[发明专利]物体检测

说明书

一种全局物体检测系统，包括多个本地物体检测系统，每个本地物体检测系统被安排成监视各自的区域，并且包括：图像捕获设备，其被安排成从其各自的区域捕获图像数据；照明设备，用于将光发射到其各自的区域中；本地物体检测器，用于检测那个区域中的物体；数据接口，用于将数据从本地物体检测器传送到中央远程图像处理系统；其中所述本地物体检测器被配置成：控制所述照明源发射具有可识别特性的光；将本地图像处理应用于捕获的图像数据，以检测该区域中的物体，因为在由物体创建的阴影地带中缺少可识别特性；响应于检测到物体，将包括检测到的物体的图像数据的一部分传送到远程图像处理系统，用于进一步处理。

技术领域

本公开涉及基于阴影检测的物体检测，且具体是静态物体。

背景技术

物体检测是一个重要的问题，特别是在道路安全的语境下。道路上的杂散物体，如碎片、掉落的货物或动物尸体，可能导致严重的交通事故。然而，以自动方式将潜在危险的杂散物体与其周围环境区分开来并不简单。使用所谓的机器视觉技术，即使是人类能够轻易分辨的物体，对于计算机而言也可能是很难检测的。

发明内容

政府在交通管理系统上大量地投资，这些系统经常利用相机。相机图像被流播到监控室，在那里所有的视频图像都被手动分析。在某些情况下，该系统配有智能算法，这些智能算法能够通过分析相机图像（例如，识别随时间的变化）自动检测危险交通状况。然而，这些算法对于检测道路上可能导致危险交通状况的静态物体是不可靠的。例如，轮胎爆胎后，一大块轮胎留在路上、货物从卡车掉落、、物体被从车辆抛出或掉落、物体被吹到路上、死亡的动物等。

本发明使用阴影检测来检测物体。一个区域被具有（一个或多个）可识别特性的光照亮，可识别特性是例如特定的波长或一组波长、调制频率等，并且使用图像处理，那个区域中的任何物体被根据它们创建的阴影地带而检测到，在该阴影地带中不存在那个特性。例如，可以基于已知的图像处理技术来检测物体，一旦已经识别出阴影，这些图像处理技术便可以将这样的阴影纳入考虑。图像处理技术可以进一步应用于接近所检测到的由物体创建的阴影的区域，以限制所需的处理量（即，尽管执行了某图像分析来检测该阴影，但是也避免不得不对整个图像执行这样的图像分析）。作为另一个例子，知道了估计的、测量的或假设的入射光角度，则可以基于所确定的阴影的空间特性来确定导致检测到的阴影的物体。

实现这个的一种方式是将图像数据流连续传送到远程的（后端）图像处理系统。然而，这会需要将相当大量的数据不断地传送到后端系统，特别是当数量很大的区域被监视时。由于基于阴影的物体检测可能因为其需要使用典型的处理器密集型图像处理算法而耗费大量资源，因此它可能也需要在后端的相当多的处理资源。在另一方面，牺牲物体检测的可靠性是非常不可取的，因为这可能导致具有潜在的致命后果的危险情况，比如没有报告高速公路上的物体。

因此，将期望的是在不损害物体检测可靠性的情况下，在基于阴影的物体检测系统内减少处理负荷和需要发送到后端系统的图像数据的量，并且还期望减少后端上的处理负担。

因此，根据本文公开的第一方面，提供了一种全局物体检测系统，其包括多个本地物体检测系统，每个本地物体检测系统被安排成监视各自的区域，并且包括：至少一个图像捕获设备，其被安排成从其各自的区域捕获图像数据；至少一个照明设备，用于将光发射到其各自的区域中；连接到图像捕获和照明设备的本地物体检测器，用于检测那个区域中的物体；数据接口，用于经由本地物体检测器和远程图像处理系统之间的通信信道将数据从本地物体检测器传送到中央远程图像处理系统；其中所述本地物体检测器被配置成：在捕获图像数据的同时，控制照明源发射具有可识别特性的光；对捕获的图像数据应用本地图像处理以便当物体存在于那个区域中时检测它们，存在的物体根据物体所创建的阴影地带中缺少可识别特性来检测；响应于检测到物体，经由通信信道将包含检测到的物体的图像数据的一部分传送到远程图像处理系统，用于进一步处理。

在实施例中，响应于本地物体检测器确定：检测到的物体满足一组一个或多个物体准则，图像数据的该部分被传送到远程图像处理系统。