[发明专利]一种基于远近光灯照射原理的车灯开启状态判别方法

摘要

本发明提供一种基于远近光灯照射原理的车灯开启状态判别方法，包括如下步骤：1)获取车灯形态的图像；2)根据拍摄的图片中发光体在帧画面中呈现高光的特点，采用阈值方法，提取车灯区域；3)采用视频运动目标跟踪方法，对属于同一机动车的左右两侧灯进行匹配跟踪，获得车灯序列；4)将属于同一行驶机动车的车灯区域的视频帧序列长度归一化为相同长度，通过等间隔采样或给出置信度较高的同长度车灯视频帧序列；5)将上述步骤分别收集远/近光灯的车灯视频帧序列作为训练模型的正负样本；6)将步骤5得到的正负样本，寻找一个机器学习模型进行监督学习；7)用步骤6训练完成后的远近光灯识别分类器对机动车进行远光灯持续开启状态的识别。

主权项

1.一种基于远近光灯照射原理的车灯开启状态判别方法，其用于对若干夜间亮灯行驶于道路的机动车进行车灯开启状态判别，其特征在于包括如下步骤：1)获取能够明显辨别车灯形态的图像；通过设置道路双摄像机的曝光参数、光源补光、高光抑制、红外成像、偏振滤波，通过使用双摄像头分别获取有识别能力的图像以及干扰少的图片；2)根据拍摄的图片中发光体在帧画面中呈现高光的特点，采用阈值方法，提取车灯区域；3)采用视频运动目标跟踪方法，对属于同一机动车的左右两侧灯进行匹配跟踪，获得车灯序列；4)将属于同一行驶机动车的车灯区域的视频帧序列长度归一化为相同长度，通过等间隔采样或给出置信度较高的同长度车灯视频帧序列；5)事先按照步骤1至步骤4，收集集远光灯的车灯视频帧序列，以及近光灯的视频帧序列，作为训练模型的正负样本，正负样本的数量保持均衡，即建议正负样本数量基本相同；6)将步骤5得到的正负样本，寻找一个机器学习模型，或者深度学习网络模型，对其进行监督学习；7)用步骤6训练完成后的远近光灯识别分类器对行驶于道路上的机动车进行远光灯持续开启状态的识别。