[发明专利]车辆和行人的识别方法在审
申请号: | 201811238719.3 | 申请日: | 2018-10-23 |
公开(公告)号: | CN109543540A | 公开(公告)日: | 2019-03-29 |
发明(设计)人: | 邹逸群;李华 | 申请(专利权)人: | 江苏跃鑫科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 214062 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 运动目标图像 特征向量 运动目标 图像分析匹配模块 图像预处理模块 图像处理模块 图像识别结果 图像识别模块 二值化处理 采集区域 复杂环境 特征提取 显示模块 行人识别 准确率 标示 匹配 摄像机 三维 直观 采集 图像 清晰 分析 | ||
本发明公开的车辆和行人的识别方法,其主要特征在于,包括:第一步:三维摄像机连续精准采集区域内运动目标的图像;第二步:图像预处理模块对采集到的运动目标图像进行二值化处理;第三步:图像处理模块对运动目标图像进行特征提取并组合成特征向量;第四步:图像分析匹配模块根据特征向量进行分析和匹配;第五步:图像识别模块根据分析结果进行识别;第六步:显示模块对图像识别结果进行直观标示。本发明提供的车辆和行人的识别方法,通过对运动目标的精确定位,能够自动清晰地完成车辆和行人的识别,有效提高了在复杂环境中车辆和行人识别的准确率,极大降低了各种成本,充分满足用户的需求。
技术领域
本发明属于安防监控技术领域,特别是涉及车辆和行人的识别方法。
背景技术
目前市场上在停车场车辆识别系统中应用最多的技术和装置,是通过传统的RGB摄像机结合图像处理技术对停车场内的车辆和行人进行识别。但是,这种技术只能获取平面信息,而且传统的RGB图像的获取受外界环境光照影响较大,当夜晚或者阴雨天外界光照强度不足时,可能导致RGB图像采集出现问题,这一技术受到工作环境巨大的约束。另外,传统图像处理技术算法繁琐,体系复杂,不具备简便快捷的特点。
发明内容
鉴于此,本发明提供的车辆和行人的识别方法,采用基于飞行时间技术的三维摄像机,可以采集运动目标的深度信息,可以有效解决上述问题。
本发明提供的车辆和行人的识别方法,包括以下步骤:
第一步:三维摄像机连续精准采集区域内运动目标的图像;
第二步:图像预处理模块对采集到的运动目标图像进行二值化处理;
第三步:图像处理模块对运动目标图像进行特征提取并组合成特征向量;
第四步:图像分析匹配模块根据特征向量进行分析和匹配;
第五步:图像识别模块根据分析结果进行识别;
第六步:显示模块对图像识别结果进行直观标示。
本发明的有益效果在于:本发明提供的车辆和行人的识别方法,通过对运动目标的精确定位,能够自动清晰地完成车辆和行人的识别,即使在行人密集、交叉重叠严重、周围环境光照不强的情况下,也能够实现精准识别,有效提高了在复杂环境中车辆和行人识别的准确率,极大降低了各种成本,充分满足用户的需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明专利实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效,本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
本发明提供的车辆和行人的识别方法,包括以下步骤:
步骤S101:三维摄像机连续精准采集区域内运动目标的图像;
步骤S102:图像预处理模块对采集到的运动目标图像进行二值化处理;
步骤S103:图像处理模块对运动目标图像进行特征提取并组合成特征向量;
步骤S104:图像分析匹配模块根据特征向量进行分析和匹配;
步骤S105:图像识别模块根据分析结果进行识别;
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