[发明专利]一种基于快速搜索的单车道车辆检测方法

权利要求书

1.一种基于快速搜索的单车道车辆检测方法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤S1：将摄像头安装在目标车道正上方的标识牌上，收集若干幅图像，并手动将其中的车辆位置用矩形框标记；

步骤S2：对所有收集的每一幅图像以步长s＝5密集提取SIFT特征，并聚类成k＝100个类别，取每一个类中心构成单词表{C₁,C₂,…,C_k}；

步骤S3：用步骤S1中标记的车和非车的图像区域构造正负样本，并分别用步骤S2中的单词表计算每个样本的直方图特征；

步骤S4：用正负样本的直方图特征训练支持向量机分类器，并由训练结果得到每个单词的得分；

步骤S5：构造待检测车道区域外接矩形的得分表；

步骤S6：构造待检测车道区域外接矩形的正负积分表I⁺、I^-；

所述步骤S6的具体步骤如下：

步骤S6.1：建立一个与得分表相同大小的全0矩阵，对于矩阵的每个元素(m,n)，计算以(0,0)为左上角和(m,n)为右下角的矩阵中所有正的得分之和，得到正积分表；

步骤S6.2：建立一个与得分表相同大小的全0矩阵，对于矩阵的每个元素(m,n)，计算以(0,0)为左上角和(m,n)为右下角的矩阵中所有负的得分之和，得到负积分表；

步骤S7：对于任一帧待检测图像，用快速搜索的方法检测待检测车道区域内的车辆；

所述步骤S7中快速搜索的具体步骤如下：

步骤S7.1：对待检测的区域以左上角为原点建立坐标系，记纵坐标为y，并令初始值y＝0；

步骤S7.2：对于y，计算左侧车道线上纵坐标值为y的点的横坐标，记为x＝f(y),横向扫描指定区域；

所述步骤S7.2中横向扫描的具体步骤如下：

步骤S7.2.1：计算点(x,y)和点(x+a,y+d)之间的矩形区域的得分，

I⁺(x+a,y+d)-I⁺(x+a,y)-I⁺(x,y+d)+I⁺(x,y)+I^-(x+a,y+d)-I^-(x+a,y)-I^-(x,y+d)+I^-(x,y)

其中d＝0.43*y+0.1*h，a＝0.75r(y)，r(y)为纵坐标y处两车道线的横向距离；

步骤S7.2.2：更新x＝x+5，重复步骤S7.2.1，直到矩形框接触到右侧的车道线；

步骤S7.3：更新y＝y+5，然后重复执行步骤S7.2，直至到达图像边缘；

步骤S8：用非极大抑制对以上检测结果进行筛选，得到最终的检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于快速搜索的单车道车辆检测方法，其特征在于，所述步骤S3的具体步骤如下：

步骤S3.1：用每幅图像中标记的每个车的矩形区域作为一个正样本；

步骤S3.2：对于每一个正样本，在所在图像内随机选取一个同等大小且与之无重合的区域作为负样本；

步骤S3.3：对每个样本内的每个SIFT点，计算其与每个单词的距离，并将其归类为距离最近的单词，然后统计归类到每个单词的点的个数，得到该样本的直方图特征表示。

3.根据权利要求1所述的一种基于快速搜索的单车道车辆检测方法，其特征在于，所述步骤S4的具体步骤如下：

步骤S4.1：解如下的二次规划问题，得到W和b：

其中C是由交叉验证得到的超参数，h_i为第i个样本的直方图特征，l_i为其标签；

步骤S4.2：将向量W的第j个元素作为第j个单词的得分。

4.根据权利要求1所述的一种基于快速搜索的单车道车辆检测方法，其特征在于，所述步骤S5的具体步骤如下：

步骤S5.1：建立一个与车道区域的外接矩形相对应的全0矩阵，其中每一个元素对应图像中的一个像素；

步骤S5.2：对于以上全0矩阵中所有提取过SIFT特征的元素，若全0矩阵的SIFT点属于第j个单词，则全0矩阵的矩阵元素值为w_j。

5.根据权利要求1所述的一种基于快速搜索的单车道车辆检测方法，其特征在于，所述步骤S8的具体步骤如下：

步骤S8.1：每一个得分大于-c的矩形框为一个初步的车辆检测结果；

步骤S8.2：计算上述步骤中每一个框与其他框的重合率，若融合率大于0.7，则取得分最大的框，放弃其余的框。