[发明专利]车辆检测方法及装置

摘要

本发明涉及车辆检测方法和装置，其中方法包括对输入的待检测图像，利用FAST特征提取特征点；将提取出的特征点作为初始中心点，根据聚类算法确定出最终的一个或多个聚类中心点；根据预定区域范围，以每个聚类中心点为中心得到相应的区域，该区域对应检测出的车辆的区域。由于FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法，从而可降低检测所消耗的时间，使得能够快速确定出可能存在车辆的区域。此外，在快速确定出可能存在车辆的区域的前提下，再区分车辆朝向方向、并检测每个角度下的图像数据是否存在车辆，由此进行精确的车辆检测，从而实现了对多角度车辆检测的快速而准确的检测。

主权项

一种车辆检测方法，其特征在于，包括：粗检测训练步骤：接收标注在输入的含有车辆的图像上的目标点的信息，所述目标点位于车辆上，对所述目标点进行FAST训练以得到灰度值差的阈值，并根据所述目标点确定出预定区域范围；粗检测步骤：对输入的待检测图像，根据如下公式提取特征点：N＝∑|I(x)‑I(p)|>εd其中，I(p)为圆心p的灰度，I(x)为圆周上任一点x的灰度，εd为灰度值差的阈值，如果N大于该阈值εd，则认为p为特征点；将提取出的特征点作为初始中心点，根据聚类算法确定出最终的一个或多个聚类中心点；根据预定区域范围，以每个所述聚类中心点为中心得到相应的区域，该区域为可能存在车辆的区域；角度分类步骤：利用预先训练的多个角度分类器对所有所述可能存在车辆的区域进行车辆朝向的判断，得到所述可能存在车辆的区域的车辆朝向角度信息；其中，角度分类步骤包括：梯度提取子步骤：对于每个所述可能存在车辆的区域中的每个特征点，计算其梯度，并在每个特征点的预设邻域内统计该特征点的梯度方向，统计结果即为该特征点的方向描述符，从而得到每个所述可能存在车辆的区域的梯度方向特征；角度分类子步骤：将每个所述可能存在车辆的区域的梯度方向特征分别输入所述预先训练的多个角度分类器进行方向判断，确定出所述可能存在车辆的区域中车辆朝向的角度信息，从而得到含有车辆朝向角度信息的图像数据，每个所述角度分类器为支持向量机分类器；级联检测步骤：对每个含有车辆朝向角度信息的可能存在车辆的区域，根据其角度信息选择对应的预先训练的级联分类器进行检测以确定是否包含车辆。