[發(fā)明專利]一種車前方靜態(tài)障礙物檢測方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710028777.2 | 申請日: | 2017-01-16 |
| 公開(公告)號: | CN108319884A | 公開(公告)日: | 2018-07-24 |
| 發(fā)明(設計)人: | 羅瓊花;其他發(fā)明人請求不公開姓名 | 申請(專利權)人: | 北海和思科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/38;G06K9/46 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 536000 廣西壯族自治區(qū)北海市*** | 國省代碼: | 廣西;45 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 靜態(tài)障礙物 檢測窗 檢測 鐵軌 預處理 圖像紋理特征 對視頻圖像 計算復雜度 跟蹤算法 黑白像素 檢測算法 列車運行 前方視頻 圖像采集 圖像特征 輪廓線 方差 灰度 鏈碼 圖像 分析 | ||
1.一種車前方靜態(tài)障礙物檢測方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1:車前方視頻圖像采集,并對視頻圖像進行預處理;
S2:在預處理得到的圖像中提取出鐵軌框架;
S3:沿鐵軌邊沿建立檢測窗口;
S4:在建立的檢測窗內通過圖像特征的提取與分析實現列車運行前方靜態(tài)障礙物的檢測。
2.根據權利要求1所述的車前方靜態(tài)障礙物檢測方法,其特征在于,鐵軌框架的提取方法具體如下:
1)采用canny邊源檢測算子對圖像進行邊緣檢測,使用鏈碼跟蹤算法進行鐵軌輪廓的提取,且選擇8方向鏈碼;首先,按照以左下角為起點,每一列向右,每一行向上的原則進行鏈碼跟蹤;其次,定義一個不固定大小的一維數組C[],用于存放鏈碼表,其中C[0]用于存儲線段的起點坐標,C[1]第二個元素用于存儲線段的終點坐標,C[2]用于存儲鏈碼表包含的鏈碼總個數,從C[3]開始用于存儲每個鏈碼所對應的鏈碼值;
2)設線段的起點為,終點為,線段的長度用表示,兩點間的距離用表示,可得到兩點間的距離如下式:
;
線段的實際長度如下式:
;
其中,N是線段鏈碼表中鏈碼總數,Nc是鏈碼值為偶數的鏈碼個數;
3)當前線段長度的判斷:
通過步驟2)計算出線段的實際長度,設定閾值L,當小于或者等于L時,說明檢測出的線段非常短或者屬于干擾線段,將其放棄;當大于L,說明檢測出的線段可能為鐵軌輪廓線,將其保留下來以便進行下一步操作;
4)當前線段直線近似性判斷:
通過步驟2)計算出兩點間的理想距離,定義下面的式子:
,
R的值越大,說明此線段越近似于一條直線;
5)當前線段方向判斷:
①定義一個數值M[8],并進行初始化,每個元素賦予初值0,其作用是存儲在線段鏈碼跟蹤過程中每個鏈碼值的數量;
②對于數組C[],其從第四個元素開始用于存放在線段跟蹤過程中每個鏈碼的鏈碼值,所以應該從元素C[3]開始來進行每個鏈碼值個數的統計;
③定義變量Max,并初始化為M[0];
④數組M[8]中存放的是鏈碼值的個數,將Max分別與數組M[8]中的元素M[1]-M[7]按照順序進行比較,在每次比較中,將其中的較大者賦予Max;
⑤通過比較,此時Max的值即為在線段跟蹤過程中所產生鏈碼表中鏈碼值最多的個數,將Max的值分別與[0]M、[1]M和[7]M進行比較,如果Max的值等于三個之中的某一個,就說明此時跟蹤到的線段方向與鐵軌的實際輪廓線方向接近,反之,跟蹤到的線段不是鐵軌輪廓線,應刪除該線段;
6)斷線連接:
①從圖像的左下角開始,按照逐行向上、逐列向右的原則進行搜索;
②在搜索的過程中,對檢測到的鏈碼表進行記錄,通過統計并分析每個鏈碼值的數量,獲得所搜索線段的方向信息,最終計算當前線段對于鏈碼的終點坐標并記錄下來;
③以上一步計算得到的鏈碼終點為中心,在5*5矩形范圍內進行像素點的搜索,當搜索到像素點時,就將該點的坐標記錄下來,并將搜索前后的兩個點連接起來如果在此范圍內搜索不到像素點,就返回第一步;
④在完成線段連接之后,將連接好之后線段的鏈碼表提取起出來,然后計算并分析每個鏈碼值出現的數量,從而確定連接之后線段的方向;
⑤對于統計的鏈接好線段每個鏈碼值的個數,其中個數最多的鏈碼值所對應的方向即為線段的方向;此外,還要進行斷線連接合理性的判斷,當斷線連接前后所計算得到的數量最多的兩個最大鏈碼值所對應的鏈碼值之間的差小于或者等于2時,就說明本次斷線連接成功,同時返回第三步否則,返回第一步繼續(xù)搜索下一個線段所對應的鏈碼表,直到搜索完整幅圖像。
3.根據權利要求1所述的車前方靜態(tài)障礙物檢測方法,其特征在于,所述檢測窗口的下邊沿沿著圖像的下邊沿,上邊沿定位在圖像整個圖像高度的1/3處。
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