[发明专利]用于检测图像中的实体的设备和方法

说明书

本发明涉及一种用于在数字图像(I)中检测实体的设备(1)和方法，其中所述设备包括计算装置(11)，其被配置为基于根据梯度和分区信息所确定的直方图向量(V)来在图像(I)中检测所述实体中的至少一个的存在；发信装置(15)，其与计算装置(11)进行信号通信并且被配置为当计算装置(11)在图像(I)中检测到所述实体中的至少一个的存在时被激活；存储器装置(12)，其包含分区信息并且被配置为允许基于所述梯度信息来访问所述分区信息，其中每条划分信息标识允许计算装置(11)对所述梯度信息进行量化的、所述分区元素中的至少一个。

本发明涉及一种用于检测图像中的实体的设备和方法。

众所周知，安全和安保在现代社会中非常重要。多年来，允许对数字图像(像通常由摄像机获取的数字图像)中可能存在的实体(比如人和/或物体)进行自动检测的系统变得越来越广泛。

安全系统的第一个示例由市面上现有的许多汽车中包含的行人检测系统给出；这种系统从摄像机(通常定位在挡风玻璃的上部)获取数字图像，并且对其进行处理以检测可能位于车辆前方的行人并估计与其的距离，以便能够确定是否需要进行辅助操作以保护行人(例如增加制动系统中的压力、紧急制动、避让行人等等)。

安保系统的示例由视频监控系统给出，该系统能够自动检测图像中人和/或车辆的存在(甚至车辆的类型)并且采取必要的行动(例如，开始记录视频流，通过叠加在视频流上的图片突出显示实体，警告监控操作者等)，因此不需要实际的监控操作者持续观看视频流。

这两个应用都通过被配置为来执行基于方向梯度直方图(HOG)和支持向量机(SVM)技术的检测方法的计算机设备来实现。

在这种应用中，这些检测方法的最重要的要求之一是产生尽可能少的误报/漏报，因为误报和漏报两者都可能导致不良的后果；事实上，漏报可能导致例如行人被撞倒或者监控操作者没有受到有关入侵企图的警告，而误报可能导致例如不必要的紧急制动(具有追尾的风险)，或者向视频监控操作者发送太多假警报(具有降低操作者的注意力水平的风险)。

减少由基于HOG/SVM的方法生成的误报/漏报的数量的一种方式是提高由这些方法所处理的图像的分辨率，以便能够生成具有更多类别和/或在各个类别所包含的单元之间具有更大差异的方向梯度直方图，从而确保了更高的实体检测精度(减少误报/漏报的数量)和/或对更大数量的不同实体的识别；在后一种情况下，能够使用基于HOG/SVM的方法来在穿越街道的行人和沿着街道边缘行进的人之间进行区分，或者在正常着装的人和戴着巴拉克拉法帽(可能为了在进行犯罪行为时不被认出)的人之间进行识别。

然而，提高的分辨率意味着可用的计算能力相等而计算负荷增加，这限制了基于HOG/SVM的方法在如上所述的实际应用中的使用，这是因为需要满足使这些应用成为实时应用的严格的时间限制。

为了满足这些时间限制，因此需要增加被配置来执行实现基于HOG/SVM的图像检测方法的指令的设备在时间单位内能够处理的图像的点(像素)的数量。

本发明旨在通过提供如所附权利要求书中所阐述的用于实体检测的设备和方法来解决这些和其他问题。

本发明的基本思想是基于预定的分区元素(组)通过选择一个数据(datum)来对图像的至少一个点的梯度的角度进行量化，所述数据标识至少一个所述分区元素并且被包含在存储器装置中，所述存储器装置被配置为允许基于所述梯度的特性(优选为所述梯度的水平和垂直分量)来访问所述分区元素中的至少一个。

本发明的另一基本思想在于通过选择所述存储器装置中所包含的第二数据来计算梯度的模在至少一个分区元素上的投影，所述存储器装置被配置为允许基于所述梯度的特性来访问所述第二数据。

这些特征允许减少需要由硬件组件执行的浮点运算的数量和/或将该数量减少为零，从而降低了根据本发明的方法的时间复杂度，即加快对与图像的点相关的梯度的处理而计算能力相等。这增加了每时间单位能够处理的图像点的数量。