[發明專利]一種用于視障人士的人行道交通燈檢測系統和方法有效
| 申請號： | 201710056650.1 | 申請日： | 2017-01-25 |
| 公開（公告）號： | CN106874945B | 公開（公告）日： | 2020-05-12 |
| 發明（設計）人： | 于紅雷;程瑞琦;楊愷倫;龍寧波;汪凱巍 | 申請（專利權）人： | 杭州視氪科技有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 杭州求是專利事務所有限公司 33200 | 代理人： | 邱啟旺 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市余*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 用于 人士 人行道 交通燈 檢測 系統 方法 | ||
1.一種用于視障人士的人行道交通燈檢測系統，所述系統包含一個彩色相機，一個小型處理器，一個耳機模塊，一個電池模塊；彩色相機與小型處理器相連，電池模塊與小型處理器相連；彩色相機實時地采集周圍場景的彩色圖像，小型處理器對獲取的彩色圖像進行處理，將識別到的交通燈信息，轉化為聲音信號，并傳給耳機模塊，進而給用戶；
所述系統的檢測方法包括以下步驟：
彩色相機采集到的彩色圖像Color，傳給小型處理器進行處理；
在HSV空間中進行合格像素提取，HSV空間三通道的取值范圍為，，，所述合格像素為滿足并且，且或者的像素；其中50va256，250hu1230，250hu2300；
對所有合格像素，采用區域生長法提取連通區域，每一個連通區域作為一個候選區域，計算該候選區域面積；
對于任意一個候選區域，建立覆蓋該候選區域的最小矩形區域，且該矩形區域的每一邊平行于彩色圖像的邊，并提取該最小矩形區域的高和寬，得到該最小矩形區域的高寬比r，以及填充率f,f為候選區域與最小矩形區域面積之比；進一步對候選區域經過候選區域面積,高寬比r和填充率f的篩選，篩選出a、的合格的候選區域，其中，10-6area a110-4area，10-3area a2 10-1area,01，1.54，0.20.6，其中area是Color面積；
以最小矩形區域的中心為擴展中心，對最小矩形區域將高寬等比擴展為三到六倍，得到矩形擴展區域；計算該擴展矩形區域中，候選區域的平均亮度v1和候選區域以外的背景區域的平均亮度v2，篩選出v1v2的矩形擴展區域作為檢測區域；
將步驟5篩選得到的檢測區域進行灰度化處理，并統一像素大小，提取HOG或LBP圖像特征；
根據圖像特征，通過SVM模型對檢測區域進行預測，得到預測結果；所述預測結果選自：（a）紅或黃人行道交通燈、（b）綠人行道交通燈、（c）非人行道交通燈；
針對步驟7輸出的預測結果進行驗證，預測結果為（b）的情況下，若檢測區域色相均值h1Hueh2，則最后結果為綠燈；否則判定為非人行道交通燈；其中參數取值范圍為100h1180，150h2220；預測結果為（a）的情況下，若檢測區域包裹色相均值wh1WHwh2，則最后結果為紅燈；若檢測區域包裹色相均值wh3WHwh4，則最后結果為黃燈；否則判定為非人行道交通燈；其中參數取值范圍為90wh1140，170wh2210；210wh3260，200wh4290，包裹色相WH，定義為；
對第n-m幀圖像中的每個檢測區域建立預期區域，組成預期區域集合，并對每個預期區域構建一個容量為m檢測結果序列；通過以下方法對預期區域集合進行不斷更新，直到當前幀n：
將每一幀中所有檢測區域與前一幀的預期區域集合相匹配；如果檢測區域的中心不在任何一個預期區域的范圍內，則利用該檢測區域新建一個預期區域及對應的容量為m檢測結果序列；若檢測區域的中心在前一幀的預期區域內，則用該檢測區域的預期區域更新上一幀中匹配的預期區域，并將該檢測區域的檢測結果加入到檢測結果序列中；
所述預期區域的建立方法為：以該檢測區域的最小矩形區域的中心為擴展中心，對最小矩形區域進行高寬等比擴展30-60倍后得到的；
統計每個預期區域對應的檢測結果序列中存儲的檢測結果，計算置信度其中signal表示紅黃綠三種檢測結果之一，；
選擇最大置信度的那個顏色作為最終紅綠燈檢測結果輸出；
輸出結果通過耳機模塊，用語音的形式傳遞給盲人。
2.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述步驟7中的SVM訓練模型，通過以下方法得到：
彩色相機采集包含綠人行道交通燈的彩色圖像Color，傳給小型處理器進行處理；
在HSV空間中進行合格像素提取，HSV空間三通道的取值范圍為，，所述合格像素為滿足并且，且或者的像素；其中50va256，250hu1230，250hu2300；
對所有合格像素，采用區域生長法提取連通區域，每一個連通區域作為一個候選區域，計算該候選區域面積；
對于任意一個候選區域，建立覆蓋該候選區域的最小矩形區域，且該矩形區域的每一邊平行于彩色圖像的邊，并提取該最小矩形區域的高和寬，得到該最小矩形區域的高寬比r，以及填充率f,f為候選區域與最小矩形區域面積之比；進一步對候選區域經過候選區域面積,高寬比r和填充率f的篩選，篩選出a、的合格的候選區域，其中，10-6area a110-4area，10-3area a2 10-1area,01，1.54，0.20.6，其中area是Color面積；
以最小矩形區域的中心為擴展中心，對最小矩形區域將高寬等比擴展為三到六倍，得到矩形擴展區域；計算該擴展矩形區域中，候選區域的平均亮度v1和候選區域以外的背景區域的平均亮度v2，篩選出v1v2的矩形擴展區域作為檢測區域；
將步驟5篩選得到的檢測區域進行灰度化處理，并統一像素大小，提取HOG或LBP圖像特征；
按照步驟1-6獲得黃人行道交通燈和紅人行道交通燈的HOG或LBP圖像特征；
對標記好的數據集使用SVM訓練，內核為LINEAR或RBF函數，使用交叉驗證方法得到最優精度和召回率。
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