[发明专利]一种能够高速行驶的无人驾驶汽车

权利要求书

1.一种能够高速行驶的无人驾驶汽车，其特征在于，包括环境检测系统、卫星定位系统和中央控制系统，所述环境检测系统用于汽车高速行驶时对车辆周围运动目标进行检测，并将检测结果发送至中央控制系统，所述卫星定位系统用于确定最佳路径和所述路径上的实时路况信息，并将最佳路径和实时路况发送给中央控制系统，所述中央控制系统用于根据环境检测系统和卫星定位系统发送的信息对车辆进行控制。

2.根据权利要求1所述的能够高速行驶的无人驾驶汽车，其特征在于，所述环境检测系统包括第一分割模块、第二分类模块、第三建模模块、第四检测模块和第五评估模块，所述第一分割模块用于分割出场景中的运动像素，所述第二分类模块用于将运动像素划分为动态背景像素和运动目标像素两类，所述第三建模模块用于对动态背景像素和运动目标像素构建高斯混合模型，所述第四检测模块用于根据高斯混合模型对运动目标进行检测，所述第五评估模块用于对检测效果进行评估。

3.根据权利要求2所述的能够高速行驶的无人驾驶汽车，其特征在于，所述第一分割模块用于分割出场景中的运动像素，具体为：设EUi(x,y)和QK(x,y)分别表示视频序列的第i帧图像和当前的背景图像，则第i帧图像的运动像素为：

上述式子中，EHi(x,y)表示第i帧图像的运动像素，FNi表示设定阈值。

4.根据权利要求3所述的能够高速行驶的无人驾驶汽车，其特征在于，所述第二分类模块包括第一分类子模块、第二分类子模块和综合分类子模块，所述第一分类子模块用于获取运动像素的一次分类结果，所述第二分类子模块用于获取运动像素的二次分类结果，所述综合分类子模块根据一次分类结果和二次分类结果获取运动像素的最终分类结果；

所述第一分类子模块用于获取运动像素的一次分类结果，具体为：在视频图像序列中，选定两个区域：有动态背景的区域和有运动目标的区域，在这两个选定的区域中，采用块匹配方式计算出每个运动像素的运动向量，根据运动向量的幅度分量r和角度分量θ绘制运动向量直方图；根据运动向量直方图和运动像素的关系将运动像素划分为动态背景像素和运动目标像素两类，作为一次分类结果。