[發明專利]一種基于自適應聚類分析的行人檢測系統及方法

在審

• 申請號: 201310513651.6
• 申請日: 2013-10-25
• 公開（公告）號: CN103559502A
• 公開（公告）日: 2014-02-05
• 發明（設計）人: 游峰;李福樑;張榮輝;王海瑋;溫惠英
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 蔡茂略

技術領域

本發明屬于汽車主動安全技術領域，特別涉及一種基于自適應聚類分析的行人檢測系統及方法。

背景技術

基于機器視覺的行人檢測由于其在車輛輔助駕駛系統中的重要應用價值成為當前機器視覺和智能車輛領域最為活躍的研究課題之一，其核心是利用安裝在運動車輛上的檢測裝置檢測行人，從而估計出潛在的危險以便采取策略保護行人。行人檢測系統作為保障汽車、行人安全的一種主動安全手段，已成為產業界和研究界共同關注的一個研究熱點，具有提高駕駛安全性、保障行人生命財產安全的重要意義和實用價值。

目前行人檢測方式主要有兩種：一種是基于視頻的行人檢測，另一種是基于激光的行人檢測。基于視頻的行人檢測技術易受外界環境的影響，例如光照變化、霧天等，因此這種檢測方式的魯棒性和實時性較差。基于激光的行人檢測，受外界復雜環境的影響較小，通用性強，其難點在于激光數據的處理。

目前，對激光數據的處理主要通過空間數據聚類方法把激光云點數據分割成有意義的子集。常見的聚類方法主要有：基于劃分的方法，如K-means算法、K-medoid算法等；基于層次的方法，如BIRCH算法、CURE算法等；基于密度的方法等。其中最為常用的主要有K-means算法，K-means算法是在一定的限定條件下對激光云點數據進行聚類的，即需要事先設定類別的個數。K-means算法在行人檢測系統中，需事先選取k個點作為行人目標的初始聚類中心，在此基礎上計算各個激光云點樣本到聚類中心的距離，把樣本歸到離它最近的那個聚類中心所在的類，然后進入到后續的迭代過程。需要一定的先驗知識，即必須預先設定子集的數量，不能滿足復雜多變的實際交通道路環境，嚴重影響著行人檢測系統的可靠性與魯棒性。且激光檢測器隨車輛一起運動，進一步增加了行人檢測的難度。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的缺點與不足，提供一種基于自適應聚類分析的行人檢測系統。

本發明的另一目的在于，提供一種可靠性高及魯棒性強的基于自適應聚類分析的行人檢測方法，該方法無需事先確定初始聚類中心，依據激光云點數據無監督、自適應的將激光云點數據進行聚類分析。

為了達到上述第一個目的，本發明采用以下技術方案：一種基于自適應聚類分析的行人檢測系統，包括相互連接的激光測距儀和微機部分；激光測距儀：用于發出激光束，并獲取經障礙物反射后的激光信號，形成激光云點數據；所述微機部分包括：

激光掃描器模塊，用于建立激光云點數據采集系統，實時的控制激光云點數據的采集，形成激光云點數據報文；

激光數據預處理模塊，用于對激光云點數據報文的解析，激光云點數據坐標轉換和剔除冗余激光云點數據；

行人檢測模塊，用于使用自適應聚類算法對預處理后的激光云點數據進行聚類分析，完成所有激光云點數據的分類、聚類中心的計算以及標示；

行人甄別模塊，用于尋找各個聚類的左右邊界，統計出各聚類的寬度距離，從而甄別出行人目標。

優選的，激光測距儀安裝于車輛前方正中央，垂直地面距地距離約50cm。

優選的，所述激光測距儀掃描角度為0～180度，掃描頻率為25Hz，角度分辨率為0.25度。

為了達到上述第二個目的，本發明采用以下技術方案：一種基于自適應聚類分析的行人檢測方法，包括以下步驟：

（1）采集前方障礙物的激光云點數據，并且形成激光云點數據報文，然后將激光云點數據報文存入緩存區；

（2）對存入緩存區的激光云點數據報文進行預處理，解析出激光云點數據報文中的激光云點數據，對激光云點數據的坐標進行轉換，并剔除冗余數據；

（3）采用自適應聚類算法對步驟（2）預處理后所保留的激光云點數據進行聚類分析：

（3-1）逐點掃描選取不為零的激光云點數據，利用第一個不為零的激光云點數據建立第一個聚類class_1，并將該激光云點作為第一個聚類class_1的聚類中心；

（3-2）設定一個閾值，并依次計算每個不為零的激光云點數據與已存在的聚類中心的歐式距離，尋找與該激光云點歐式距離最近的聚類中心及該聚類中心對應的聚類；然后比較最近歐式距離值與閾值的大小：

若最近歐式距離值大于閾值，則利用該激光云點建立一個新聚類，并將該激光點作為新聚類的聚類中心；

若最近歐式距離值小于閾值，則先將該激光云點歸類到與此歐式距離最近的聚類中心對應的聚類中，然后根據該聚類中的所有激光云點數據來更新該聚類中心；

（3-3）重復上述（3-2）步驟，直到完成所有激光云點的分類，以及所有聚類中心的計算；