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    重庆时时彩vv娱乐网站: 一种基于视频的道路障碍物识别分类方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410117554.X

    申请日:

    2014.03.27

    公开号:

    CN103914698A

    公开日:

    2014.07.09

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/46申请日:20140327|||公开
    IPC分类号: G06K9/46; G06K9/62 主分类号: G06K9/46
    申请人: 北京科技大学
    发明人: 蓝金辉; 吐尔尼亚孜·艾比布; 刘敏; 曾溢良; 于东阳
    地址: 100083 北京市海淀区学院路30号
    优先权:
    专利代理机构: 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 代理人: 皋吉甫
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410117554.X

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.02.08|||2014.08.06|||2014.07.09

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于视频的障碍物识别分类方法。针对城市道路监控视频,研究障碍物特征提取及识别算法,提出了自适应背景更新的混合高斯建模方法,根据检测出来的静态障碍物目标,对道路背景进行选择性更新;提出了基于目标凹凸轮廓特性的移动目标分割方法,通过该方法实现移动目标进一步准确提取及分离,为基于轮廓的遮挡目标分割奠定基??;提出了道路感兴趣区域(ROI)的自动检测算法,实现监控画面中道路ROI的自动提??;采用自适应感兴趣区域截取的道路障碍物分类方法,将道路障碍物识别分类为违规停止车辆和遗撒物。本发明有助于提高交通部门的障碍物处理效率,为预防交通事故奠定基础。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于视频的道路障碍物识别分类方法,其特征在于:根据固定图像传感器所采集的监控视频,对道路障碍物进行检测分类,具体包括以下几个步骤:
    S1,提出自适应背景更新的高斯混合建模方法,根据道路静止目标的检测情况,对道路背景模型进行更新,有效地防止了道路静止目标融入为道路背景;
    S2,提出基于目标凹凸轮廓特性的移动目标分割方法,通过判断目标轮廓近似多边形的凹凸特性,对凹轮廓目标的侧边凸出部分进行分割,消除道路移动目标自身侧边阴影,提高前景移动目标的检测精度;
    S3,提出道路感兴趣区域自动检测方法,根据道路前景移动目标的坐标,从背景图像中确定种子点,在给定的阈值T内,围绕种子点八连通区域扩散,在阈值内的目标确定为新种子点,并通过重复计算在场景内自动建立道路感兴趣区域;
    S4,提出特征组合的道路障碍物检测方法,组合利用道路目标在道路感兴趣区域内的位置特征、目标相对速度特征、目标相对面积特征和目标相对几何尺寸特征,从道路目标中检测道路障碍物;
    S5,提出了自适应感兴趣区域截取的道路障碍物分类识别算法,根据道路障碍物在图像坐标中的相对尺寸,自动截取感兴趣区域,从感兴趣区域内提取障碍物HOG特征,以目标HOG特征为基础,实现道路障碍物的分类识别,提高分类效率。

    2.  根据权利要求1所述的一种基于视频的道路障碍物识别分类方法,其特征在于:所述步骤S2中包括以下步骤:
    S21:从道路前景图像中,检测道路目标前景目标连通域,根据连通域轮廓信息,计算目标轮廓的近似多边形;
    S22:根据目标轮廓近似多边形各定点的导数特性,判断目标近似多边形的凹凸形状,并凹多边形各顶点中,计算凹点坐标信息;
    S23:利用近似多边形凹点坐标信息与相邻多边形顶点坐标信息,确定两条直线,并计算两条直线的交点,若构成两条直线的四个点坐标为                                                   、   、   、   ,则交点坐标可以表示为:

    其中   、   、   和   ;
    S24:根据两条直线的交点坐标信息和近似多边形凹点坐标信息,计算切割线段,利用切割线段,切除目标侧边的阴影;
    S25:利用目标近似多边形的凹点信息、两条直线的交点信息、切割线段信息和目标近似多边形的顶点信息,计算消除侧边阴影的目标轮廓顶点信息。

    3.  根据权利要求1所述的一种基于视频的道路障碍物识别分类方法,其特征在于:所述步骤S3具体包括以下步骤:
    S31:根据连通域面积大于阈值T1的道路移动目标坐标信息,在道路背景图像中把对应坐标点作为种子点;
    S32:利用种子点,在道路背景图像内八连通域进行扩散,即种子点灰度值与相邻点的灰度值差值小于T2,则将相邻点作为新种子点并标记,否则结束扩散,重复标记,直到再也没有新种子点;
    S33:检测标记区域的封闭轮廓,对道路标记区域进行填充,获取交通场景的最终道路感兴趣区域。

    4.  根据权利要求1所述的一种基于视频的道路障碍物识别分类方法,其特征在于:所述步骤S4中包括以下步骤:
    S41:利用道路目标的相对面积信息和几何尺寸信息,消除不影响交通秩序的目标;
    S42:根据道路目标的位置信息,判断目标是否在步骤S3中得到的道路感兴趣区域;
    S43:判断目标的相对速度是否满足   且   ,其中   ,从而判定当前目标是否静止;
    S44:若当前道路目标处于静止状态,则将目标判断为道路障碍物。

    5.  根据权利要求1所述的一种基于视频的道路障碍物识别分类方法,其特征在于:所述步骤S5中包括以下步骤:
    S51:利用道路障碍物的相对几何尺寸信息,确定待检测的图像区域,自动截取感兴趣区域;
    S52:在截取的图像感兴趣区域内提取HOG特征,利用SVM分类器对障碍物进行分类,将障碍物分为违规停止车辆和障碍物。

    关 键 词:
    一种 基于 视频 道路 障碍物 识别 分类 方法
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