[發(fā)明專利]混合場(chǎng)景中區(qū)分移動(dòng)物體的方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910851950.8
• 申請(qǐng)日: 2019-09-10
• 公開（公告）號(hào): CN110673127A
• 公開（公告）日: 2020-01-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李長樂;王輝;毛國強(qiáng);趙瑞鋼;羅渠元;劉安琪
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G01S13/52
• 分類號(hào): G01S13/52;G01S13/56;G01V3/10
• 代理公司: 61238 西安吉順和知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 吳倩倩

混合場(chǎng)景中區(qū)分移動(dòng)物體的方法，利用多普勒微波雷達(dá)傳感器檢測(cè)道路行人與車輛的運(yùn)動(dòng)信息，同時(shí)結(jié)合車輛移動(dòng)所引起的周圍磁場(chǎng)變化，利用地磁傳感器檢測(cè)道路區(qū)域的磁場(chǎng)信息從而有效區(qū)分行人與車輛；車輛在道路行駛過程中，會(huì)導(dǎo)致道路當(dāng)前區(qū)域的磁場(chǎng)發(fā)生明顯的變化，地磁傳感器連續(xù)監(jiān)測(cè)道路磁場(chǎng)的變化狀況，控制模塊通過對(duì)地磁傳感器的采集的地磁信息進(jìn)行處理以及算法分析，能夠及時(shí)準(zhǔn)確地判別道路當(dāng)前區(qū)域有無車輛經(jīng)過，結(jié)合微波雷達(dá)的檢測(cè)結(jié)果能夠有效判別當(dāng)前區(qū)域有無行人與車輛通過；該方法有效解決了單一使用多普勒微波雷達(dá)傳感器檢測(cè)道路行人存在的誤判率高等問題，從而提高了道路行人檢測(cè)的準(zhǔn)確性，系統(tǒng)更加簡單高效。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于道路行人檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及混合場(chǎng)景中區(qū)分移動(dòng)物體的區(qū)分方法。

背景技術(shù)

與日俱增的汽車保有量引發(fā)日益嚴(yán)峻的交通問題，交通系統(tǒng)運(yùn)行效率降低，交通安全堪憂，環(huán)境污染嚴(yán)重，資源消耗加劇，嚴(yán)重阻礙經(jīng)濟(jì)社會(huì)持續(xù)高速發(fā)展。無人駕駛技術(shù)作為未來汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略方向，可以極大程度改善上述問題。同時(shí)，智慧公路作為構(gòu)建人、車、路、網(wǎng)協(xié)同綜合感知體的關(guān)鍵部分，將與智能駕駛技術(shù)相互俘能增效，有力支撐自動(dòng)駕駛應(yīng)用，推進(jìn)交通智能化建設(shè)。行人檢測(cè)作為智慧公路重要的組成部分，廣泛應(yīng)用于智能輔助駕駛、智能監(jiān)控、行人分析等領(lǐng)域。然而，在城市道路場(chǎng)景中，環(huán)境復(fù)雜多變，建筑物密集林立，人群流動(dòng)密度大，難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)的行人目標(biāo)檢測(cè)及危險(xiǎn)避免，需要深入探討行人檢測(cè)中存在的潛在挑戰(zhàn)，通過設(shè)計(jì)一種適應(yīng)性強(qiáng)的行人檢測(cè)方法滿足交通網(wǎng)智能化發(fā)展的安全需求。

現(xiàn)有的行人檢測(cè)方法大都采用交通監(jiān)控設(shè)備進(jìn)行區(qū)域性檢測(cè)，例如市區(qū)十字路口、斑馬線兩端等。然而大多數(shù)事故不僅發(fā)生于十字路口，道路中段、駕駛員視線受限的非燈控路口等也是事故的多發(fā)地點(diǎn)。此外，現(xiàn)有檢測(cè)設(shè)備大都基于機(jī)器視覺，價(jià)格昂貴，難以大規(guī)模部署，大大降低了設(shè)備的適用性和滲透率。

基于紅外影像的行人與車輛區(qū)分方法，針對(duì)紅外影像及移動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)的特點(diǎn)，提出一種自動(dòng)化行人與車輛的提取算法。首先對(duì)紅外影像進(jìn)行分割，然后根據(jù)溫度、長寬比、緊致度等測(cè)度對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行分類，獲取行人與車輛區(qū)域，最后分別對(duì)行人與車輛在紅外影響上的特征進(jìn)行分析，利用這些特征將兩類進(jìn)行區(qū)分(參見圖3)。

該方法具有以下缺點(diǎn)：1)受光照和天氣的影響較大，對(duì)各種環(huán)境的魯棒性較差；2)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，成本高，不適用于大規(guī)模部署使用；3)該技術(shù)必須借助于紅外燈發(fā)射的紅外線，熱成像則要求物體的溫度和紅外線的強(qiáng)度，無法適應(yīng)不同環(huán)境的監(jiān)控要求；4)熱成像成像不清，對(duì)周邊環(huán)境的感應(yīng)不強(qiáng)，且紅外燈易損壞，需要短期維護(hù)更換，成本代價(jià)高。

一種區(qū)分車輛和行人通過的地面區(qū)分方法，通過鋪設(shè)在需要檢測(cè)位置地面上的鍵盤陣列單元用于獲取物體通過時(shí)的鍵盤陣列狀態(tài)，鍵盤陣列為向量V(m,n)；檢測(cè)鍵盤陣列中行陣列的狀態(tài),導(dǎo)通標(biāo)記為1，非導(dǎo)通標(biāo)記為0，記錄數(shù)組{Ma}；檢測(cè)鍵盤陣列中列陣列的狀態(tài),導(dǎo)通標(biāo)記為1，非導(dǎo)通標(biāo)記為0，記錄數(shù)組{Nb}；,提取和合并數(shù)組{Ma}和{Nb}組成向量V(m,n)；對(duì)向量V(m,n)進(jìn)行分析并對(duì)車輛和行人通過的識(shí)別判定。

該方法具有以下缺點(diǎn)：1)部署場(chǎng)景受限，適用于停車場(chǎng)等小面積區(qū)域的部署，不適用于道路中的車輛與行人的檢測(cè)；2)對(duì)車輛的誤判率高，本方法必須出現(xiàn)連續(xù)的點(diǎn)陣列才能判別為車輛，此判斷對(duì)車輛的判別不夠準(zhǔn)確；3)單個(gè)系統(tǒng)傳感器數(shù)量龐大，系統(tǒng)不穩(wěn)定因素較高。

發(fā)明內(nèi)容

為克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的是提供混合場(chǎng)景中區(qū)分移動(dòng)物體的方法及系統(tǒng)，既能對(duì)行人及車輛有很高的辨別效率，又具有很強(qiáng)適用性，解決了現(xiàn)有檢測(cè)方法中設(shè)備成本高，系統(tǒng)復(fù)雜的問題，通過使用低成本的設(shè)備降低檢測(cè)的成本代價(jià)，并通過對(duì)設(shè)備的大規(guī)模部署，不僅能擴(kuò)大檢測(cè)區(qū)域，又能提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：混合場(chǎng)景中區(qū)分移動(dòng)物體的方法，包括以下步驟：