[發明專利]一種基于尺度不變特征轉換特征向量的前方車輛檢測方法有效
| 申請號: | 201210362840.3 | 申請日: | 2012-09-26 | 
| 公開(公告)號: | CN102902962A | 公開(公告)日: | 2013-01-30 | 
| 發明(設計)人: | 孫志海;王云建;張樺;周文暉;戴國駿 | 申請(專利權)人: | 杭州電子科技大學 | 
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/46 | 
| 代理公司: | 杭州求是專利事務所有限公司 33200 | 代理人: | 杜軍 | 
| 地址: | 310018 浙*** | 國省代碼: | 浙江;33 | 
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 尺度 不變 特征 轉換 特征向量 前方 車輛 檢測 方法 | ||
1.一種基于尺度不變特征轉換特征向量的前方車輛檢測方法,其特征在于該方法包括如下步驟:
步驟(1)在輸入圖像中,在可能存在的車輛的范圍內建立感興趣區域;
步驟(2)在感興趣區域內采用圖像尺度不變特征轉換特征向量檢測方法,提取輸入圖像的感興趣區域內的尺度不變特征轉換特征向量;
步驟(3)對已提取的輸入圖像的尺度不變特征轉換特征向量進行對稱編碼;
步驟(4)對稱編碼后,可以得到原圖的尺度不變特征轉換對稱特征向量,對原圖的尺度不變特征轉換特征向量和原圖的尺度不變特征轉換對稱特征向量,進行匹配;
步驟(5)對匹配點進行進一步篩選,提高匹配點點對的相似度;
步驟(6)根據步驟(5)結果得到的匹配點點對,也即對稱點點對,計算對稱點對的對稱軸;
步驟(7)根據步驟(6)的結果,結合對稱軸,對匹配點點對進行進一步聚類篩選,建立匹配點點對集合{Mi};
步驟(8)采用計算每個集合Mi的中心點和其各點與中心點平均距離進一步篩選匹配點點對;
步驟(9)根據步驟(6)和(8)所得結果,在輸入原圖中分別標記對稱點和對稱軸,完成前方車輛檢測方法。
2.根據權利要求1所述的一種基于尺度不變特征轉換特征向量的前方車輛檢測方法,其特征在于,步驟(1)中建立感興趣區域具體是:選取前方路面消失的水平線為基準,取該水平線以下區域作為感興趣區域。
3.根據權利要求1所述的一種基于尺度不變特征轉換特征向量的前方車輛檢測方法,其特征在于,步驟(3)的具體過程如下:
1)?設圖像的尺度不變特征轉換特征向量Qi=(????????????????????????????????????????????????),對Qi的整體44個種子點向量做對稱編碼;
2)?對每個種子點內部八方向向量也做對稱編碼。
4.根據權利要求1所述的一種基于尺度不變特征轉換特征向量的前方車輛檢測方法,其特征在于,步驟(4)的具體過程如下:
1)?采用特征向量的歐式距離作為原圖和對稱圖的特征向量的相似性判定參數;
2)?取原圖的某個尺度不變特征轉換特征向量,并找出其與尺度不變特征轉換對稱特征向量歐式距離最近的前兩個關鍵特征向量;
3)?在兩個關鍵特征向量中,如果最近的距離除以次近的距離值低于比例閾值T,則接受該對匹配特征向量,即匹配點點對。
5.根據權利要求1所述的一種基于尺度不變特征轉換特征向量的前方車輛檢測方法,其特征在于,步驟(5)的具體過程如下:
1)?加入匹配特征向量之間的角度信息;
2)?計算兩個特征向量的角度權值;
3)?根據算得的角度權值進一步做特征向量匹配。
6.根據權利要求1所述的一種基于尺度不變特征轉換特征向量的前方車輛檢測方法,其特征在于,步驟(6)的具體過程如下:
1)?對每個對稱點對(pi,pj)取中心點rij;
2)?對獲取的一系列中心點,利用霍夫變換計算對稱點點對所對應的對稱軸。
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