图像中的实际位置定位框，取实际位置定位框两条对角线中的一条，并将该条对角线的两个端点坐标设为(al，bl)、(a2，b2)；S4计算得到定位框误差值errorfl (X2-X1) (Y2I1) _ (a^a) Od2Hd1) | ,根据定位框误差值及SI中采集图像的长度W和宽度h，得到定位框错误率Peerrori/(wh)；S5根据S2及S3中对角线的两个端点坐标，得到实际位置定位框的中心点坐标【权利要求】1.，其特征在于，包括如下步骤: Si视频采集单元采集图像，并输入视频处理单元，得到用于车辆检测位置的感兴趣区域； S2对感兴趣区域采用车辆检测算法得到前方车辆定位框，取该车辆定位框两条对角线中的一条，并将该条对角线的两个端点坐标设为(xl，yl)> (x2, y2)； S3对感兴趣区域进行人为观测后人手标定前方车辆在图像中的实际位置定位框，取实际位置定位框两条对角线中的一条，并将该条对角线的两个端点坐标设为(al，bl)、(a2，b2)； S4计算得到定位框误差值errorfl (X2-X1) (Υ2-Υι)_ (S2^1) Od2Hd1) | ,根据定位框误差值及SI中采集图像的长度w和宽度h,得到定位框错误率Pferror1/ (w.h)； S5根据S2及S3中对角线的两个端点坐标，得到实际位置定位框的中心点坐标 2.根据权利要求1所述的，其特征在于，所述视频采集单元包括安装在摄像头支架上的摄像头，所述摄像头支架固定在车辆前端左、右两侧。【文档编号】G06K9/00GK103680141SQ201310712271【公开日】2014年3月26日 申请日期:2013年12月19日 优先权日:2013年12月19日 【专利技术者】钟嘉慧, 周智恒, 欧晓文, 雍龙生 申请人:华南理工大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种计算车辆检测准确率的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1视频采集单元采集图像，并输入视频处理单元，得到用于车辆检测位置的感兴趣区域；S2对感兴趣区域采用车辆检测算法得到前方车辆定位框，取该车辆定位框两条对角线中的一条，并将该条对角线的两个端点坐标设为（x1,y1）、（x2,y2）；S3对感兴趣区域进行人为观测后人手标定前方车辆在图像中的实际位置定位框，取实际位置定位框两条对角线中的一条，并将该条对角线的两个端点坐标设为（a1,b1）、(a2,b2)；S4计算得到定位框误差值error1=|(x2‑x1)(y2‑y1)‑(a2‑a1)(b2‑b1)|，根据定位框误差值及S1中采集图像的长度w和宽度h，得到定位框错误率P1=error1/(w·h)；S5根据S2及S3中对角线的两个端点坐标，得到实际位置定位框的中心点坐标及车辆定位框的中心点坐标然后根据两个中心点坐标确定定位框误差 error 2 = ( a 2 + a 1 2 - x 2 + x 1 2 ) 2 + ( b 2 + b 1 2 - y 2 + y 1 2 ) 2 , 进一步得到偏移错误率S6根据定位框错误率及偏移错误率得到车辆检测准确率P=(1‑P1)(1‑P2)。FDA0000441768120000011.jpg,FDA0000441768120000012.jpg,FDA0000441768120000014.jpg...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：钟嘉慧，周智恒，欧晓文，雍龙生，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东;44