[發(fā)明專利]基于車載單目相機(jī)的運(yùn)動目標(biāo)感知與告警方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200810017930.2
• 申請日: 2008-04-11
• 公開（公告）號: CN101303732A
• 公開（公告）日: 2008-11-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫沖;袁澤劍;鄭南寧;劉躍虎;張雪濤;盛興東;袁茂軍
• 申請（專利權(quán)）人: 西安交通大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/64;G06T7/20
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責(zé)任公司
• 代理人: 陳翠蘭

1.基于車載單目相機(jī)的運(yùn)動目標(biāo)感知與告警方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)攝像機(jī)采集道路前方連續(xù)的圖像序列，并通過圖像采集卡，輸入到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，等待計(jì)算機(jī)軟件處理；

2)計(jì)算機(jī)軟件中的特征點(diǎn)檢測與跟蹤模塊包括特征點(diǎn)提取與匹配模塊和圖像靜止背景特征點(diǎn)跟蹤模塊；特征點(diǎn)提取與匹配模塊從圖像序列中抽取連續(xù)的三幀圖像，實(shí)施蘇珊SUSAN特征點(diǎn)檢測和尺度不變特征點(diǎn)檢測，并使用尺度不變特征點(diǎn)描述方法生成特征點(diǎn)描述向量，再使用歐氏空間距離度量，進(jìn)行三幀圖像之間的特征點(diǎn)匹配；特征點(diǎn)提取與匹配模塊輸出的匹配特征點(diǎn)將同時(shí)輸出到圖像靜止背景特征點(diǎn)跟蹤模塊、圖像靜止背景特征點(diǎn)和運(yùn)動特征點(diǎn)分類模塊；

3)圖像靜止背景特征點(diǎn)跟蹤模塊跟蹤靜止背景特征點(diǎn)，并將數(shù)據(jù)輸入到圖像靜止背景特征點(diǎn)幾何約束模型參數(shù)估計(jì)模塊進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì)；

4)圖像靜止背景特征點(diǎn)和運(yùn)動特征點(diǎn)分類模塊使用圖像靜止背景特征點(diǎn)幾何約束模型參數(shù)估計(jì)模塊輸出的模型參數(shù)構(gòu)建幾何約束模型，將特征點(diǎn)提取與匹配模塊所輸出的所有匹配特征點(diǎn)分成靜止背景特征點(diǎn)和運(yùn)動特征點(diǎn)；靜止背景特征點(diǎn)將反饋到圖像靜止背景特征點(diǎn)跟蹤模塊；運(yùn)動特征點(diǎn)將輸出到運(yùn)動特征點(diǎn)時(shí)域?yàn)V波模塊，濾波后的運(yùn)動目標(biāo)特征點(diǎn)數(shù)據(jù)將輸入到運(yùn)動目標(biāo)分割模塊，目標(biāo)分割結(jié)果輸出到運(yùn)動目標(biāo)顯示告警模塊。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，圖像靜止背景特征點(diǎn)跟蹤模塊使用圖像靜止背景特征點(diǎn)和運(yùn)動特征點(diǎn)分類模塊反饋的前一幀的靜止背景特征點(diǎn)，與當(dāng)前幀的特征點(diǎn)實(shí)行匹配，實(shí)現(xiàn)跟蹤靜止背景特征點(diǎn)；

其過程為：以前一幀靜止背景特征點(diǎn)的坐標(biāo)為參考，在當(dāng)前幀的一個(gè)矩形區(qū)域中，尋找可與前一幀靜止背景特征點(diǎn)匹配的當(dāng)前幀的特征點(diǎn)，矩形區(qū)域的長和寬與特征點(diǎn)的(x，y)坐標(biāo)呈下面的函數(shù)關(guān)系：

w=a0+a1|x-e1|+a2(x-e1)2h=b0+b1|x-e1||y-e2|]]>

其中w和h是矩形的長和寬，(x，y)是特征點(diǎn)坐標(biāo)，(e₁，e₂)是上一圖像幀的外極點(diǎn)參數(shù)，(a₀，a₁，a₂，b₀，b₁)是二次函數(shù)關(guān)系的參數(shù)，矩形的中心坐標(biāo)(h_x，h_y)為：

hx=x-12why=y]]>

匹配使用的描述向量就是尺度不變特征點(diǎn)描述向量，找到的這些匹配特征點(diǎn)，確定為當(dāng)前圖像中的靜止背景特征點(diǎn)；經(jīng)過該模塊對靜止背景特征點(diǎn)的跟蹤，從所有特征點(diǎn)中篩選出部分靜止背景特征點(diǎn)，用于幾何約束模型參數(shù)估計(jì)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述的圖像靜止背景特征點(diǎn)和運(yùn)動特征點(diǎn)分類模塊使用圖像靜止背景特征點(diǎn)幾何約束模型參數(shù)估計(jì)模塊輸出的模型參數(shù)構(gòu)建幾何約束模型，采用一種通過2D平面投影變換計(jì)算外極點(diǎn)約束模型和結(jié)構(gòu)一致性約束模型的技術(shù)：

首先，使用圖像靜止背景特征點(diǎn)跟蹤模塊篩選得到的連續(xù)三幀圖像A、B、C中的匹配的靜止背景特征點(diǎn)，估計(jì)相鄰兩幀之間的2D投影變換參數(shù)H₁₂和H₂₃；使用參數(shù)H₁₂和H₂₃，計(jì)算B、C兩幀的靜止特征點(diǎn)在A、B兩幀中的2D平面投影以及平面視差；

其次，使用所述的平面視差，估計(jì)第二幀圖像B在第一幀圖像A中的外極點(diǎn)e₁₂，和第三幀圖像C在第二幀圖像B中的外極點(diǎn)e₂₃；再使用平面視差和外極點(diǎn)e₁₂和e₂₃計(jì)算靜止背景特征點(diǎn)的3D結(jié)構(gòu)向量，并使用3D結(jié)構(gòu)向量估計(jì)3D結(jié)構(gòu)一致性模型參數(shù)G；

最后，使用了外極點(diǎn)約束模型和結(jié)構(gòu)一致性模型對特征點(diǎn)提取與匹配模塊輸出的所有特征點(diǎn)進(jìn)行分類：特征點(diǎn)越是符合模型，則與模型的匹配誤差越小，特征點(diǎn)就越趨向于被分類為靜止背景特征點(diǎn)；反之則越趨向于被分為運(yùn)動特征點(diǎn)；外極點(diǎn)約束模型的匹配誤差為：

d_e＝(y-y_w)e₁-(x-x_w)e₂-(yx_w-xy_w)

其中[e₁，e₂]是約束模型估計(jì)模塊的外極點(diǎn)參數(shù)e₁₂，(x，y)是特征點(diǎn)x的坐標(biāo)，(x_w，y_w)是x的2D平面投影坐標(biāo)；結(jié)構(gòu)一致性模型的匹配誤差為：

dG=||P~1GP~2||]]>

其中G是約束模型估計(jì)模塊輸出的結(jié)構(gòu)一致性模型參數(shù)，和是3D結(jié)構(gòu)向量。