[發(fā)明專利]一種交通信號燈候選圖像區(qū)域的驗證方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011079459.7
• 申請日: 2020-10-10
• 公開（公告）號: CN112232168A
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發(fā)明（設計）人: 鐘銘恩;湯世福
• 申請（專利權(quán)）人: 廈門理工學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 泉州市潭思專利代理事務所(普通合伙) 35221
• 代理人: 麻艷

1.一種交通信號燈候選圖像區(qū)域的驗證方法，其特征在于包括如下步驟：

(1)將待驗證的交通信號燈候選圖像區(qū)域分割成若干子塊，提取每個子塊的像素密度特征，利用預訓練好的一級支持向量機判斷是否為燈體；

(2)經(jīng)過步驟(1)篩選的候選圖像區(qū)域，先按一定延展系數(shù)進行擴展，依據(jù)該擴展的候選圖像區(qū)域，從原始圖像中切割出同一區(qū)域，提取HOG特征，并利用預訓練好的二級支持向量機進一步驗證。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種交通信號燈候選圖像區(qū)域的驗證方法，其特征在于：所述候選圖像區(qū)域如果不是二值化圖像，先進行二值化處理。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種交通信號燈候選圖像區(qū)域的驗證方法，其特征在于：所述一級支持向量機和二級支持向量機中的樣本圖像，均通過人工標記其所屬類別，并分為7類，分別為偽燈體、朝左、朝右、朝上及朝下箭頭燈、圓形燈和叉形燈；并基于相應特征和類別構(gòu)建訓練樣本。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種交通信號燈候選圖像區(qū)域的驗證方法，其特征在于所述步驟(2)中，候選圖像區(qū)域擴展方式為：以候選圖像區(qū)域外接矩形R₀(i)中心為基點，在寬度w₀(i)和高度h₀(i)方向進行適當延展獲得矩形R′₀(i)，基于R′₀(i)從原始圖像中分割提取出同一區(qū)域圖像C′₀(i)，其中，矩形R′₀(i)的寬度w′₀(i)＝(1+α)w₀(i)，高度h′₀(i)＝(1+β)h₀(i)，α和β為延展系數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1或4所述的一種交通信號燈候選圖像區(qū)域的驗證方法，其特征在于：所述的延展系數(shù)為2.1。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種交通信號燈候選圖像區(qū)域的驗證方法，其特征在于所述一級支持向量機的訓練樣本集方法為：(1)大量采集各種情況下含有交通信號燈的交通圖像，提取各圖像中所有交通信號燈候選圖像，獲得二值化信號燈樣本圖像集合C₀，并人工標記C₀中每個樣本圖像C₀(i)所屬類別T₀(i)，T₀(i)＝0～6，即共分為7類，其中類別0為偽燈體，類別1至6分別為朝左、朝右、朝上、朝下箭頭燈、圓形燈和叉形燈；(2)將樣本圖像C₀(i)分割成n*m個子塊，計算每一子塊的像素密度，提取C₀(i)的n*m維像素密度特征向量f₀(i)；(3)基于f₀(i)和T₀(i)構(gòu)建訓練樣本；(4)基于訓練樣本進行Ⅰ級向量機SVM1的訓練，直至收斂。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種交通信號燈候選圖像區(qū)域的驗證方法，其特征在于所述二級支持向量機的預訓練樣本集構(gòu)造方法如下：(1)大量采集各種情況下含有箭形交通信號燈的交通圖像，提取各圖像中所有交通信號燈候選圖像，獲得二值化信號燈樣本圖像集合C₀，將C₀中的每個圖像元素C₀(i)適當延展，基于該延展的C₀(i)從原始彩色圖像中提取同一區(qū)域圖像C′₀(i)，并人工標記C′₀(i)所屬類別T′₀(i)；T′₀(i)＝0～6，即共分為7類，其中類別0為偽燈體，類別1至6分別為朝左、朝右、朝上、朝下箭頭燈、圓形燈和叉形燈；(2)提取C′₀(i)的HOG特征向量f′₀(i)；(3)基于f′₀(i)和T′₀(i)構(gòu)建訓練樣本；(4)基于訓練樣本進行Ⅱ級向量機SVM2的訓練，直至收斂。