[發明專利]基于雷視融合的車輛目標快速檢測方法

在審

• 申請號: 202211248779.X
• 申請日: 2022-10-12
• 公開（公告）號: CN115457237A
• 公開（公告）日: 2022-12-09
• 發明（設計）人: 張林讓;余逸婷;廖桂生;羅豐;尹應增;路林偉;安怡
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學;西安電子科技大學杭州研究院
• 主分類號: G06T17/20
• 分類號: G06T17/20;G06V10/44;G06V10/74;G06V10/762
• 代理公司: 北京知藝互聯知識產權代理有限公司 16137
• 代理人: 陳艷

1.基于雷視融合的車輛目標快速檢測方法，其特征在于，包括：

S1、通過坐標轉換將雷達的點云投影到攝像機的圖像上，獲取雷達探測的點云速度信息在圖像上的分布；

S2、利用點云速度信息進行區域補償，為圖像內全部像素點賦予速度信息；

S3、提取圖像中所有像素點的RGB顏色分量特征和像素坐標特征；

S4、從RGB分量值、坐標位置、速度信息維度對像素點進行聚類，確定聚類中心數K及每個聚類中心的初始聚類中心向量；

S5、運用Kmeans算法對聚類中心重新聚類，從而實現背景、車輛目標分類；

S6、利用聚類結果進行車輛目標提取。

2.根據權利要求1所述的車輛目標快速檢測方法，其特征在于，S1步驟的具體過程如下：

S11、對雷達探測的原始點云信息進行預處理，濾除掉非必要雜波，保留目標的多雷達反射點；

S12、從時間起點和數據幀兩個角度對雷達數據和視頻數據進行時間匹配；

S13、將匹配后的點云由雷達坐標系轉化到像素坐標系，并投影至圖像中。

3.根據權利要求1所述的車輛目標快速檢測方法，其特征在于，S2步驟的具體過如下：以點云中每個點為中心，以n*n窗口為鄰域，將該點的速度信息賦予在該窗口內的其他像素點；而對于路燈、地面的像素點，則將速度信息補償為0，從而將圖像內全部像素點都被賦予速度信息。

4.根據權利要求1所述的車輛目標快速檢測方法，其特征在于，S4步驟的具體過程如下：取圖像中的像素點u_i并將其設置為第一個類的中心，然后對圖像中其他像素點u_s的特征向量收斂值按照下式進行相似性判斷：

式中,分別為像素點u_i特征向量歸一化后的6個元素；分別為像素點u_s特征向量歸一化后的6個元素；m₁,m₂,m₃均為大于0且可調的閾值；分別為位置距離帶寬、速度信息帶寬和顏色距離帶寬；

如果滿足上式，則將像素點u_s與像素點u_i合并為一類，否則，將像素點u_s作為一個新的類中心；以此方式繼續計算剩下的樣本像素點，直到處理完所有的像素點數據，這樣即可得將整個場景分成K個類別。

5.根據權利要求1所述的車輛目標快速檢測方法，其特征在于，S5步驟的具體過程為：

S51、取每一聚類中心的所有像素點的均值向量u_k作為聚類中心向量；即，每一類有多個像素點，分別取每一類中所有像素點的均值向量作為該類聚類中心向量，一共有K個聚類中心向量；

S52、計算聚類中心中每一像素點u_t與所有均值向量u_k的歐式距離min(p)，若像素點u_t與第p個聚類中心的均值向量距離最近，則將u_t歸屬到第p個聚類中心；

min(p)＝||u_k-u_t||

S53、重復S51-S52，直至相鄰輪次的聚類中心向量重合；

S54、將聚類后結果進行顯示。