[發明專利]一種基于發散式掃描的分區域車底陰影檢測方法

在審

• 申請號: 201810630388.1
• 申請日: 2018-06-19
• 公開（公告）號: CN108846363A
• 公開（公告）日: 2018-11-20
• 發明（設計）人: 賓洋;高虹;范曉娟;羅文廣;劉碩;劉德成;王召杰;張曦
• 申請（專利權）人: 重慶理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32
• 代理公司: 重慶華科專利事務所 50123
• 代理人: 康海燕

本發明涉及一種基于發散式掃描的分區域車底陰影檢測方法，首先，根據道路消失點以及道路二值化信息實時獲得道路感興趣區域；其次，對感興趣區域進行子區域劃分，從上到下，根據透視原理，選擇分辨率為720×1280的圖像進行處理，縱向距離消失點為40像素和90像素的水平線將ROI劃分為三個區域；再次，以消失點為源點，沿車道反方向掃描的發射線，分別以特定大小的矩形窗口對相應的三個區域掃描線上的像素點進行遍歷，進行逐點計算，確定三個區域的閾值；最后，根據車底陰影以及車身邊緣特點確定最終車底陰影區域。該方法可以有效地解決復雜路面和光線較弱工況下的車輛底陰影識別的魯棒性，準確性和實時性問題。

技術領域

本發明涉及一種目標檢測技術，特別是涉及車輛底部陰影檢測方法。

背景技術

車輛檢測系統可以對駕駛員起到輔助駕駛、提前警告等作用，更好的保證人車安全。目前 常用的車輛檢測方法有：單目視覺、立體視覺、多傳感器融合。由于單目視覺算法成熟，實時 性高，集成成本低、功耗少、占用空間少、可監測范圍較大系統收集到的圖像信息可以同時得 到路標、車道標志線、行人等其它有用的路況信息，因此目前車輛檢測的方法多數是基于單目 視覺。

車輛檢測的核心是把車輛從復雜背景中分離出來。基于單目視覺的車輛實時檢測系統中， 車輛最明顯的特征是其底部的陰影，而準確的識別出車輛底部陰影，是識別目標車輛的前提。 目前陰影檢測的方法分為，模板匹配和特征提取的方法。基于模板匹配的方法進行目標檢測， 當被檢測目標的位姿發生變化，會導致模板匹配相似度下降，影響檢測結果。基于車輛特征提 取的方法很多，包括車底陰影突變，車尾部對稱性等進行目標檢測，該方法易受環境及目標位 姿的影響。

發明內容

本發明提供一種基于發散式掃描的分區域車底陰影檢測方法，目的是在兼顧實時性的同 時，對于復雜路面和光線較弱工況下的車輛識別均具有較好的魯棒性和準確性。

實現本發明的技術方案如下：

一種基于發散式掃描的分區域車底陰影檢測方法，所述發散式掃描線，是以路面消失點為 發射點，沿車道反方向掃描的發射線，所述檢測方法包括：

步驟1，利用車載相機拍攝的道路場景圖像，實時獲取感興趣區域(RegionofInterest， ROI)，減少搜索區域，ROI為圖像檢測區域，它是根據車輛所處環境確定掃描線邊界即道路 邊界的位置，具體包括步驟：

(1)根據攝像機安裝位置設置道路消失點為K'；

(2)選擇消失點所在水平直線和縱向距離消失點150像素的水平線構成的矩形區域，進 行局部閾值計算，獲得二值圖像，求取閾值公式如下：

th1＝μ-σ (1)

式中th1為閾值，μ為矩形區域的灰度均值，σ矩形區域的灰度方差；

(3)過道路消失點以及左、右側邊緣上適當位置的點各確定5條掃描線，統計每條掃描 線上黑色點的個數，當滿足小于某一定值時記錄位置，得到的掃描線及縱向距離消失點150 像素的水平線確定ROI區域；

步驟2，對ROI進行子區域劃分：從上到下，根據透視原理，車底陰影面積隨著距離的增 大而減小，將ROI區域按照視場分為遠、中、近3個子區域；

步驟3，根據ROI劃分的三個區域分別計算各個區域的自適應閾值，以各區域的矩形掃描 窗口大小，分別對三個子區域的掃描線上的像素點，進行逐點遍歷計算，最終獲得各區域的閾 值，獲得二值圖，提取車底陰影候選區域；

步驟4，根據車底陰影以及車身邊緣特點確定最終車底陰影區域。

與現有技術相比，本發明的有益效果是：