[发明专利]一种基于双目摄像机和车底阴影的前方车辆检测方法

权利要求书

1.一种基于双目摄像机和车底阴影的前方车辆检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，使用双目摄像机同时获取前方车辆的实时视频，对其提取视频图像，获得左图像和右图像；

步骤2，对左右图像做差分操作，得到差分图像；

步骤3，用二值化处理方法差分图像进行处理，得到二值图像；

步骤4，使用滤波方法对二值图像进行处理，得到滤波图像；

步骤5，使用形态学开运算对滤波图像进行处理，得到轮廓图像；

步骤6，对轮廓图像计算闭合轮廓，根据其位置形状大小，得到候选车辆阴影轮廓；

步骤7，根据候选车辆阴影轮廓，初步确定候选车辆区域；

步骤8，在左图像中利用分类器验证各候选车辆区域是否是车辆；

步骤9，在右图像中进行交叉验证，最终确定前方车辆所在的区域；

所述步骤6包括：

利用闭合轮廓检测算法，在轮廓图像中检测出所有闭合轮廓；

计算所有闭合轮廓的外接矩形，外接矩形的中心设定为轮廓中心；

在图像中设定一个方形或梯形的检测区域，轮廓中心在该检测区域外的轮廓直接去除；

计算闭合轮廓在左图像或右图像中对应区域的平均灰度值，大于设定的阈值时直接去除；

设定一个矩形大小范围和长宽比范围；外接矩形不满足大小范围和长宽比范围时，直接去除；

计算闭合轮廓及其外接矩形的7个HU不变矩，并计算与标准车辆阴影矩形轮廓之间的距离；距离大于给定阈值时直接去除；

通过上述筛选，留下的轮廓是最终的候选车辆阴影轮廓。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2包括：

左图像和右图像的图像尺寸和大小相同；

所述对左右图像做差分操作，是指左右图像对应点像素值直接相减，得到差分图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤7包括：

根据先验知识，考虑到图像中车底阴影的上方就是车辆，将车底阴影按比例向上方扩大，形成候选车辆区域；

所述候选车辆阴影轮廓，指图像中可能是车辆阴影的轮廓；

所属候选车辆区域，指图像中可能是车辆的区域。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤8包括：

可以使用基于Harr-like特征的Adaboost分类器，确定上述候选车辆区域中是否有车辆；

Haar-like特征可以反映图像在特定方向上的灰度变化特征，可以很好地描述车辆这类刚性物体；Adaboost分类器是一种级联分类器，将多个简单的弱分类器级联组合成为强分类器，能保证高检出率的同时有低误检率；

使用基于Harr-like特征的Adaboost分类器时需要预先进行训练，才能使用；

也可以使用其他分类器来检测上述候选车辆区域中是否有车辆。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤9包括：

针对右图像的交叉验证，是指若在左图像中候选车辆区域检测到车辆后，还需要在右图像中对应候选车辆区域检测是否有车辆；

可以在左右候选区域进行特征点检测和匹配，以确定是同一车辆。