[發(fā)明專利]一種基于車窗角點(diǎn)檢測的車窗定位方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711133210.8
• 申請(qǐng)日: 2017-11-15
• 公開（公告）號(hào): CN108182376B
• 公開（公告）日: 2020-12-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高飛;汪敏倩;劉浩然;葛一粟;盧書芳;陸佳煒;肖剛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 杭州浙科專利事務(wù)所(普通合伙) 33213
• 代理人: 杜立

1.一種基于車窗角點(diǎn)檢測的車窗定位方法，包括如下步驟：

步驟1：對(duì)含有車輛的彩色圖像image進(jìn)行車牌定位，將定位到的車牌位置記為矩形區(qū)域plateRect；

步驟2：根據(jù)車牌位置plateRect定義車窗左下角角點(diǎn)的檢測區(qū)域detectRoiL以及車窗右下角角點(diǎn)的檢測區(qū)域detectRoiR；

步驟3：在detectRoiL內(nèi)使用SVM檢測到所有車窗左下角角點(diǎn)的候選區(qū)域，得到集合leftCornersList＝{RL_i|i＝1,2,…,n}，RL_i表示第i個(gè)車窗左下角角點(diǎn)候選區(qū)域，n表示車窗左下角角點(diǎn)候選區(qū)域的數(shù)量；在detectRoiR內(nèi)使用SVM檢測到所有車窗右下角角點(diǎn)的候選區(qū)域，得到集合rightCornersList＝{RR_j|j＝1,2,…,m}，RR_j表示第j個(gè)車窗右下角角點(diǎn)候選區(qū)域，m表示車窗右下角角點(diǎn)候選區(qū)域的數(shù)量；

步驟4：采用掃描匹配方法從leftCornersList和rightCornersList中分別確定出最終的車窗左下角角點(diǎn)區(qū)域和車窗右下角角點(diǎn)區(qū)域，并分別記為winCornerRectL和winCornerRectR；

步驟5：根據(jù)winCornerRectL和winCornerRectR的位置定義車窗下邊緣檢測區(qū)域，記為winDownRect；

步驟6：在圖像image中截取winDownRect區(qū)域部分，得到車窗下邊緣檢測區(qū)域圖像，并對(duì)截取得到的車窗下邊緣檢測區(qū)域圖像進(jìn)行圖像灰度化、Sobel水平邊緣檢測以及OTSU二值化操作，將最終得到的二值化圖像記為winDownImg；

步驟7：對(duì)winDownImg進(jìn)行水平投影，找到winDownImg中水平投影值最大處的縱坐標(biāo)值記為winDownLine；

步驟8：根據(jù)winDownRect的位置定義車窗上邊緣檢測區(qū)域，記為winUpRect；

步驟9：在圖像image中截取winUpRect區(qū)域部分，得到車窗上邊緣檢測區(qū)域圖像，并對(duì)截取得到的車窗上邊緣檢測區(qū)域圖像進(jìn)行圖像灰度化、Sobel水平邊緣檢測以及OTSU二值化操作，將最終得到的二值化圖像記為winUpImg；

步驟10：對(duì)winUpImg進(jìn)行水平投影，在winUpImg中自下向上掃描，直到掃描到某一位置的水平投影值滿足車窗上邊緣條件則停止掃描，將winUpImg中該位置的縱坐標(biāo)值記為winUpLine，若沒有找到滿足車窗上邊緣條件的水平投影值，則令winUpLine＝winUpImg.heiht/2，其中winUpImg.heiht為winUpImg的高度；

步驟11：根據(jù)winCornerRectL的位置和winCornerRectR的位置以及winDownLine和winUpLine計(jì)算得到車窗在圖像image中的位置，記為矩形winRect；

步驟4中從leftCornersList和rightCornersList中分別確定出最終的車窗左下角角點(diǎn)區(qū)域和車窗右下角角點(diǎn)區(qū)域的掃描匹配方法的步驟如下：

4.1)：對(duì)于rightCornersList中的每一個(gè)元素RR_j，從leftCornersList中找到一個(gè)元素RL_i，使得(RR_j.y+RR_j.height/2)–(RL_i.y+RL_i.height/2)的絕對(duì)值最小，并且該絕對(duì)值要小于plateRect.width/2，若找到滿足條件的RL_i，則將RR_j和RL_i作為一對(duì)候選角點(diǎn)存儲(chǔ)下來；

4.2)：對(duì)于leftCornersList中的每一個(gè)元素RL_i，從rightCornersList中找到一個(gè)元素RR_j，使得(RL_i.y+RL_i.height/2)–(RR_j.y+RR_j.height/2)的絕對(duì)值最小，并且該絕對(duì)值要小于plateRect.width/2，若找到滿足條件的RR_j，則將RR_j和RL_i作為一對(duì)候選角點(diǎn)存儲(chǔ)下來；

4.3)：對(duì)于步驟4.1)和步驟4.2)中存儲(chǔ)下來的候選角點(diǎn)對(duì)，只保留那些在步驟4.1)和步驟4.2)中重復(fù)存儲(chǔ)過的候選角點(diǎn)對(duì)；

4.4)：對(duì)于步驟4.3)保留下來的候選角點(diǎn)對(duì)，只選取其中一對(duì)使得(RR_j.x+RR_j.width/2)–(RL_i.x+RL_i.width/2)的絕對(duì)值最大，然后令winCornerRectL等于選取的RL_i，winCornerRectR等于選取的RR_j；

其中RL_i.x為RL_i的左上角橫坐標(biāo)，RL_i.y為RL_i的左上角縱坐標(biāo)，RL_i.width為RL_i的寬度，RL_i.height為RL_i的高度，RR_j.x為RR_j的左上角橫坐標(biāo)，RR_j.y為RR_j的左上角縱坐標(biāo)，RR_j.width為RR_j的寬度，RR_j.height為RR_j的高度；

步驟10中某一位置的水平投影值滿足車窗上邊緣的條件如下：

10.1)：project[h]projectThresh；

10.2)：abs((projectLeft[h]-projectRight[h])/(winUpImg.width/2))0.15；

其中h為圖像winUpImg的縱坐標(biāo)，project[h]表示圖像winUpImg中縱坐標(biāo)在h處的水平投影值和縱坐標(biāo)在h-1、h-2、h-3、h-4、h-5處的水平投影值之和，projectThresh表示預(yù)先設(shè)定的投影值閾值，在本實(shí)施例中設(shè)為750，projectLeft[h]表示圖像winUpImg的左半邊部分中縱坐標(biāo)在h處的水平投影值和縱坐標(biāo)在h-1、h-2、h-3、h-4、h-5處的水平投影值之和，projectRight[h]表示圖像winUpImg的右半邊部分中縱坐標(biāo)在h處的水平投影值和縱坐標(biāo)在h-1、h-2、h-3、h-4、h-5處的水平投影值之和，winUpImg.width表示圖像winUpImg的寬度，abs表示取絕對(duì)值。