[发明专利]基于在线面积估计和多特征决策融合的车辆检测方法

摘要

本发明公开了基于在线面积估计和多特征决策融合的车辆检测方法。该方法包括步骤图像的预处理、车辆感兴趣区域（ROI）的提取、分类判别模型的建立、车辆的检测判别。对摄像机采集的道路交通视频图像序列进行预处理，再将图像前背景分离，提取到初步的运动前景团块，接着在提取的前景团块中进行前景团块筛选，得到最终的前景ROI，再基于多特征决策融合的车辆检测方法得到最终检测结果。本发明能够有效的滤除环境及光线噪声的影响，提高在复杂背景环境下车辆提取ROI的鲁棒性，并且在保证实时性的要求下能够很好的提高车辆检测的准确率。

主权项

基于在线面积估计和多特征决策融合的车辆检测方法，包括以下步骤：(1)道路交通图像采集；(2)对采集到的图像进行预处理；其特征在于还包括如下步骤：(3)车辆感兴趣区域(ROI)的提取：对采集到的道路交通图像序列，首先采用基于尺度映射的混合高斯背景模型法进行前景和背景分离，得到二值化前景图像，然后在得到的二值化前景图像中提取前景团块，获取相应的前景团块属性信息，包括前景团块质心纵坐标、前景团块面积、前景团块的外接矩形的左顶点坐标和长宽，定义检测方法开始运行之后的设定时间Tinit为训练期，并将在该训练期内所提取到的前景团块属性信息输入在线面积估计模型的训练模块，通过训练得到合适在线面积估计模型，然后利用该模型对训练期后提取到的前景团块进行筛选，最后将筛选通过的前景团块逆映射回原图像，便可得到车辆ROI；(4)基于多特征决策融合的车辆检测：构建多个车辆特征分类器，利用这多个车辆特征分类器对步骤(3)中得到的车辆ROI分别进行车辆检测，然后将各个车辆特征分类器的检测结果进行决策融合，从而得到最终的检测结果。