[發(fā)明專利]一種箭形交通信號燈分體式候選圖像區(qū)域的配對拼接方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011079511.9 | 申請日： | 2020-10-10 |
| 公開（公告）號： | CN112150364B | 公開（公告）日： | 2022-06-07 |
| 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： | G06T3/40 | 分類號： | G06T3/40;G06T7/11;G06T7/33;G06V20/58 |
| 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 |
| 地址： | 361024 福*** | 國省代碼： | 福建;35 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 交通 信號燈 體式 候選 圖像 區(qū)域 配對 拼接 方法 | ||
本發(fā)明公開了一種箭形交通信號燈分體式候選圖像區(qū)域的配對拼接方法，該候選圖像區(qū)域包括箭形交通信號燈的指向箭頭候選圖像集合BinaryArrows和尾部直線候選圖像集合BinaryLines；針對BinaryArrows和BinaryLines中的各圖像相互一一進行配對，設BinaryArrows中配對圖像的外接矩形為R1k，BinaryLines中配對圖像的外接矩形為R2k，配對的約束條件為：R1k與R2k的交集不能為空；R2k有且僅有兩個頂點位于R1k內(nèi)部，且這兩個頂點的連線是R2k的較短邊；R1k、R2k的面積和周長與兩者并集的面積和周長的比值分別位于設定的變化范圍閾值內(nèi)；上述約束條件均滿足則配對成功，將配對成功的兩個圖像拼接作為一個燈體候選圖像區(qū)域。本發(fā)明充分考慮分體式箭頭燈的實際圖像，大大提高圖像識別的準確性。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及車輛的智能駕駛輔助及無人駕駛技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種分體成像的箭形交通信號燈候選圖像區(qū)域的配對拼接方法。
背景技術(shù)
紅綠燈自動識別技術(shù)，尤其是紅燈的自動識別技術(shù)，是車輛安全駕駛輔助和無人駕駛的關(guān)鍵支撐技術(shù)之一，是車輛交通環(huán)境感知的重要組成部分。根據(jù)所采用的技術(shù)方案不同，現(xiàn)有識別方案主要分為基于車路通信、基于周邊車輛狀態(tài)感知、基于GPS導航和基于車輛視覺四大類。盡管多方案融合是未來發(fā)展的趨勢，但基于車載視覺的識別技術(shù)仍是學術(shù)界和企業(yè)界研究的熱點，已成為智能交通系統(tǒng)的熱點研究領(lǐng)域。其中，由于紅燈表示禁止標志，對于交通次序和安全具有更為重要的意義，因此，能夠快速實時、準確可靠的從交通環(huán)境視頻圖像中檢測出紅燈是工程應用的基本要求。
現(xiàn)有紅燈圖像自動檢測技術(shù)主要分為傳統(tǒng)圖像識別和基于深度學習的紅燈識別兩大類。前者多基于紅燈的顏色、幾何等特征提取紅燈的候選圖像區(qū)域，實時性較好。后者需要大量的圖像樣本進行模型的訓練，準確率好，但由于訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型的參數(shù)數(shù)量往往很龐大，對硬件處理速度提出了較高要求，不利于部署在車輛上，實時性也較差。這些直接制約著基于車載視覺的紅燈自動檢測技術(shù)在智能駕駛輔助和無人駕駛技術(shù)中的應用。
而針對圖像識別的紅綠燈圖像提取技術(shù)，由于箭形交通信號燈實際的分體式結(jié)構(gòu)，使其在實際識別時存在如下不足：
事實上，我國關(guān)于交通紅綠燈的制作、設置和安裝都分別在國標GB14886-2006《道路交通信號燈設置與安裝規(guī)范》、國標GB14886-2016《道路交通信號燈設置與安裝規(guī)范》、GB14887-2011《道路交通信號燈》和GB14887-2016《道路交通信號燈》等標準內(nèi)做出了詳細的規(guī)定。根據(jù)這些標準，常見的箭形交通信號燈主要有箭頭朝左的禁止左轉(zhuǎn)方向指示燈和箭頭朝上的禁止直行方向指示燈兩種，如圖1所示。
理想情況下，箭形交通信號燈在視頻圖像中為如圖1所示的分體形式，其包括“指向箭頭”和“尾部直線”兩個獨立部分。然而在現(xiàn)實中可能由于光暈、距離過遠等原因，其圖像成為一體形式，如圖2所示。在現(xiàn)有研究中，部分學者并未考慮到箭頭燈實際上是由分離的兩部分組成，這種分離現(xiàn)象尤其在近距離成像時特別明顯；部分學者雖然考慮到了此問題，但大多采用形態(tài)學方法進行合并操作，在處理不同距離、不同角度以及復雜多變背景下成像的分離燈體時如何選取形態(tài)學內(nèi)核大小一直沒有好的方案。因此對于圖像的識別存在限制性。
此外，現(xiàn)實中還由于車輛運行過程中相對于紅燈燈體可能存在隨機變化的側(cè)傾、俯仰和橫擺等位置變化，使得箭形交通信號燈的圖像發(fā)生各類變形。對于這些特征的具體參數(shù)如何界定缺乏依據(jù)，準確率不高。
參考文獻(References)：
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息，商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于廈門理工學院，未經(jīng)廈門理工學院許可，擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作，請聯(lián)系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/202011079511.9/2.html，轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
