[發(fā)明專利]一種運(yùn)動(dòng)物體的檢測方法、系統(tǒng)及介質(zhì)有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201711328403.9 | 申請(qǐng)日: | 2017-12-13 |
| 公開(公告)號(hào): | CN108090436B | 公開(公告)日: | 2021-11-19 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 田凱;孫立華;高忠 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 深圳市航盛電子股份有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06K9/00 | 分類號(hào): | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司: | 深圳市科吉華烽知識(shí)產(chǎn)權(quán)事務(wù)所(普通合伙) 44248 | 代理人: | 李利 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 運(yùn)動(dòng) 物體 檢測 方法 系統(tǒng) 介質(zhì) | ||
1.一種運(yùn)動(dòng)物體的檢測方法,其特征在于:該方法包括以下步驟:
A. 在車載攝像頭采集的圖像I1和I2 中,采用的特征點(diǎn)點(diǎn)集S,通過特征點(diǎn)檢測方法確定活動(dòng)特征點(diǎn)的位置,并對(duì)其進(jìn)行描述,并采用匹配方法獲得特征點(diǎn)的匹配關(guān)系;
B. 對(duì)輸入圖像I,通過大量數(shù)據(jù),訓(xùn)練隨機(jī)森林模型,模型的輸出就是輪廓信息C;
C. 通過已有的匹配關(guān)系,將此擴(kuò)展到像素鄰域上,輸入是圖像I和匹配集M,輸出是更稠密的匹配集F,根據(jù)這些已有的匹配關(guān)系,設(shè)計(jì)回歸器擬合數(shù)據(jù),最終得到像素點(diǎn)上的匹配關(guān)系;
D.輸入兩幀圖像I1,I2以及將所得到的匹配關(guān)系w與一系列的約束結(jié)合,構(gòu)造了一個(gè)能量函數(shù)方程,通過線性松弛優(yōu)化方法來解此方程,最終得到了所需的更高精度的逐像素點(diǎn)匹配關(guān)系,用來描述像素點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)特征;
E.針對(duì)輸入圖像I,通過選取適當(dāng)?shù)姆N子點(diǎn),采用無監(jiān)督聚類的方法,活動(dòng)一個(gè)個(gè)子簇,每個(gè)子簇作為一個(gè)超像素塊進(jìn)行運(yùn)算,得到一個(gè)降噪圖像數(shù)據(jù);
F.在降噪圖像中,以每個(gè)超像素塊為結(jié)點(diǎn),兩個(gè)互連的超像素塊作為邊構(gòu)成的圖,通過圖模型上的置信度傳播來獲得相關(guān)性,經(jīng)過一系列適當(dāng)?shù)谋尘拔恢眠x取,設(shè)計(jì)總體差異模型,最終獲得差異性最強(qiáng)的作為檢測結(jié)果;
G.采用特征點(diǎn)跟蹤的方式,通過已有的檢測結(jié)果,預(yù)測該目標(biāo)最可能出現(xiàn)在下一幀的什么位置,然后通過多幀跟蹤的結(jié)果與檢測結(jié)果融合,作為當(dāng)前幀的檢測結(jié)果,融合監(jiān)測結(jié)果輸出,得到最終的運(yùn)動(dòng)物體檢測結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的運(yùn)動(dòng)物體的檢測方法,其特征在于:所述步驟A還包括以下分步驟:
A1. 首先通過構(gòu)建高斯金字塔,獲得不同層次的圖像Ili,以及點(diǎn)集{sl},在最頂層的金字塔中,隨機(jī)初始化匹配關(guān)系;
A2. 在其余每層金字塔上,通過上一層的匹配關(guān)系來初始化當(dāng)前層,然后再進(jìn)行局部調(diào)整,最后獲得最優(yōu)的匹配關(guān)系。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的運(yùn)動(dòng)物體的檢測方法,其特征在于:所述隨機(jī)初始化的方式為
。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的運(yùn)動(dòng)物體的檢測方法,其特征在于:所述步驟C還包括以下分步驟:
C1. 首先計(jì)算圖像的輪廓C,然后得到在以C為代價(jià)下的領(lǐng)域信息L
C2. 構(gòu)建一副基于像素域的圖,找到每個(gè)像素點(diǎn)pm所對(duì)應(yīng)的K近鄰Nk(pm),通過這些已有的匹配關(guān)系,設(shè)計(jì)回歸器來擬合這些數(shù)據(jù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的運(yùn)動(dòng)物體的檢測方法,其特征在于:所述步驟D中所述一系列的約束包括匹配前后的顏色一致性,梯度一致性,平滑特性。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的運(yùn)動(dòng)物體的檢測方法,其特征在于:所述步驟G中以檢測為主,跟蹤為輔,并引入時(shí)間戳,相隔時(shí)間越長,則跟蹤結(jié)果的可信度越低,若時(shí)間間隔為t,則置信度表示為。
7.一種運(yùn)動(dòng)物體的檢測系統(tǒng),其特征在于:所述運(yùn)動(dòng)物體的檢測系統(tǒng)包括存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上的計(jì)算機(jī)程序,所述計(jì)算機(jī)程序配置為由所述處理器調(diào)用時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-6中任一項(xiàng)所述的方法的步驟。
8.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其特征在于:所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,所述計(jì)算機(jī)程序配置為由處理器調(diào)用時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-6中任一項(xiàng)所述的方法的步驟。
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G06K9-03 .錯(cuò)誤的檢測或校正,例如,用重復(fù)掃描圖形的方法
G06K9-18 .應(yīng)用具有附加代碼標(biāo)記或含有代碼標(biāo)記的打印字符的,例如,由不同形狀的各個(gè)筆畫組成的,而且每個(gè)筆畫表示不同的代碼值的字符
G06K9-20 .圖像捕獲
G06K9-36 .圖像預(yù)處理,即無須判定關(guān)于圖像的同一性而進(jìn)行的圖像信息處理
G06K9-60 .圖像捕獲和多種預(yù)處理作用的組合
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