车辆辅助驾驶中基于概率模板的红外行人检测*

提出了一种基于概率模板的红外行人检测方法。首先采用自适应双阈值对红外视频图像进行分割,并提取感兴趣区域;然后利用行人区域的一些特征对感兴趣区域进行滤波,保留最符合行人特征的区域;考虑到行人重叠对于检测效率的影响,提出了一种基于直方图投影的多行人区域再分割算法;最后采用概率模板匹配算法对行人进行识别,针对行人可能的三个方位分别设计了三个对应的概率模板。实验表明该方法具有较高的行人识别率,对于环境变化有很好的自适应能力,并且具有较强的鲁棒性和实时性。     

基于双目视觉的聚合积分通道行人检测优化算法

针对单目视觉下复杂室外场景及人体非刚性变化多样时行人检测效率及准确率较低的问题,提出了一种基于双目立体视觉的行人检测方法.首先采用非局部视差聚合匹配方获取稠密视差图;然后以粗细两阶段分割策略获取感兴趣区域,使用最小面积阈值获取潜在行人最小尺度;结合行人最小尺度自适应地减少检测所需数据量,最后基于聚合积分通道模型完成数据建模与行人检测.实验结果表明,该方法能有效利用双目视觉信息解决单目视觉下虚假干扰问题,在实现较高检测精度的同时有效提高检测速度.     

视觉和毫米波雷达信息融合行人识别算法

提出了一种在主动防碰撞系统中采用视觉和毫米波雷达数据融合来识别行人的算法.在基于单目视觉获取的图像中提取HOG特征,采用支持向量机的分类方法检测行人,获取行人信息,通过快速容差中频匹配算法快速地检测目标,并获取目标信息,将基于视觉的行人信息传递给毫米波雷达;根据视觉检测的行人信息与毫米波雷达检测的目标信息进行比对,将匹配通过的目标识别为行人;将基于视觉的行人特征信息与毫米波雷达检测的行人特征信息进行融合,得到行人目标的新特征信息.通过采集道路环境的视频和雷达数据对行人正确识别率进行验证.验证结果表明,采用所提出的算法进行行人识别,在获取更加精确的行人特征信息的前提下,正确识别率较高.     

基于肤色分割和模板匹配的人脸检测技术研究与实现

针对基于肤色分割方法利用特征点信息不充分的不足和基于模板匹配方法计算量大的不足,提出了基于肤色分割和模板匹配两种方法相结合的人脸检测技术.通过肤色分割方法研究,虽不能最终确认人脸,但可利用人脸特征确定人脸区域,并筛选出大部分的假脸区域,在模板匹配研究中,可以确认出人脸图像,并给出检测结果.     

基于肤色分割的彩色图像的人脸检测

提出了一种基于肤色分割与统计特征分析并结合模板匹配的检测人脸方法，该方法能在复杂的背景下很好的检测出人脸。首先利用颜色信息对彩色图像分割成皮肤区域与非皮肤区域，然后对皮肤区域作尺寸大小、方差大小、旋转角度等处理后，再进行模板匹配。     

一种基于多传感器融合的车辆检测与跟踪方法

针对城市道路环境,提出了一种基于激光雷达和视觉的车辆检测与跟踪方法.首先,采用透视变换和多传感器联合标定,根据激光雷达数据生成包含车辆假设的兴趣区域,以提高车辆检测的可靠性和降低图像处理的计算量;然后,提出了一种基于多维特征空间马氏距离的车辆检测算法,通过提取兴趣区域内图像特征向量,并将其与标准向量间的马氏距离作为车辆状态估计;最后,采用Kalman滤波实现车辆运动跟踪.为了提高鲁棒性,将粒子滤波算法与Kalman滤波相结合,以在雷达信息不准确的情况下准确地实现目标状态估计.实验结果表明,该方法在城市环境中取得了比较理想的车辆跟踪效果.     

复杂交通环境中车辆的视觉检测

基于复杂的交通环境中检测行驶车辆是视觉交通监控系统的一个关键问题,提出了一种新的检测行驶车辆的方法.用序列图像中连续三帧图像的差分粗分出运动区域,并用一种基于图论的静止分割产生的区域信息来修正运动分割的结果.给出了一种模板来增强图像区域间的对比度,以改进分割效果.实验结果表明,该检测方法能有效地在复杂背景中定位运动车辆.     

一种改进的基于图像分割的立体匹配算法硏究

针对立体匹配中在低纹理及遮挡区域容易导致误匹配的问题,提出一种改进的基于图像分割的立体匹配算法.首先,采用自适应多边形窗口来对左右图像进行初始匹配,同时通过左右一致性检测得到可靠匹配点;然后根据颜色信息将图像分割为不同区域,运用得到的可靠点计算不同区域的视差模板;将得到的模板结果作为视差估计和能量函数的参考项构造能量函数,使用树形动态规划最小化能量函数计算最优视差.将该算法应用于标准库进行实验,结果表明该算法能够有效地匹配图像,具有较高的匹配精度.     

基于级联滤波的交通信号灯识别方法

提出了基于智能车辆中车载摄像头的交通信号灯检测与识别方法.通过对已有交通信号灯图像进行训练及采用色彩分割的方法而提取候选区域;将候选区域作为输入,提出了基于级联滤波的候选区域分类方法;同时,采用标准互相关模板匹配法对级联滤波后的候选区域交通信号灯进行验证.真实环境下的实验结果表明,所提出方法在复杂的城市环境中对于智能车辆的交通信号灯识别的有效性和实时性较高.     

面向辅助驾驶的夜间行人检测方法

辅助驾驶系统需要实时而准确的行人检测方法.文中利用基于知识的方法复杂度小的优点,针对单目远红外视频数据,提出一种基于概率模板匹配的夜间行人检测方法.该方法基于行人样本的灰度分布特征,采用局部双阈值分割算法提取候选目标,进而根据行人的运动方向建立多尺度概率模板,对候选目标进行判别.该概率模板建立方式缓解了行人样本类内方差较大的问题,增强了概率模板归纳行人外观模式的能力.为改善行人检测的准确度,进一步将目标跟踪算法融入概率模板匹配,借助多帧的综合处理结果实现了更为鲁棒的目标归属判断.实验结果表明:该方法计算开销较低,实时性较好;在郊外场景中检测率不低于90%,虚警率不高于10%;而在市区场景中检测率约为75%,虚警率约为22%.     

基于改进DBSCAN算法的激光雷达车辆探测方法

结合车辆行驶的实际环境,提出了一种基于改进DBSCAN快速聚类算法的激光雷达车辆探测方法.建立激光雷达与摄像机传感器坐标与车辆坐标之间的转换模型,进行数据融合,通过改进DBSCAN算法对雷达数据进行去噪声和聚类处理,根据车辆在激光雷达探测中的形状特征模型进行形状匹配,实时完成车辆探测,并将探测结果投影至图像上.实车实验结果证明,改进的DBSCAN算法在车辆探测应用中具有良好的准确性和实时性.     

一种适合JPEG2000编码的动态感兴趣区域提取算法

在分析了JPEG2000感兴趣区域（ROI）编码标准的基础上，提出了一种基于形态学的动态JPEG2000的ROI提取方法．利用形态滤波器组与分水岭分割算法将LLn小波子带图像划分为若干闭合区域，再利用区域纹理特征来判定LLn小波子带图像的ROI以及生成LLn子带的二值模板，最后依据离散小波变换结构以及坐标映射原理，动态生成全部子带的二进制ROI模板．在JPEG2000压缩软件中的应用结果证明，所提方法克服了目前ROI编码必须人工参与的缺陷，利用它可根据图像内容自动生成ROI编码图像，大大提高了批量ROI编码的效率．该方法同时还支持任意形状的图像，并与国际JpEG2000标准兼容．     

基于多个相关滤波器的行人跟踪尺度算法

外观、尺度变化是行人跟踪的难点,解决行人多尺度跟踪问题是增强算法实用性的关键因素.在KCF(kernel correlation filter)算法的基础上,本文采用多个相关滤波器(如头部、臀部)辅助身体躯干滤波器的匹配跟踪.通过获得图像帧(除第一帧外)与初始帧的行人头部和臀部之间的距离变化率来缩放搜索面积,解决目标定位不准确和时间浪费的问题;通过调整目标框的尺寸,解决目标模板逐渐包括背景特征或者逐渐被局部特征取代的问题.在VOT2016的18个有明显尺度变化的行人场景视频序列上进行了测试,实验结果表明所提算法具有更高的跟踪准确率.     

单目视觉行人身体多部件距离融合估计算法

针对现有自主汽车辅助驾驶系统中,单目摄像头行人距离估计精度不高的问题,提出一种单目视觉行人身体多部件距离融合计算法。联合脚部件与头部件共同对行人目标进行距离估计,分别采用半水波形等距线脚部部件距离估计与头部部件高度插值距离估计算法来获取行人的距离估计结果,使得算法能够同时具备精准性和稳定性。经仿真验证,该算法在非遮挡条件下,35 m内能够将误差控制在1 m以内,在半遮挡条件下,35 m内能够将误差控制在2 m以内,满足车载辅助驾驶对行人距离估计精度的要求。     

俯视邻近行人风险量化分析方法

针对车载单目视觉行人风险程度量化问题,提出一种俯视邻近行人风险量化分析方法。采用图像逆透视映射,将行人位置坐标从图像坐标系映射到俯视二维世界坐标系。通过在俯视二维世界坐标系中构建车行风险场并预测行人运动轨迹,量化行人风险系数并根据其系数大小将行人目标划分为安全、警告和危险三种不同风险等级。仿真实验表明:该方法能够准确量化行人目标碰撞风险,准确判定具有碰撞危险行人目标,有助于提高智能车载自主巡航能力和先进辅助驾驶系统危险预警能力。     

针对车辆与行人检测的ROI自适应分割算法

在基于图像的车辆与行人检测中,针对固定比例/区域的感兴趣区域(Region of Interest, ROI)图像分割适应性低之问题,提出基于消失点和车辆高度的ROI自适应分割算法：首先,利用车道消失点得出道路位置,避免分割区域浪费;其次,综合车辆实际高度和检测距离计算图像上车辆高度,定位ROI边界,减少车辆及行人目标的不完整分割;最后,循环利用当前帧的车道消失点及其推导的实时俯仰角更新下一帧ROI,实时适应不断变化的路面坡度及车身俯仰姿态。实验表明,该算法计算简单,适应性强,满足不同情况下快速精确的ROI分割要求,提高后续目标检测的实时性和准确性。     

基于液晶标靶的坐标测量方法

提出一种基于液晶标靶的坐标测量方法.通过最小二乘优化的方法确定摄像机主点与坐标测量头的坐标转换关系,结合摄像机外参数确定测量头的三维坐标,将摄像机用于光学三维坐标的测量,提出了相机移动时的坐标变换公式和移动距离的计算方法.实验结果表明,平面标靶标定点数量显著增多,可精确提取标定点,摄像机的标定结果更加准确.该方法简单、可靠,可以准确的得到光学坐标测量结果.     

Data acquisition, analysis and applications of multi-sensor integration

This paper presents some key techniques for multisensor integration system, which is applied to the intelligent transportation system industry and surveying and mapping industry, e.g. road surface condition detection, digital map making. The techniques are synchronization control of multisensor, spacetime benchmark for sensor data, and multisensor data fusion and mining. Firstly, synchronization control of multisensor is achieved through a synchronization control system which is composed of a time synchronization controller and some synchronization subcontrollers. The time synchronization controller can receive GPS time information from GPS satellites, relative distance information from distance measuring instrument and send spacetime information to the synchronization subcontroller. The latter can work at three types of synchronization mode, i.e. active synchronization, passive synchronization and time service synchronization. Secondly, spacetime benchmark can be established based on GPS time and global reference coordinate system, and can be obtained through position and azimuth determining system and synchronization control system. Thirdly, there are many types of data fusion and mining, e.g. GPS/Gyro/DMI data fusion, data fusion between stereophotogrammetry and PADS, data fusion between laser scanner and PADS, and data fusion between CCD camera and laser scanner. Finally, all these solutions presented in paper have been applied to two areas, i.e. landborne intelligent road detection and measurement system and 3D measurement system based on unmanned helicopter. The former has equipped some highway engineering Co., Ltd. and has been successfully put into use. The latter is an ongoing research.     

眼部动作实时识别系统设计

利用网络摄像机和图像处理单元设计了一种眼部动作实时识别系统.该系统首先用帧差法检测出眨眼的动作区域,将此区域设置成感兴趣区域,并用图像形态学算法对其进行处理;然后找出眼部轮廓,并以此区域创建模板,再利用此模板对每一帧图像进行模板匹配,找出匹配中的最小值,以得到识别的结果;最后通过实验验证了该算法的有效性.该系统有广泛的应用前景,如实现模拟鼠标的控制等.     

服务机器人融入建筑环境系统设计

未来服务机器人将与人类一起生活在建筑环境内,机器人的融入必将对建筑环境和人类活动产生深刻影响。设计并开展建筑环境内人-机器人自然交互实验,参考相机标定原理提出室内坐标转换方程,采用定帧法获取服务机器人融入建筑环境后行人运动构型、运动速度、偏移距离等运动特征参数,在宏观层面基于交互主体、交互运动构型、交互意愿展开定性分析,在微观层面对建筑通道内人机交互运动速度与交互偏移距离展开定量统计分析。研究结果表明服务机器人融入建筑环境后对行人运动行为、运动速度、偏移距离均产生显著影响,人机共生系统势必对建筑尺度和设计产生深远影响。研究以期引发服务机器人融入建筑环境的思考,为构建人、机器人、建筑环境系统设计框架奠定基础。