[發明專利]一種交通場景的感興趣區域分析方法

有效

• 申請號: 201710934866.3
• 申請日: 2017-10-09
• 公開（公告）號: CN107832664B
• 公開（公告）日: 2020-10-09
• 發明（設計）人: 李毅;徐斌;揚硯世;李小劍;張偉
• 申請（專利權）人: 中國電子科技集團公司第二十八研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46
• 代理公司: 北京中知法苑知識產權代理有限公司 11226
• 代理人: 常玉明

1.一種交通場景的感興趣區域分析方法，包括：

S1：對交通場景圖像進行特征提取與組合，形成交通特征圖像；

S2：對獲取的交通特征圖像進行向量化，形成二維矩陣，并對二維矩陣進行降維；

S3：對所述交通特征圖像的降維矩陣進行分解，構成解空間，得到分解結果；

S4：將分解結果轉化為二維矩陣，并歸一化展示為圖像，得到感興趣區域；

其中，所述交通特征圖像是對原輸入交通場景圖像I^M×N×L的顏色、統計、紋理、結構特征信息的提取，將提取信息組合成一個三維空間向量；所述三維空間向量的兩維表示圖像長寬，與所述原輸入交通場景圖像大小一致，另一維表示特征個數；其中M和N分別表示圖像長寬，L表示圖像光譜維度。

2.如權利要求1所述的交通場景的感興趣區域分析方法，所述顏色特征信息I^c是原輸入交通場景圖像紅綠藍三通道信息以及HIS顏色空間中的色度和飽和度成分，具體為：

其中，I^r，I^g和I^b分別表示輸入圖像I的紅綠藍三波段，H，S和I表示HIS空間的色度，飽和度和亮度，θ₁表示中間變量。

3.如權利要求1所述的交通場景的感興趣區域分析方法，所述統計信息是在以i為中心的局部窗口內像素的均值M(i)和方差信息V(i)，W₀表示窗口內的像素個數。

4.如權利要求1所述的交通場景的感興趣區域分析方法，所述紋理特征信息是利用Gabor濾波器計算求得的在不同參數條件下得到的紋理圖像，所述Gabor濾波器為：

其中，

x′＝xcosθ+ysinθ

y′＝-xsinθ+ycosθ

λ表示正弦函數的波長，θ表示方向，σ表示高斯函數的標準差。

5.如權利要求1所述的交通場景的感興趣區域分析方法，所述結構特征信息采用相對全變分RTV算法進行提取，對于輸入交通場景圖像I，假設其結構圖像為S，則RTV模型可以由如下數學表達式得到，則求解此優化問題可以有效提取出結構圖像S：

ε是一個常值小量，P是圖像總數目，ρ是一個人工預設的參數；Φ_x(i)和Φ_y(i)為

這里j屬于像素i鄰域R(i)，和分別計算圖像S在x和y方向的偏微分,g_ij為一個權重函數，定義為：

同時定義Ψ_x(i)和Ψ_y(i)如下。

6.如權利要求1所述的交通場景的感興趣區域分析方法，所述顏色、統計、紋理、結構特征信息四類特征圖像大小一致，進行直接堆疊，可以得到所需的特征圖像V^M×N×B，B表示以上四類特征圖像的維度總和。

7.如權利要求1所述的交通場景的感興趣區域分析方法，將所述特征圖像V進行向量化，轉換成二維矩陣A^L×N；利用奇異值分解方法，將所述二維矩陣A降維至p維，得到矩陣Ap，具體方法如下：

S21：輸入合成的交通數據特征圖像V，并轉換至二維數據A^L×N；

S22：計算AA^T并對其進行奇異值分解，得到矩陣U^L×L,Λ^L×N和V^N×N，滿足U×Λ×V＝AA^T；

S23：初始化p＝1,增加p直到條件首次滿足，則此時的p為頂點數目，即需要降維的維度；

S24：使用奇異值分解A，保留p個特征，得到U_p,S_p,V_p，滿足U_p×S_p×V_p≈A；最后得到