[发明专利]一种基于图像特征标定的实时障碍物检测方法

说明书

本发明公开了一种基于图像特征标定的实时障碍物检测方法，包括以下步骤：步骤一：图像采集与预处理；步骤二：通过改进的LOG算法对所述灰度图进行图像特征的提取，获得连续两帧灰度图的特征图；步骤三：通过改进的FLANN算法对特征图进行特征匹配，获得连续两帧的特征图之间的匹配关系图；步骤四：通过A‑D匹配过滤算法对匹配关系图内的特征点进行过滤，过滤特征点后获得新的匹配关系图；步骤五：对障碍物进行标定，获得障碍物的运动方向和距离。本发明，通过改进LOG算法、改进FLANN算法、A‑D过滤算法获得障碍物特征点及对应关系，实现对障碍物的标定，能应用于盲人辅助设备中。

【技术领域】

本发明涉及图像识别的技术领域，特别是面向盲人的基于图像特征标定的实时障碍物检测方法的技术领域。

【背景技术】

据世界卫生组织2010年的统计数据显示，在中国盲人群体数量庞大，失明人士共有824.8万，数量位列世界第一。而在2016年，视障人数的数量已经迅速增长到了1731万人，也就是说，每八十个人中，大约就有一名失明人士。随着我国盲人数量的增加，盲人出行难的问题被愈加关注。然而，在我国有很多盲道都安装错误，没有达到合格的标准，而且盲道被其它设施占用或者阻碍的情况非常常见。有些盲人依靠导盲犬出行，但是，实际服役的导盲犬数量十分少，在北京目前登记注册的导盲犬也只有10条。由于成为导盲犬要求高，培训的费用很高，因此导盲犬帮助盲人出行尚未在社会上普及。

为了辅助盲人运动，现有技术中出现了不少关于视觉障碍物检测的方法。张建勋等人于《重庆理工大学学报》上发表了名为“图像多特征融合的障碍物检测”的论文，文中的方法通过对连续三帧图像提取特征和边缘信息进行线性加权，再利用高斯建模方法更新背景信息，最后将背景信息从图片中剔除，来得到图片中的障碍物。杨洁等人于《机械设计与制造》上发表了名为“基于改进SIFT算子的动态障碍物检测方法”的论文，文中的方法通过相邻帧间特征点位置估计改进SIFT匹配算子，然后利用三帧差分法对图像处理后,通过改进背景方差估计，最终得到障碍物。目前障碍物检测方法多为双目视觉进行视觉建模，效率极低，不满足盲人出行的实时性要求。同时目前单目视觉障碍物检测方法为通过背景差分法将背景剔除，无法直接获取出图像中的障碍物，检测精度不高。为此，需要一种面向盲人的基于特征值标定的障碍物检测算法，可以实时检测出障碍物的方向和距离。在满足实时输出(每秒输出率3-6次)的同时对设备性能要求大幅降低。

【发明内容】

本发明的目的就是解决现有技术中的问题，提出一种基于图像特征标定的实时障碍物检测方法，通过高效的特征值匹配算法解决了盲人出行中障碍识别效率不高的问题，通过计算障碍物的方位与距离，便于对盲人进行提示。本发明通过使用单目视觉传感器进行图像采集，对采集到的前后两帧应用改进LOG算法进行特征提取，改进FLANN算法进行特征匹配；解决了目前单目视觉障碍物提取精度较低，同时效率低下的问题；经检测在单核1.5GHZ、1G内存设备上，每秒输出率在3-6次左右，解决目前算法无法实时输出的问题。

为实现上述目的，本发明提出了一种基于图像特征标定的实时障碍物检测方法，包括以下步骤：

步骤一：图像采集与预处理：通过视觉传感器采集获得连续两帧的图像，对所述图像进行裁剪后再进行灰度化处理，获得连续两帧的灰度图；

步骤二：通过改进的LOG算法对所述灰度图进行图像特征的提取，获得连续两帧灰度图的特征图；

步骤三：通过改进的FLANN算法对特征图进行特征匹配，获得连续两帧的特征图之间的匹配关系图；

步骤四：通过A-D匹配过滤算法对匹配关系图内的特征点进行过滤，过滤特征点后获得新的匹配关系图；

步骤五：对障碍物进行标定：提取障碍物轮廓，获得障碍物的运动方向和距离。

作为优选，所述步骤二中改进的LOG对灰度图进行特征提取的具体步骤为：