[发明专利]一种基于视觉的组合车辆检测方法

权利要求书

1.一种基于视觉的组合车辆检测方法，其特征在于，该方法包括：

(1)确定目标智能车辆、确定待检测车辆样本集并对车辆样本集中的图像进行预处理；

(2)采用自适应阈值分割算法对预处理后的图像进行车底阴影分割；

(3)对预处理后的图像进行形态学滤波后，根据车辆底部阴影的宽高比确定阴影位置；

(4)根据所述阴影的位置和大小计算生成车辆假设区域；

(5)对已生成的车辆假设区域通过颜色直方图比对与所述目标智能车辆的相关性，确定已生成的车辆假设区域中是否存在智能车辆。

2.根据权利要求1所述的基于视觉的组合车辆检测方法，其特征在于，所述步骤(2)具体包括：

(21)对所述图像下方路面区域进行n个矩形窗口的采样，每个大小为M×M像素，n个窗口排成一排，窗口间距为N像素；

(22)计算每个小窗口的灰度值，并计算所有窗口灰度值的均值m_p与方差σ_p，1≤p≤n，将灰度方差最大和最小的两个窗口去除，然后求出剩余(n-2)个窗口的灰度均值m和方差σ；

(23)确定图像中路面区域的灰度值范围，表示为：m-3σ＜f(i,j)＜m+3σ，其中，f(i,j)是像素点(i,j)的灰度值；

(24)由于车底阴影区域的灰度值比路面区域灰度值低，选取路面区域灰度最小值作为车底阴影分割的阈值，计算为：T＝m-3σ。

3.根据权利要求1所述的基于视觉的组合车辆检测方法，其特征在于，所述步骤(3)中，根据车辆底部阴影的宽高比确定阴影位置，包括：

车辆底部阴影形状接近矩形，其宽高比在一定的范围内，根据切割出的阴影区域的矩形度RM和宽高比EQ来提取目标阴影，范围如下：其中，在其范围的区域判断为车底阴影区域，否则判定为干扰区域。

4.根据权利要求1所述的基于视觉的组合车辆检测方法，其特征在于，所述步骤(4)计算车辆假设区域的方法具体包括：

(41)由于车辆顶部光照角度的不同，车辆底部阴影位置相对于车辆本身会产生偏移，为了使车辆假设区域完整的包括整个车体，R_h的宽度要大于R_s的宽度；

R_h的宽度按照下式计算：R_{h_w}＝δ₁×R_{s_w}；

R_h左上角顶点的横坐标按照下式计算：其中，δ₁＝1.1；

(42)将车辆假设区域R_h的高度设置为车辆底部阴影宽度的δ₂倍，R_{h_h}＝δ₂×R_{s_w}，其中，δ₂＝1.2；

(43)车辆假设区域R_h左上角顶点的纵坐标计算如下式所示：R_h__y＝R_s__y+R_s__h-R_h__h，其中，R_h为车辆假设区域，(R_{h_x},R_{h_y})为其左上角坐标，宽度、高度分别为R_h__w,R_h__h，R_s为车底阴影区域，(R_{s_x},R_{s_y})为其左上角坐标，宽度、高度分别为R_{s_w},R_{s_h}。