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[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于特征融合的城市交通場(chǎng)景中車(chē)輛行為的識(shí)別方法在審

專(zhuān)利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201611068388.4 申請(qǐng)日: 2016-11-28
公開(kāi)(公告)號(hào): CN106781513A 公開(kāi)(公告)日: 2017-05-31
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 趙池航;趙敏慧;齊行知 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: 東南大學(xué)
主分類(lèi)號(hào): G08G1/017 分類(lèi)號(hào): G08G1/017;G08G1/01;G06K9/62;G06K9/46;G06K9/32;G06K9/00
代理公司: 南京瑞弘專(zhuān)利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙)32249 代理人: 唐紹焜
地址: 211189 江*** 國(guó)省代碼: 江蘇;32
權(quán)利要求書(shū): 查看更多 說(shuō)明書(shū): 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 特征 融合 城市交通 場(chǎng)景 車(chē)輛 行為 識(shí)別 方法
【權(quán)利要求書(shū)】:

1.一種基于特征融合的城市交通場(chǎng)景中車(chē)輛行為的識(shí)別方法,其特征在于,包括步驟:

1)采用中值濾波對(duì)城市交通場(chǎng)景圖像進(jìn)行去噪,并采用光線補(bǔ)償對(duì)城市交通場(chǎng)景圖像進(jìn)行處理;

2)計(jì)算圖像水平方向的一階差分并對(duì)圖像進(jìn)行閾值處理,以此確定車(chē)牌的各個(gè)邊界、位置和尺寸,提取車(chē)輛的車(chē)牌特征,并根據(jù)車(chē)牌與車(chē)身的比例關(guān)系得到車(chē)輛區(qū)域;

3)在步驟2)得到的車(chē)輛區(qū)域的基礎(chǔ)上,以車(chē)輛區(qū)域中心點(diǎn)為中心,長(zhǎng)寬各增加一倍,擴(kuò)大車(chē)輛定位區(qū)域,得到車(chē)輛與道路標(biāo)線的位置關(guān)系,并據(jù)此構(gòu)建車(chē)輛行為數(shù)據(jù)庫(kù);

4)分別提取步驟3)中車(chē)輛行為圖像的HOG特征和LBP特征,并將HOG特征與LBP特征首尾串聯(lián)組成聯(lián)合特征作為車(chē)輛行為融合特征;

5)基于步驟4)得到的車(chē)輛行為融合特征,采用支持向量機(jī)SVM分類(lèi)器,并選取線性核函數(shù)為參數(shù),對(duì)車(chē)輛行為進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識(shí)別方法,其特征在于,所述步驟1)中的城市交通場(chǎng)景圖像來(lái)自于道路交叉口電子警察系統(tǒng)記錄。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識(shí)別方法,其特征在于,所述步驟1)中的光線補(bǔ)償具體為:首先,對(duì)光線補(bǔ)償后的城市交通場(chǎng)景圖像進(jìn)行灰度化處理,并對(duì)整幅灰度圖像進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì);其次,將圖像中所有像素的亮度由高到低排列,并取前15%的亮度最大的像素,將這些像素的平均亮度線性放大為255,此時(shí)該亮度的臨界值定為亮度參考點(diǎn);最后,增強(qiáng)圖像中部分像素的RGB值以把整幅圖像的亮度線性放大,即

其中,IR、IG和IB分別為原圖像R、G、B三個(gè)分量表示,Igray是圖像中相應(yīng)的灰度值。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識(shí)別方法,其特征在于,所述步驟2)具體為:采用下式計(jì)算圖像水平方向的一階差分得到車(chē)牌區(qū)域;

f(i,j)=f(i,j+1)-f(i,j)

采用下式對(duì)圖像進(jìn)行閾值處理,閾值由列列相減后自身的灰度分布決定,所述閾值的表達(dá)式為:

<mrow><mi>T</mi><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mrow><mn>2</mn><mi>m</mi></mrow></mfrac><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>m</mi></munderover><mi>max</mi><mi>f</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mi>i</mi></msub><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow></mrow>

其中,f(x,y)為相減后的圖像,m為列數(shù);

根據(jù)閾值對(duì)邊緣圖像的灰度投影進(jìn)行統(tǒng)計(jì);從下向上搜索行目標(biāo)像素,當(dāng)行目標(biāo)像素個(gè)數(shù)大于閾值T時(shí),此行作為車(chē)牌的下邊界;從左至右搜索列目標(biāo)像素,當(dāng)列目標(biāo)像素個(gè)數(shù)大于閾值T時(shí),此列作為車(chē)牌的左邊界;根據(jù)車(chē)牌的高度和寬度估計(jì)車(chē)牌上邊界和右邊界。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識(shí)別方法,其特征在于,所述步驟3)中,所述車(chē)輛行為圖像中車(chē)輛與道路標(biāo)線包含有四種位置關(guān)系:(a)在車(chē)道線內(nèi),車(chē)輛輪廓線未與車(chē)道線及斑馬線相交;(b)車(chē)輛前輪越過(guò)停止線,并與行人斑馬線平行相交;(c)車(chē)輛輪廓線與車(chē)道分界線相交壓線;(d)車(chē)輛轉(zhuǎn)彎,軸線方向偏轉(zhuǎn),并與車(chē)道線或斑馬線相交。

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