[发明专利]一种障碍物检测方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种障碍物检测方法和装置。

背景技术

在驾驶员驾驶车辆行驶时，位于自车后方及两侧盲区区域内的障碍物(如车辆、行人等)容易对驾驶者构成安全隐患，尤其是当驾驶员没有注意到障碍物存在而进行变道行驶时。因此，检测盲区区域内是否存在障碍物，并将障碍物的信息反馈给驾驶员对驾驶员来说非常重要。

现有技术中检测障碍物的方法有两类：一类是基于障碍物外观的方法，另一类是基于运动方向的方法。

基于障碍物外观的方法是利用特定障碍物的外观特征来判断障碍物是否为特定障碍物，如果是，则将该障碍物的相关信息汇报给驾驶员。举例而言，如果特定障碍物为车辆，则利用车辆的外观特征(如车轮、车牌、车辆底部阴影等)来判断障碍物是否为车辆；如果特定障碍物为行人，则利用人的外观特征(如头部、躯干部、四肢部等)来判断障碍物是否为人。

基于障碍物外观的方法的优点在于不易受光照变化影响，检测结果较为稳定。但是由于该方法需要对特定障碍物事先进行定义，所以检测的对象种类有限。从另一角度来讲，由于该方法需要依此判断检测的障碍物是否为特定的障碍物(例如首先判断障碍物是否为车辆，如果否，再判断该障碍物是否为人)，当特定检测物的种类较多时，检测的时间相应增加，很有可能导致驾驶员接收到障碍物信息时来不及采取相应措施，发生车辆事故，所以为了防止这种情况的出现，特定障碍物的种类需要被限制。

基于运动方向的方法的基本原理是：当车辆向前直行时，以该车辆为参照物，车辆后面的相对于地面静止的物体、与车辆前进方向相反的物体、虽与车辆前进方向相同但是其速度小于该车辆的物体均向背离该车辆的方向运动，只有与该车辆前进方向相同且速度大于该车辆的速度的物体是朝向该车辆的位置前进的，即该物体正在追赶该车辆，所以该物体因成为潜在的障碍物而被检测。

所述基于运动方向的方法的优点在于不需要考虑检测目标的种类，克服了基于障碍物外观方法只能检测特定种类障碍物的缺点，但是该方法对检测车辆直行时的障碍物较为容易，当车辆转弯时，需要获取车辆的旋转角度等运动参数。而通过图像获取车辆的运动参数需要利用图像中相对于地面静止的物体来做参照物进行计算，而车载环境下，地面的特征常常不够丰富，无法达到计算要求。所以基于运动的方法通常仅能在车辆直行时对障碍物进行检测，无法保证车辆转弯时驾驶员的安全性。

发明内容

为了解决现有技术，本发明实施例提供一种障碍物检测方法和装置，实现了车辆在任何状态都能进行障碍物的检测，提高了驾驶员的安全性。

本发明实施例提供了一种障碍物检测方法，所述方法包括：

获取第一帧图像和第二帧图像；

检测所述第一帧图像的特征点；

将所述特征点和第二帧图像中对应位置的特征点进行匹配；

对匹配成功的第一帧图像的特征点进行聚类，形成特征点类；

选取表示接近自车的特征点类来代表障碍物进行显示，实现对障碍物的检测。

优选的，所述检测所述第一帧图像的特征点具体为：

根据所述第一帧图像生成像素梯度图像；

选取所述像素梯度图像中在x轴或y轴方向的梯度值为局部极大值的特征点；

将没有被选择的特征点的梯度值设为零，并重新生成像素梯度图像；

遍历重新生成的像素梯度图像的点，以被遍历的特征点为中心，在预设搜索窗口内统计重新生成的像素梯度图像中梯度值大于梯度阈值的特征点的个数；

判断所述特征点的个数是否大于或等于第一阈值；

如果是，则选取所述搜索窗口内梯度值最大的点作为所述第一帧图像的特征点。

优选的，在所述将所述特征点和第二帧图像中对应位置的特征点进行匹配之后，所述方法还包括：

对包含所述第一帧图像的连续k帧图像进行特征点匹配，获取特征点序列，所述特征点序列是指由相邻的两帧图像中匹配的特征点组成的向量集，且所述k大于或等于4；

判断所述向量集中相邻的两个向量是否至少满足以下两个条件中的其一：所述相邻的两个向量的长度变化在第一预设范围内；所述相邻的两个向量的角度变化在第二预设范围内；

如果否，则去除构成所述特征点序列的所有特征点。

优选的，所述对匹配成功的第一帧图像的特征点进行聚类具体为：

步骤A：选取一未被编号和标记的第一帧图像的特征点作为种子点，并对述种子点进行编号和标记；

步骤B：按照预设规则查找所述种子点的所有邻居点；