[发明专利]车辆检测方法

权利要求书

1.一种车辆检测方法，利用LBP算子表征像素级特征，LBP直方图表征像素块特征，用具有空间信息的LBP空间直方图表征车辆的空间结构信息；用LBP直方图特征训练线性SVM分类器，并用boost方法训练第二层HIK SVM分类器，并根据最终的分类器结果检测车辆；具体步骤如下：首先得到车辆的正样本和负样本，即车辆样本和非车辆样本，使用LBP空间直方图的特征提取方法提取上述样本的样本特征，并利用得到的特征向量训练第一层线性SVM分类器，然后通过boost训练方法利用第一层分类器的正误识false positive训练第二层HIK SVM分类器，直至得到要求的检测率与虚警率，分别保存上述两层分类器的模型，至此完成对级联分类器的训练；在车辆检测阶段中，对于输入的图像，滑动检测窗口，分别提取每个窗口的LBP空间直方图特征，并同时利用上述两层分类器进行判别，如果两层分类器都判别为有车，则输出结果为有车，如果其中任一层分类器判别为无车，则输出结果为为无车。

2. 根据权利要求1所述的车辆检测方法，其特征在于：上述LBP算子的使用方法如下：将样本图像中每个作为中心点的像素与该像素周围的8个联通域内的各像素分别进行比较；在每次比较中，如果位于中心点的像素大于或等于联通域内的像素，则将该联通域的对应位的编码记为1，否则记为0，将上述8个对应位的编码顺序连接即得到一个八位的二进制数，再将此二进制数转换为十进制，所得十进制数值即为该中心点像素的LBP值。

3. 根据权利要求1或2所述的车辆检测方法，其特征在于： LBP空间直方图的特征提取方法如下：把车辆样本分为多个像素块cell，每4个相邻的像素块构成2x2见方的一个区块block，在每个区块block所对应的图像中统计LBP直方图，且提取过程中此区块在水平方向或竖直方向上移动的步长都分别为一个像素块cell，区块每移动一次则统计一次该区块所对应图像的LBP直方图，直到该区块遍历整个样本图像，将移动过程中对应于每个区块位置的LBP直方图串联起来即得到整个样本的LBP空间直方图特征。

4.根据权利要求3所述的车辆检测方法，其特征在于：对应不同的车辆类型分别训练不同的分类器进行检测。

5.根据权利要求4所述的车辆检测方法，其特征在于：对应车辆的不同大小分别训练不同尺度的分类器进行检测。