[发明专利]非结构化室外地形全局检测方法

权利要求书

1.一种非结构化室外地形全局检测方法，其特征在于，检测方法具体为：

第一步，采集一帧图像到内存；

第二步，对采集的图像进行图像增强、灰度均衡化处理以及高斯平滑滤波等预处理；

第三步，将预处理后的图像进行分割处理，分割为近视场图像帧和远视场图像帧，并融合相邻像素在边缘及颜色特征上的差异性，分别将近视场图像帧和远视场图像帧划分为若干像素集，每个像素集作为一个超像素；

第四步，分别对近视场图像帧和远视场图像帧以超像素为单位进行外观特征提取；

第五步，根据近视场场景超像素内所有像素点的高程平均值对超像素所属地形类别进行自动判定，具体类别由高程平均值与预先确定阈值的相对大小决定，地形类别包括：障碍空间和自由空间；

第六步，基于前述步骤获取的近视场超像素“特征——地形类别”信息，训练当前场景对应的地形分类器，与历史预充信息中已有地形分类器共同组成地形分类器候选数据库，同时当前场景近视场图像帧信息与历史预充信息中已有图像帧信息共同组成地形样本候选数据库；

第七步，基于当前场景近视场图像帧信息，对地形分类器候选数据库中的所有分类器进行验证，将验证效果最佳的五个分类器进行组合，作为当前场景最优分类器；

第八步，基于势能法，分别将近视场超像素和远视场超像素的地形类别联合概率表示成输入为超像素特征的条件概率表达式，得到地形推理统计模型；

第九步，每推理完若干帧图像后，利用地形样本候选数据库相关信息，基于梯度上升法，进行一次模型参数的训练；

第十步，根据在线学得的统计模型和当前场景远视场超像素的外观特征向量，得到远视场超像素为障碍空间的概率，其大小反映了检测结果为障碍的可信程度，地形类别的确定通过概率值的阈值化实现。

2.根据权利要求1所述的非结构化室外地形全局检测方法，其特征是，第 四步中所述的外观特征包括：颜色特征和纹理特征，其中：颜色特征是颜色空间每个分量的平均值，纹理特征是LM滤波器的平均输出以及每个像素点位置输出值最大的LM滤波器对应索引的柱状图分布。

3.根据权利要求1所述的非结构化室外地形全局检测方法，其特征是，第五步中所述的地形类别包括：障碍空间和自由空间，具体类别由高程平均值与预先确定阈值的相对大小决定。

4.根据权利要求1所述的非结构化室外地形全局检测方法，其特征是，第五步中所述的高程是通过摄像机模型和立体成像原理，在视差图坐标系中直接拟合地平面，将像素点的视差值减去地平面对应视差得到的。

5.根据权利要求1所述的非结构化室外地形全局检测方法，其特征是，第六步中所述的地形分类器采用自定义的组合式多层感知器分类器，该分类器对样本的每一维输入特征训练一个单独的多层感知器模型，并评估每个模型对应的权重系数，最后的总分类器为所有多层感知器模型输出的加权和。

6.根据权利要求1所述的非结构化室外地形全局检测方法，其特征是，第六步中所述的历史预充信息包含历次导航中不同时间点训练得到的地形分类器和对应的图像帧信息，而图像帧信息具体包括原始RGB数据、所提取超像素的特征及地形类别。

7.根据权利要求1所述的非结构化室外地形全局检测方法，其特征是，第八步中所述的条件概率表达式包括：单势能和交互势能。

8.根据权利要求7所述的非结构化室外地形全局检测方法，其特征是，所述单势能由当前场景最优分类器实现，该分类器基于组合式多层感知器分类器，实现对超像素外观特征与地形类别关系的非线性映射和自适应建模。

9.根据权利要求7所述的非结构化室外地形全局检测方法，其特征是，所述交互势能由k₁项、k₂项、k₃项以及k₄项四部分组成，通过对当前场景各种尺度上的空间耦合关系和特征耦合关系进行建模，从原理上实现对非结构化室外地形的全局检测。