[發明專利]一種基于機器學習識別與圖像分割的盲道識別定位算法

在審

• 申請號: 201811632666.3
• 申請日: 2018-12-29
• 公開（公告）號: CN109726681A
• 公開（公告）日: 2019-05-07
• 發明（設計）人: 魏彤;周銀鶴
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06T7/73
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

一種基于機器學習識別與圖像分割的盲道圖像定位算法，首先通過雙目攝像頭采集道路圖片進行盲道檢測，利用雙目視覺得到的三維信息對采集到的圖像進行處理，把傾斜視角下的道路圖像轉換為鳥瞰視角圖像，消除射影變換帶來的盲道失真；進而使用變換后的圖像作為訓練的正負樣本，通過LBP算子提取樣本圖像紋理特征向量，利用Adaboost算法離線訓練盲道識別分類器，用分類器在線識別盲道區域；最后對識別結果進行形態學操作，利用標記分水嶺算法精確分割盲道區域，通過canny算子與霍夫變換確定盲道區域邊界線，并定位盲道中心線。本發明通過盲道獨特的紋理特征識別盲道，能夠同時識別不同顏色的盲道，滿足了視覺導盲儀中盲道定位功能的實際應用需求。

技術領域

本發明涉及一種基于機器學習識別與圖像分割的盲道識別定位算法，用于確定盲道在圖像中的位置以引導盲人沿盲道行走，尤其適用于計算機視覺導盲。

背景技術

目前傳統的方法是借助導盲杖或導盲犬等來協助盲人行走，然而它們都有很大的局限性：導盲杖的探測范圍有限且精度不高，而導盲犬的數量較少且價格昂貴，因此盲人的出行安全難以得到保障。除此以外，雖然現代化的電子導盲設備多種多樣，例如基于紅外、藍牙、射頻等原理的非視覺導盲儀等，但是這些設備的應用也較為有限。實際上，盲人缺失的是視覺，只有計算機視覺導盲裝置才可能最大程度彌補盲人的生理缺陷，最大程度縮小盲人相對于常人行為能力的巨大差距。

近些年，世界各地開始致力于開發計算機視覺導盲裝置，希望通過這些設備可以幫助盲人真正地安全出行，可以說，計算機視覺導盲已經成為了如今導盲研究領域的熱點，而導盲道作為最普遍的導盲道路設施必然是視覺處理的重點。國內外對盲道識別、分割進行了一定的研究，主要基于顏色與紋理兩種信息識別、分割盲道。顏色聚類分析的方法通過將原RGB圖像轉換到Lab或HSL顏色空間進行聚類分析，選取合適的閾值對整幅圖像進行分割，確定盲道區域。紋理聚類分析的方法是通過灰度直方圖、灰度共生矩陣等方法提取紋理特征再進行聚類分析，選取合適閾值分割出盲道區域。

但現有的方法存在一定的缺陷：(1)基于顏色聚類分析的方法對顏色與光照敏感，且無法適用于盲道與背景區域顏色相近的情況；(2)基于紋理聚類分析的方法對光照適應性較好，但仍未解決盲道與背景區域對比度低時的識別問題。

由于上述缺陷的存在，因而在計算機視覺導盲中，現有方法應用的效果不夠理想。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提供了一種基于機器學習識別與圖像分割的盲道識別定位算法，能夠對各種顏色的盲道有較好的識別效果，提高了引導盲人行走的可靠性。

本發明的技術解決方案是：首先通過雙目攝像頭采集道路圖片進行盲道檢測，利用雙目視覺得到的三維信息對采集到的圖像進行處理，把傾斜視角下的道路圖像轉換為鳥瞰視角圖像，消除射影變換帶來的盲道形狀失真；進而利用變換后的圖像作為訓練的正負樣本，通過LBP算子提取樣本圖像紋理特征向量，利用Adaboost算法離線訓練盲道識別分類器，然后利用分類器在線識別盲道區域；最后對識別結果進行形態學操作，利用標記分水嶺算法精確分割盲道區域，通過canny算子與霍夫變換確定盲道區域邊界線，并定位盲道中心線。

所述的利用雙目視覺信息將傾斜視角下的道路圖像轉換為鳥瞰視角步驟包括：

步驟一：利用雙目攝像頭對盲道進行拍攝，獲取盲道的左、右相機圖像；

步驟二：利用雙目視覺信息計算得到盲道所在平面的法向量

步驟三：根據法向量通過兩次旋轉與一次平移將相機坐標系O_cX_cY_cZ_c轉換到鳥瞰坐系O_bX_bY_bZ_b，把傾斜視角下的道路圖像轉換為鳥瞰視角，消除射影變換帶來的盲道失真。