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[發(fā)明專利]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙目視覺障礙物檢測系統(tǒng)及方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201710697239.2 申請日: 2017-08-15
公開(公告)號: CN107506711B 公開(公告)日: 2020-06-30
發(fā)明(設(shè)計)人: 馬國軍;胡穎;夏健;衛(wèi)春軍;鄭威 申請(專利權(quán))人: 江蘇科技大學(xué)
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 32200 代理人: 樓高潮
地址: 212003*** 國省代碼: 江蘇;32
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 卷積 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 雙目 視覺 障礙物 檢測 系統(tǒng) 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙目視覺障礙物檢測系統(tǒng)的檢測方法,基于的檢測系統(tǒng)由相連接的圖像采集模塊和障礙物檢測模塊組成;其中所述的圖像采集模塊,用于采集場景中的左圖像和右圖像;所述的障礙物檢測模塊用于對采集的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理,獲取最終精確的障礙物區(qū)域;其中所述圖像采集模塊為兩個水平平行放置的型號為Pike F-100的工業(yè)攝像機(jī),并采用IEEE-1394b接口通過采集卡將圖像數(shù)據(jù)傳輸給計算機(jī)進(jìn)行后續(xù)處理;所述障礙檢測模塊為配有NVIDIAGTX 1070的GPU的計算機(jī);其特征在于,所述的檢測方法包括如下步驟:

(1)從圖像采集模塊獲取雙目圖像,并對雙目圖像進(jìn)行預(yù)處理,消除圖像中噪聲;

(2)標(biāo)定圖像采集模塊,獲取圖像采集模塊內(nèi)參與畸變參數(shù),對步驟(1)獲取的雙目圖像進(jìn)行校正處理;

(3)設(shè)計孿生卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成精確雙目圖像的視差圖;

(4)利用改進(jìn)的V視差法對步驟(3)獲取的視差圖處理,從而檢測圖像中的障礙物區(qū)域;

其中,步驟(3)所述的設(shè)計孿生卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成精確雙目圖像的視差圖的具體方法,包括:

a)設(shè)計孿生卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),其左右分支參數(shù)共享,所述孿生卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由特征提取子網(wǎng)絡(luò)和特征分類子網(wǎng)絡(luò)組成;其中特征提取子網(wǎng)絡(luò)左右分支能夠分別從輸入的圖像方塊和圖像長條中提取對應(yīng)的特征描述;特征分類子網(wǎng)絡(luò)將提取的左右分支特征描述作點積運算,得到視差搜索范圍內(nèi)待匹配像素點的相似性得分,然后作為softmax層的輸入得到視差概率分布;

其中,特征提取子網(wǎng)絡(luò)均由卷積層構(gòu)成,卷積層中的卷積核采用間隔傳遞信息的方式,同時各層使用BatchNormalization技術(shù)和PRELU激活函數(shù),最后一層卷積層不使用激活函數(shù);

b)樣本裁剪;根據(jù)KITTI數(shù)據(jù)集中真實視差數(shù)據(jù),在左圖像中選取具有真實視差的像素點p(xi,yi),提取以該像素點為中心的圖像塊;在右圖像中選取像素點q,使其坐標(biāo)為(xi,yi),并以q為中心選擇圖像塊;根據(jù)視差搜索范圍,在右圖像中選擇以q為中心的圖像方塊右邊界左側(cè)圖像長條,以此方法完成樣本裁剪;

c)標(biāo)準(zhǔn)化樣本數(shù)據(jù),構(gòu)建訓(xùn)練集;將步驟b)裁剪的圖像塊灰度值變換到[-1,1]范圍內(nèi),以此作為網(wǎng)絡(luò)的輸入;

d)訓(xùn)練孿生卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);采用自適應(yīng)矩估計的隨機(jī)梯度下降算法(Adam)來訓(xùn)練由步驟a)設(shè)計的孿生卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);

e)視差圖計算;取雙目圖像對,采用步驟c)對其標(biāo)準(zhǔn)化,運用由步驟d)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型提取左右圖像中像素點特征描述,分別記作SL(p)和SR(q);將SL(p)和SR(q)作點積運算得到圖像對相似性得分,取相反數(shù)作為匹配代價:

CCNN(p,d)=-s(<SL(p),SR(q)>)

其中,s(<SL(p),SR(q)>)表示圖像對相似性得分;最后,在視差搜索范圍內(nèi),選擇匹配代價最小的點作為匹配點進(jìn)行視差選擇,進(jìn)而生成視差圖;

步驟(4)所述的利用改進(jìn)V視差法對步驟(3)獲取的視差圖處理,從而檢測圖像中的障礙物區(qū)域的具體方法,包括:

f)采用Prewitt算子計算視差圖列方向的梯度,并保留梯度為負(fù)值位置的視差,濾除障礙物像素點,生成濾波后的視差圖;

g)對由步驟f)生成的濾波后視差圖統(tǒng)計每一行像素相同灰度值個數(shù)生成V視差圖I1;

h)搜索V視差圖I1中的每一行最大值并保留,其余的像素點灰度值置0,生成最大值V視差圖I2;

i)設(shè)定閾值T,將I2中大于T的像素灰度值置1,其余置0,生成僅包含道路信息的V視差二值圖I3,閾值T的計算公式為:

式中,xi為I2中各像素值;N為I2中像素總個數(shù);1{xi≠0}表示xi不等于0時取1,否則取0;

j)運用hough直線檢測方法提取I3中道路直線;

k)利用直線兩點方程計算步驟j)提取的道路直線在V視差圖中圖像坐標(biāo)系的斜率k和截距b;

l)按照光柵掃描法,從下往上從左往右逐點掃描視差圖D(x,y,d),對每個像素點計算f=kd+b,其中d為視差值,f為視差圖像素點投影在V視差圖的縱軸坐標(biāo);

m)當(dāng)(f-y)>T1,則視差圖中像素點投影在V視差圖中路面直線上方,即高于路面,則判定該像素點為障礙點;

n)重復(fù)步驟l)、m),直至完全掃描 視差圖,得到圖像中障礙物區(qū)域。

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