[发明专利]铁路立柱识别方法、存储介质、电子设备、系统

权利要求书

1.铁路立柱识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

图像获取，获取第一图像采集装置采集的RGB图像，获取第二图像采集装置采集的RGBD图像，其中，所述RGB图像与所述RGBD图像为同一时刻同一目标采集的图像，所述RGBD图像为包含深度信息的图像；

图像融合，将所述RGB图像与所述RGBD图像进行融合匹配，将RGBD图像中的深度信息映射至RGB图像中，得到第一融合图像；

预处理，对所述第一融合图像进行双三次样条差值，缩小第一融合图像大小，得到第二图像；

特征提取，计算第二图像内梯度幅值、梯度角度、深度值，提取HOG特征；

训练分类器，采用SVM作为样本分类器与待训练样本训练得到立柱分类器；

立柱识别，获取待识别图像进所述立柱分类器进行分类识别。

2.如权利要求1所述的铁路立柱识别方法，其特征在于，特征提取具体为：计算图像水平方向和垂直方向的梯度值及深度值，计算像素点的梯度幅值和梯度方向，将所述第二图像进行分割成若干N×N的像素单元，将所述像素单元在梯度方向上将π平均分割成M个区间，对所述像素单元内所有像素的梯度幅值在各个所述梯度方向区间进行直方图统计，得到一个M维的特征向量；将相邻四个所述像素单元组成像素块，并将所述像素块的特征向量串联起来得到4×M维的特征向量，即为HOG特征，其中N大于等于6，M大于等于6。

3.如权利要求1所述的铁路立柱识别方法，其特征在于，还包括步骤区域提取：将所述第二图像沿宽度方向分割成若干子区，遍历每一所述子区，计算所述子区的梯度幅值与梯度角度，计算每一所述子区中梯度角度在±2°至±5°的梯度幅值和，即得到所述第二图像内立柱区域。

4.如权利要求2所述的铁路立柱识别方法，其特征在于：所述像素单元为9×9，所述像素单元在梯度方向上平均分割成9个区间。

5.如权利要求3所述的铁路立柱识别方法，其特征在于，区域提取中还包括：采用深度值对所述立柱区域进行二次区域提取，获取沿长度方向深度值变化率为固定值的区域，得到优化立柱区域。

6.一种电子设备，其特征在于包括：处理器；

存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行权利要求1所述的方法。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行如权利要求1所述的方法。

8.铁路立柱识别系统，其特征在于：包括第一图像采集装置、第二图像采集装置、图像融合模块、预处理模块、特征提取模块、立柱分类器；其中，

所述第一图像采集装置用于采集RGB图像，所述第二图像采集装置用于采集RGBD图像；

所述图像融合模块用于获取所述RGB图像与所述RGBD图像并进行图像融合，RGBD图像中的深度信息映射至RGB图像中，得到第一融合图像；

所述预处理模块用于对所述第一融合图像进行双三次样条差值，缩小第一融合图像大小，得到第二图像；

所述特征提取模块用于计算第二图像内梯度幅值、梯度角度、深度值，提取HOG特征；

所述立柱分类器采用SVM作为样本分类器，用于获取待识别样本进行分类。

9.如权利要求8所述的铁路立柱识别方法，其特征在于：所述第一图像采集装置具体为工业相机；所述第二图像采集装置具体为深度相机。