[发明专利]车辆检测方法和装置

说明书

技术领域

本发明总体地涉及图像处理，更具体地涉及基于图像处理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，这样的驾驶辅助系统通常在车辆上安装有摄像设备和/或其它感测设备，通过例如分析摄像设备拍摄的图像来给出有助于驾驶员驾驶的信息。

车辆交通事故的统计表明，驾驶员面临的主要压力来自其它车辆。因此，在自动驾驶辅助系统中，鲁棒可靠的车辆检测是重要的课题。精确的车辆检测有利于后续的车辆识别、车辆跟踪以及防碰撞等。

已经开发了基于车辆的对称性特性来利用图像处理检测车辆的技术。

在DELPHI TECHNOLOGIES公司的发明名称为“Detection Method”的美国专利公开中US2009/0110286A1，提出了一种已知形状的对称物体的检测方法，其中对称性的大小是通过将梯度向量与一条线进行比较得到。

在题为“Vehicle area detecting apparatus and vehicle area determining method”的美国专利US6842531B2中，在具有高车辆存在概率的候选区域中进行车辆检测，其中通过水平对称评估，方差评估，较低区域的平均层次评估以及区域判断单元进行车辆检测。

发明内容

根据本发明的一个方面，提供了一种车辆检测方法，包括：获取灰度图和对应的视差图；从灰度图中检测水平边缘和竖直边缘并进行二值化处理，分别得到二值化的水平边缘图像和竖直边缘图像，其中二值中的一个值表示边缘，另一个值表示非边缘；结合水平边缘图像、竖直边缘图像和视差图像，对于每列计算对称性，其中，对于每列，针对落入与该列相关联的车辆在图像中的宽度范围内的一个或多个第一宽度，基于水平边缘图像中区域型的对称性、视差图像中的可能的车辆的左右竖直边缘的对称性、以及在竖直边缘图像中体现出车辆的左右竖直边缘的程度来计算该列关于该一个或多个第一宽度的对称性，以及基于该列关于该一个或多个第一宽度的对称性来计算该列的对称性；以及基于计算得到的各列的对称性，检测车辆。

根据本发明的另一方面，还提供了一种检测车辆的车辆检测装置，包括：灰度图和视差图获得部件，获取灰度图和对应的视差图；水平边缘图和竖直边缘图获得部件，从灰度图中检测水平边缘和竖直边缘并进行二值化处理，分别得到二值化的水平边缘图像和竖直边缘图像，其中二值中的一个值表示边缘，另一个值表示非边缘；列对称性计算部件，结合水平边缘图像、竖直边缘图像和视差图像，对于每列计算对称性，其中，对于每列，针对落入与该列相关联的车辆在图像中的宽度范围内的一个或多个第一宽度，基于水平边缘图像中区域型的对称性、视差图像中的可能的车辆的左右竖直边缘的对称性、以及在竖直边缘图像中体现出车辆的左右垂直边缘的程度来计算该列关于该一个或多个第一宽度的对称性，以及基于该列关于该一个或多个第一宽度的对称性来计算该列的对称性；以及车辆检测部件，基于计算得到的各列的对称性，检测车辆。

利用上述根据本发明实施例的车辆检测方法和装置，因为针对每列确定了该列相关联的宽度范围，并基于该宽度范围来确定列的对称性，因而能够适合于实际情况而更准确地检测车辆；另外，因为在计算列的对称性时，基于车辆在水平边缘图像、竖直边缘图像和视差图图像中的特性，综合考虑了水平边缘图像中的区域型的对称性和视差图像中的左右垂直边缘的对称性以及在竖直边缘图像中体现出车辆的左右垂直边缘的程度，从而能够更合适地计算列的对称性用于车辆检测，对噪声更鲁棒，从而得到更加准确的检测结果。

附图说明

从下面结合附图对本发明实施例的详细描述中，本发明的这些和/或其它方面和优点将变得更加清楚并更容易理解，其中：

图1示出了根据本发明实施例的车辆检测系统的系统结构图示例。

图2示出了根据本发明实施例的车辆检测装置的框图。

图3示出了根据本发明实施例的车辆检测方法的整体流程图。

图4中的(a)-(g)给出了边缘检测、二值化处理、交互处理结果的比较性示例，其中(a)示出了原始灰度图像，(b)示出了利用sobel算子获取的水平边缘图像，(c)示出了利用sobel算子获取的垂直边缘图像，(d)示出了二值化的水平边缘图像，(e)示出了二值化的垂直边缘图像，(f)示出了经过交互处理后的二值化的水平边缘图像，(g)示出了经过交互处理后的二值化的垂直边缘图像。

图5(a)示出了立体相机设置的示意图，图5(b)示出了在水平投影图中计算车辆宽度的示意图。