[發(fā)明專利]基于遠(yuǎn)紅外圖像的汽車夜間行駛預(yù)警系統(tǒng)及方法

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210454897.6
• 申請(qǐng)日: 2012-11-14
• 公開（公告）號(hào): CN102975659A
• 公開（公告）日: 2013-03-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高宏偉;洪坤;于洋;寧慧英
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 沈陽(yáng)理工大學(xué)
• 主分類號(hào): B60R1/00
• 分類號(hào): B60R1/00;B60Q9/00;G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 沈陽(yáng)利泰專利商標(biāo)代理有限公司 21209
• 代理人: 李樞

1.基于遠(yuǎn)紅外圖像的汽車夜間行駛預(yù)警系統(tǒng)及方法，其特征在于：系統(tǒng)硬件與軟件的組成和實(shí)現(xiàn)的步驟。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的硬件組成，其特征在于：是由遠(yuǎn)紅外圖像采集裝置，存儲(chǔ)裝置，處理器，顯示裝置，報(bào)警裝置，制動(dòng)裝置組成的。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的軟件組成，其特征在于：是由圖像處理程序和控制程序組成的。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的遠(yuǎn)紅外圖像采集裝置，其特征在于：是用于采集汽車前進(jìn)方向的視頻并存儲(chǔ)于后面的存儲(chǔ)裝置中，在本發(fā)明中用的是紅外熱像儀，并將其安裝在或車頭前部。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述，報(bào)警裝置，其特征在于：采用的是聲鳴器與顯示器跳動(dòng)，并且根據(jù)不同的等級(jí)有不同的鳴叫方式,本發(fā)明中設(shè)定了3個(gè)級(jí)別的d_i,分別為初級(jí)d₁（短鳴并且顯示器上的目標(biāo)物閃爍），中級(jí)d₂（長(zhǎng)短鳴間斷并且顯示器上的目標(biāo)物閃爍），高級(jí)d₃（長(zhǎng)鳴兩秒后采取自動(dòng)制動(dòng)措施）。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述，其圖像處理程序，其特征在于：是由ROI初定，方向梯度直方圖，判別分類，目標(biāo)提取與匹配組成。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述，各步驟采用的方法其特征在于：ROI提取是先對(duì)圖像進(jìn)行Otsu法分割再基于方向投影的方法得到的,本發(fā)明所采取的特征描述子是方向梯度直方圖（HOG）,本發(fā)明中判別分類采取的是支持向量機(jī)（SVM）算法,本發(fā)明中提取的特征向量是圖像的NMI不變形。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述，方向梯度直方圖（HOG）的特征在于：采用了單一尺度、單一區(qū)域的方向梯度直方圖求解策略，避免了復(fù)雜的多尺度搜索過(guò)程,由于人體與非人體的梯度分布與方向梯度有一定的區(qū)別，所以可以將人體與背景或分人體識(shí)別出來(lái),直方圖的級(jí)數(shù)以及歸一化的算子是通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)確定。

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述，判別分類是采取的支持向量機(jī)（SVM）算法，其特征在于：圖像庫(kù)中共有2?類圖像,記作T={P1,P2?},并且有2個(gè)語(yǔ)義的分類器{C1,C2?},對(duì)于每一個(gè)SVM?分類器,它的訓(xùn)練集T={(x1,y1),(x2,y2),,,(xn,yn)},其中(x1,y1)是事先給定的經(jīng)過(guò)標(biāo)注的樣本圖像,其中xi∈R2,它表示圖像的HOG向量；yi∈{-1,1},為+1?表示圖像包含該語(yǔ)義即為人體，-1?表示圖像不包含該語(yǔ)義即部位人體；使用SVM?訓(xùn)練這些樣本圖像，獲得圖像的語(yǔ)義分類器,然后可以利用這些語(yǔ)義分類器去判別那些未標(biāo)注的圖像。

10.根據(jù)權(quán)利要求7所述，特征提取及匹配的特征在于：本發(fā)明中將離車最近的人作為目標(biāo),圖像的?NMI不變特性，它具有抗灰度畸變性及對(duì)幾何畸變（如平移、旋轉(zhuǎn)、縮放）有較好的保持不變性，且匹配正確率高，計(jì)算量小，速度快。