[发明专利]一种鱼眼图像车辆识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及车辆识别领域，特别涉及一种鱼眼图像车辆识别方法，用于在智能交通系统中有效地进行交通路况监测和避免交通事故发生。

背景技术

随着车辆的不断增多，通过对车辆进行计算机信息化、智能化的管理成为必然，车辆识别技术是智能交通系统的重要组成部分，广泛应用在交通自动管理系统和车辆辅助驾驶系统中。长期以来，各国研究机构对车辆识别技术在不断改进，对识别率的要求也在不断提高。车辆识别技术主要有以下两类方法：

一种方法是基于模板匹配的方法，这种方法利用预先定义的车辆模板，建立图像中的车辆和模板的关系。常见的模板匹配方法认为车辆具有“U”型样式，如果在候选区域中有“U”型样式出现就认为图像中有车辆存在。基于模板匹配的方法简单，计算速度快，但是由于道路上存在和车辆样式相近的物体，因此误识别率较高。

另外一种方法是基于特征的方法。这种方法对大量的训练样本进行特征提取，根据车辆和非车辆特征来建立一个最优决策边界对车辆和非车辆进行分类。在特征提取阶段常见的方法有主元分析法(PCL)，Haar小波特征提取法，Gabor特征提取法等。在分类器设计阶段，常见的分类器有支持向量机(SVM)，AdaBoost和基于神经网络(NN)的分类器等。基于特征的车辆识别方法有很好的识别性能，但计算过程相对复杂，有待于在实时性方面进一步改进。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于提供一种鱼眼图像车辆识别方法，该方法降低了误识别率、计算过程的复杂度，实时的对车辆进行识别，详见下文描述：

一种鱼眼图像车辆识别方法，所述方法包括以下步骤：

101：用鱼眼摄像机获取鱼眼图像；

102：对所述鱼眼图像进行校正，获取校正后鱼眼图像；

103：以所述校正后鱼眼图像为基础，根据车辆当前环境分别获取车辆下边缘和车辆左右边缘，得到车俩候选区域；

104：对所述车辆候选区域进行分类，识别车辆和非车辆；

其中，步骤102中所述对所述鱼眼图像进行校正，获取校正后鱼眼图像具体为：

建立校正图像坐标系中点(u′，v′)和校正相机坐标系中点(x′，y′，z′)之间的映射关系；

根据校正相机坐标系到世界坐标系的旋转矩阵R′_cw1，将校正相机坐标系中点(x′，y′，z′)转换到世界坐标系中点(x，y，z)；其中