[发明专利]一种夜间前方车辆检测方法

权利要求书

1.一种夜间前方车辆检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：采集前方车辆视频图像，对视频图像进行预处理，包括截取车辆检测区域、高斯滤波和二值化，得到二值图像；

S2：提取二值图像中的团块及团块的几何和位置特征；

S3：根据车辆尾灯对及车辆尾部的大面积反光区域的几何和位置特征，建立生成假设车辆的判断机制，用以检测出前方车辆。

2.根据权利要求1所述的夜间前方车辆检测方法，其特征在于，所述图像二值化采用改进Otsu方法，具体如下：

S1-1：运用传统Otsu阈值法对图像提取阈值；

S1-2：利用T1对图像进行分类，大于T1的像素为1，小于T1的像素为0；

S1-3：再次利用传统Otsu阈值法对图像中标记大于T1的部分提取阈值T2；

S1-4：用阈值T2对图像进行二值化，目标灰度为1，背景灰度为0。

3.根据权利要求1所述的夜间前方车辆检测方法，其特征在于，提取二值图像中的团块及团块的几何和位置特征具体方法如下：

S2-1：提取候选团块：

提取二值化图像中所有连通域，利用其行列起止位置构成一个矩形区，得到具有几何及位置特征的候选团块，对二值化图像进行连通区域标记，得到候选团块集合C＝{C₀,C₁,...,C_n}；

S2-2：提取候选团块的几何和位置特征：

1)团块的宽和高分别记为W(C_i)、H(C_i)；

2)两团块的宽度差和高度差，分别记为：

d_W(C_i,C_j)＝W(C_i)-W(C_j)

d_H(C_i,C_j)＝H(C_i)-H(C_j)；

3)分别记团块顶边的纵坐标t(C_i)、底边的纵坐标b(C_i)、左边的横坐标l(C_i)、右边的横坐标r(C_i)；则有两个团块之间的水平距离：

L_V(C_i,C_j)＝max[r(C_i),r(C_j)]-min[l(C_i),l(C_j)]；

两个团块之间的垂直距离：

D_V(C_i,C_j)＝max[t(C_i),t(C_j)]-min[b(C_i),b(C_j)]；

两团块之间水平间距与垂直间距的比值，记为间距比R(C_i,C_j)：

4.根据权利要求1所述的夜间前方车辆检测方法，其特征在于，生成假设车辆的判断机制具体如下：

S3-1：建立两类约束条件，对于两候选团块C_i和C_j，第1类约束条件为：

1)宽度差小于阈值Δd_W，即d_W(C_i,C_j)＜Δd_W；

2)高度差小于阈值Δd_H，即d_H(C_i,C_j)＜Δd_H；

3)间距比小于阈值ΔR，即R(C_i,C_j)＜ΔR；

对于候选团块C_i，第2类约束条件为：

1)候选团块的宽大于高，即W(C_i)＞H(C_i)；

2)候选团块的宽大于宽度阈值，即W(C_i)＞T_W；

S3-2：若两个团块在几何特征和位置特征上满足第1类约束条件，则生成车辆假设，灯配对算法如下：

1)取团块集合中未组合过的两个团块C_i和C_j；

2)提取两个候选团块的宽度差、高度差、间距比特征信息，若两个团块同时满足第1类约束条件，则这两个候选团块配对组合成功；

3)尾灯配对成功后，根据两尾灯坐标信息，用矩形框将尾灯对框出，认为被框框出的尾灯对即为目标车辆，并且从团块集合中删除C_i、C_j，转步骤1)；否则将两团块标记为已组合，返回步骤1)，直到团块集合中不存在两两未组合的候选团块，结束；

S3-3：若候选团块满足第2类约束条件，则根据团块坐标信息，用矩形框将团块框出，认为被框框出的团块即为目标车辆，并从团块集合中删除该团块，重新开始算法；否则将该团块标记为已组合，重新开始算法，直到团块集合中的所有候选团块全部被标记为已组合，结束。