[發明專利]一種基于視覺的智能車環境動態目標檢測的方法

有效

• 申請號: 202010580747.4
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN111814602B
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發明（設計）人: 袁建英;蔣濤;李平;漆軍;周楠;謝昱銳;付克昌
• 申請（專利權）人: 成都信息工程大學
• 主分類號: G06V20/56
• 分類號: G06V20/56;G06V10/26;G06V10/46
• 代理公司: 北京元本知識產權代理事務所(普通合伙) 11308
• 代理人: 王紅霞

1.一種基于視覺的智能車環境動態目標檢測的方法，其特征在于，包括：

在智能車移動期間，設置在所述智能車上的雙目立體相機通過采集當前的場景圖像，得到當前的雙目視頻序列圖像；

從所述雙目視頻序列圖像中選取第t時刻圖像和t-1時刻圖像，并利用所述第t時刻圖像和所述t-1時刻圖像，計算混合光流；

根據所述第t時刻圖像、所述t-1時刻圖像，計算所述雙目立體相機運動背景光流，其包括：

根據所述第t時刻圖像對所述t-1時刻圖像對計算出n個SIFT匹配點；

利用基于視差的SIFT匹配點篩選策略，過濾掉對所述雙目立體相機自運動參數計算誤差較大的SIFT匹配點，得到m個有效SIFT匹配點，其包括：

分別計算第i個SIFT匹配點的視差d_i；

根據所述第i個SIFT匹配點的視差d_i，計算第i個SIFT點的誤差指標因子inde_i，其公式為：

當所述第i個SIFT點的誤差指標因子inde_i小于1時，則將所述第i個SIFT匹配點作為有效SIFT匹配點；

當所述第i個SIFT點的誤差指標因子inde_i不小于1時，則過濾掉所述第i個SIFT匹配點；

利用所述有效SIFT匹配點，計算所述雙目立體相機的自運動參數；

根據所述雙目立體相機的自運動參數，計算所述雙目立體相機運動背景光流；

利用所述混合光流和所述運動背景光流，得到僅由目標運動產生的殘差流；

通過對所述殘差流進行處理，得到獨立的運動目標；

其中，nm，且，n和m均為正整數；分別表示t時刻雙目相機的左圖像和右圖像；分別表示t-1時刻雙目相機的左圖像和右圖像。

2.根據權利要求1所述的基于視覺的智能車環境動態目標檢測的方法，其特征在于，所述混合光流是指由所述雙目立體相機的左相機在相鄰兩時刻采集圖像所計算的光流場。

3.根據權利要求2所述的基于視覺的智能車環境動態目標檢測的方法，其特征在于，所述利用所述混合光流和所述運動背景光流，得到僅由目標運動產生的殘差流包括：

通過將所述混合光流與所述運動背景光流進行相減處理，得到僅由目標運動產生的殘差流。

4.根據權利要求1所述的基于視覺的智能車環境動態目標檢測的方法，其特征在于，所述通過對所述殘差流進行處理，得到獨立的運動目標包括：

采用動態閾值分割法，從所述殘差流中分割出運動區域；

通過結合2D和3D信息的方法，從所述運動區域內分割出獨立的運動目標；

其中，所述動態閾值分割法包括：

計算t時刻圖像視差的均值對于坐標為(x,y)的像素，若其視差值大于視差均值則設定大的分割閾值；若則設定中等的分隔閾值；若則設定小的分割閾值。

5.根據權利要求4所述的基于視覺的智能車環境動態目標檢測的方法，其特征在于，所述通過結合2D和3D信息的方法，從所述運動區域內分割出獨立的運動目標包括：

利用3D信息對所述運動區域進行目標粗分割處理，得到粗分割目標；

利用2D信息對所述粗分割目標進行二次分割處理，得到獨立的運動目標。

6.根據權利要求5所述的基于視覺的智能車環境動態目標檢測的方法，其特征在于，所述目標粗分割包括：地面點云去除、XOZ平面柵格圖像的建立以及目標分割。