[发明专利]基于视觉显著性和队列修正的停车场和车辆目标检测方法

摘要

基于视觉显著性和队列修正的停车场和车辆目标检测方法，它属于停车场内车辆检测技术领域。本发明解决了现有遥感图像车辆目标检测方法处理速度慢、车辆目标检测效果差的问题。本发明根据停车场区域亮度特征设计一种基于亮度特征的显著图BBSM用于停车场区域粗提取，再利用停车场区域的颜色特征和面特征精确提取停车场轮廓；在每一个精提取的停车场轮廓内，提取可能包含车辆的疑似区域，设计基于边缘统计模型的车辆队列排布方向的计算方法来修正车辆队列排布方向，最后利用滑窗方法切割车辆队列来提取疑似车辆切片，提取切片的HOG特征后，利用SVM分类器进行二分类，将分类为车辆的目标标记回原图，实现车辆检测；本发明应用于停车场内车辆检测技术领域。

主权项

1.基于视觉显著性和队列修正的停车场和车辆目标检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、输入亚米级高分辨率光学遥感图像，基于停车场的亮度特征和视觉显著性，计算出输入的亚米级高分辨率光学遥感图像的BBSM显著图，并将计算出的BBSM显著图二值化；步骤二、根据停车场的面特征对二值化后的BBSM显著图进行超像素的分割，得到分割后的全部超像素块，设置筛选条件对分割后的全部超像素块进行筛选，计算筛选出的每个超像素块的质心图CDM_(i′,j′)，利用计算出的每个超像素块的质心图CDM_(i′,j′)更新二值化后的BBSM显著图，得到二值化后的BBSM显著图的质心图CDM；根据得到的CDM计算二值化后的BBSM显著图的质心密度分布指数CDDI图，并根据CDDI图获取ROI图像，即获得粗提取停车场区域图像；步骤三、根据粗提取的停车场区域图像及停车场的颜色特征和面特征，获得精提取的停车场区域图像，完成停车场检测；步骤四、计算精提取的停车场区域图像的SR显著图，并提取SR显著图内的疑似车辆区域；计算每个疑似车辆区域的队列排布方向的角度，根据求得的角度将所有的疑似车辆区域旋转至水平排布的方向，完成疑似车辆区域的队列修正；步骤五、利用滑窗切割方法将旋转后的所有疑似车辆区域切割成切片，并对切割成的切片进行HOG特征提取，利用SVM分类器对提取的HOG特征分类，将分类为车辆的切片标记回原图，完成车辆检测。