[发明专利]基于深度图像的对象检测方法及其实现装置有效

专利信息
申请号: 201210143962.3 申请日: 2012-05-10
公开(公告)号: CN103390164B 公开(公告)日: 2017-03-29
发明(设计)人: 刘亚洲;孙权森 申请(专利权)人: 南京理工大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06T7/00
代理公司: 南京理工大学专利中心32203 代理人: 朱显国
地址: 210094 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于深度图像的对象检测方法及其实现装置。包括训练过程和检测过程,从相机中读取图像作为数据源,根据待检测物体距离相机的距离,在图像上对物体进行分割,在分割的基础上计算物体的外观和形状特征,根据计算出的物体的外观和形状特征训练针对于物体的分类器;利用训练过程中得到的分类器,对扫描窗口内的外观和形状特征进行判定,决定扫描窗口内是否包含目标物体,将图像金字塔每一层的检测结果进行融合,得到最终的检测结果。本发明的深度图像不受光照变化的影响,不易受到复杂的背景的影响,从而减小误检数目;显著提高了检测的速度,保证了系统的实时性。
搜索关键词: 基于 深度 图像 对象 检测 方法 及其 实现 装置
【主权项】:
一种基于深度图像的对象检测方法,其特征在于包括训练过程和检测过程,训练过程的步骤如下:a1)从相机中读取图像作为数据源;a2)根据待检测物体距离相机的距离,在图像上对物体进行分割;a3)在分割的基础上计算物体的外观和形状特征;a4)根据计算出的物体的外观和形状特征训练针对于物体的分类器;检测过程的步骤如下:b1)从相机中读取图像作为数据源;b2)根据物体距离相机的距离对其图像进行不同尺度的缩放,形成一个图像金字塔;b3)对于图像金字塔的每一层的图像上的非空区域,划分为多个扫描窗口;b4)在每一个扫描窗口内部,计算物体的外观和形状特征;b5)利用训练过程中得到的分类器,对扫描窗口内的外观和形状特征进行判定,决定扫描窗口内是否包含目标物体;b6)将图像金字塔每一层的检测结果进行融合,得到最终的检测结果;步骤b2)包括以下具体步骤:b21)给定输入图像对,包括可见光图像和深度图像,且输入图像对已经经过配准;b22)构建可见光图像金字塔和深度图像金字塔;b221):图像初始尺度s为1,标准检测窗口的大小为p×p;b222):图像尺度为s,对应的等效检测窗口大小为p*s,即对应的物体的像的大小为p*s;b223):当物体的像为p*s时,其对应的深度的取值范围为Z∈[C/(p*s)‑Δt/(p*s),C/(p*s)+Δt/(p*s)];b224):根据步骤b223))中的范围,获得当前深度图像:D(x0,y0)=Z,Z∈[C/(p*s)-Δt/(p*s),C/(p*s)+Δt/(p*s)]NULL,others]]>其中,(x0,y0)表示深度图像中的像素点的坐标位置;Z表示该位置上的物体的距离值;b225):根据深度图像D(·),分割出对应的可见光图像中的相应区域,表示为C(·);b226):根据当前图像尺度s缩小深度图像D(·)和可见光图像C(·),作为图像金字塔的第一层;b227):更新当前图像尺度s=s*Δs;b228):重复步骤b222)~b227),构建图像金字塔上的其他层次:可见光图像金字塔以及深度图像金字塔;b229):当图像金字塔的图像的尺寸小于标准检测窗口尺寸(x,y)时,构建过程终止。
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