[发明专利]车辆检测方法和装置

说明书

技术领域

本发明总体地涉及车辆检测，更具体地涉及使用视差图像进行车辆检测的方法和装置。

背景技术

驾驶辅助系统的应用日渐普及。而路上车辆检测系统是驾驶辅助系统的子系统，可以帮助检测或识别车辆的有无、距离、速度等等，避免交通事故。

概括而言，一般有两类检测车辆的方法：基于特征的方法和基于建模的方法。

基于特征的方法通过组合一些车辆特征来定位灰度图像中的车辆，车辆特征例如车辆边缘、颜色、纹理、对称性、阴影等等。基于特征的方法受光照条件影响大，以及对于车辆和背景混合程度较高的情况、或者车辆前后存在图像部分重叠的情况等难于进行准确车辆检测。

基于建模的方法确定一个立体视觉模型，其中涉及三维重构或三维建模。建模方法很占用计算资源，相对耗时。

在作者为Broggi，A.，Cerri，P.等的题为“Multi-Resolution Vehicle Detection using Artificial Vision”，Intelligent Vehicles Symposium，2004 IEEE，第310-314页，2004年6月14-17日的文献中，提出了一种在灰度图上利用对称性检测车辆的方法，涉及在灰度图上进行物体边界的对称性的判别，进行遍历图片搜索对称中心。该方法因为对整个图像进行遍历或扫描，效率相对较低，而且对于灰度图复杂背景较难处理。

在作者为Zhencheng Hu和Keiichi Uchimur，题为U-V-Disparity：An efficient algorithm for Stereovision Based Scene Analysis，Proceedings of the IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2005的文献中，提出一种车辆检测方法，使用uv视差图来进行线的检测，从而确定原图中的面，来分割和确定车辆。该方法难于处理存在对车辆的遮挡和例如两个车辆相连接的情况。

发明内容

本发明的一个目的在于提出一种可以相对可靠、快速检测车辆的方法和装置。

根据本发明的一个方面，提供了一种车辆检测方法，可以包括：获取包括车辆区域的视差图像；从视差图像获取车辆候选区域；确定车辆候选区域的对称程度；以及基于所确定的车辆候选区域的对称程度，检测车辆。

根据本发明的一个方面，提供了一种车辆检测装置，可以包括：视差图像获取部件，用于获取包括车辆区域的视差图像；车辆候选区域获取部件，用于从视差图像获取车辆候选区域；对称程度确定部件，用于确定车辆候选区域的对称程度；以及车辆检测部件，用于基于所确定的车辆候选区域的对称程度，检测车辆。

车辆候选区域获取部件可以通过在视差图像中查找在预定的视差范围内的连通区域，来从视差图像获取车辆候选区域。

车辆候选区域获取部件可以根据车辆候选区域的对称程度的确定结果，分割车辆候选区域或者合并车辆候选区域。

对称程度确定部件可以基于车辆候选区域的外边缘上的点的梯度，计算车辆候选区域的对称程度。

对称程度确定部件计算车辆候选区域的对称程度可以包括：确定该车辆候选区域的对称轴；相对于对称轴，对称地在预定位置、布置预定数目个预定形状的子区域；根据车辆候选区域是否和对应子区域重叠以及根据车辆候选区域分别落入两侧对应子区域内的外边缘的部分，进行对应点采样和梯度计算；基于所计算的分别落入两侧对应子区域内的外边缘的采样点的梯度，计算落入两侧对应子区域内的外边缘之间的对称程度；基于与各个对应子区域对应的候选车辆区域的对称程度，计算车辆候选区域的对称程度。

替代地，对称程度确定部件计算车辆候选区域的对称程度计算车辆候选区域的对称程度可以包括：确定该车辆候选区域的对称轴；将车辆候选区域的选取的外边缘相对于对称轴两侧对应地划分为多个子片段；对于对称轴两侧的对应子片段，分别进行对应点采样和梯度计算；基于所计算的对应子片段的采样点的梯度，计算该对称轴两侧的对应子片段的对称程度；以及基于所有对应子片段的对称程度，计算车辆候选区域的对称程度。

基于所计算的对应子片段的采样点的梯度，计算该对称轴两侧的对应子片段的对称程度可以包括：基于所计算的对应子片段的采样点的梯度，得到对应子片段的梯度方向的直方图；以及基于对应子片段的梯度方向的直方图，计算该对称轴两侧的对应子片段的对称程度。