[发明专利]一种基于单目视觉的夜间车辆检测方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及图像分割和图像颜色特征检测技术，主要应用于车辆智能辅助驾驶领域，以解决车辆智能辅助驾驶技术中的车辆防碰撞技术问题。 

背景技术

智能交通系统是一项庞大的社会性的系统工程，包括辅助安全驾驶系统、先进的交通管理系统、商用车辆运营系统、电子收费系统、公共交通运营系统、应急管理系统、先进的车辆控制系统等。其中，智能辅助驾驶系统是这个系统之中成本较小，与民众关系较为密切，而具有相当明显的社会效应的重要组成部分，具有巨大的社会经济发展潜力，能够显著地提高交通的安全水平，增加交通的机动性，降低汽车运输对环境的影响，提高汽车运输生产率和经济效益。其中，相对雷达、激光、超声波、红外线等传感器进行感知道路环境，视觉传感系统具有不可忽视的优点。在实际生活中，驾驶员通过视觉可以获得90%以上的环境信息，并且视觉采集设备具有相对廉价，直观，通用性强等优点。详见文献：Massimo Bertozzi,Albert0 Broggi,Gianni Conte,Alessandra Fasciolj.Obstacle and Lane Detection on ARGO.1997IEEE Conf.Intelligent Transportation Systems,IEEE Press,1997,p.449等。 

研究显示，若在公路交通事故发生前的1.5秒给驾驶员发出预警，则可避免的90%交通碰撞事故。因此，通过在汽车上安装车辆防碰撞预警系统，利用技术手段分析车道、周围车辆的状况等驾驶环境信息，一旦当驾驶员发生疲劳及精神分散、汽车出现车距过近，存在追尾可能时，能够及时给予驾驶主动预警，是减少公路交通事故行之有效的技术措施。车辆防碰撞预警系统的基本原理是：系统通过图像传感器获取前方车辆的几何信息，通过车辆运动参数传感器获取决策算法所必需的车辆运动参数如车速、车辆转向状态等，系统根据这些结果结合系统设定的相关参数判断是否将会发生车辆碰撞。详见文献JANSSONJ,JOHANNSSONJ.Decision making for collision avoidance system 2002 Society of Automotive Engineers.Pennsylvania:World Headquarters,2002.陈勇杨尚罡.汽车防撞预警系统的研究与发展.计算机仿真,2006,(12). 

对道路上车辆检测的研究，目前大致可以分为下列几种类型的方法： 

1、基于先验知识的方法：一般来说，车辆作为大规模工业生产产品，其外形比较规则。很多车辆检测计算方法都利用车辆外形的一些先验知识来实现检测图像中是否存在车辆的功 能。一般来说，被利用最多的车辆检测的知识包括：对称性、色彩、阴影、角点、竖直/水平方向边缘、纹理和车灯等。 

2、基于光流场分析的方法：这类方法利用来自同一摄像机对目标车辆的连续多次观测来检测运动的目标。这类方法无需任何摄像机标定，能够检测广义障碍物，并可以计算出车辆的主运动和障碍物的相对运动。但是，对相邻两帧间图像匹配的计算量非常大，而且当障碍物静止或运动速度很慢时失效。 

3、基于立体视觉的方法：这类方法使用来自不同视角的多个摄像机在同一时刻的对同一目标车辆的多次观测来测量视觉系统与目标间的深度信息来检测车辆的存在。传统的立体视觉使用基于三维重构的方法，但由于常需使用复杂的匹配算法，导致计算量相当大，不适合实时应用。 

夜间车辆检测最明显的特征就是高亮的尾灯，在图像上呈高亮的白色车灯对或者是明显的红球(根据所用摄像机的不同，成像效果不一样)。利用基于先验知识的方法，形态学算子结合颜色信息能够在夜间光照条件较差的条件下提取尾灯特征，从而根据车辆大小的先验信息，检测出目标车辆的存在及其在图像上的位置，并使用卡尔曼滤波器跟踪。但由于夜间光照强度仍有强弱，往往不能得出一个通用性强的准则来进行尾灯的提取。并且由于环境的复杂，会带来例如道路反光、标示牌反光的各种极容易造成误检的信息。 

发明内容

本发明提供一种基于单目视觉的夜间车辆检测方法，该方法利用图像处理技术处理采集到的视频图像，根据图片的颜色信息确定合适的阈值进行尾灯的提取，再辅以基于sift特征的adaboost分类器，可以使检测的准度高，实时性好，在减少误检的前提下依然保持高速的检测。 

为了方便地描述本发明内容，首先对一些术语进行定义。