一种用于夜间环境的车辆尾灯对检测方法

摘要

一种用于夜间环境的车辆尾灯对检测方法，包括如下步骤：步骤1)图像采集：装有图像采集装置的车辆在夜间行进时采集车辆前方的图像，记为图像A；步骤2)图像A二值化：确定一个阈值T_i对图像A二值化；步骤3)对二值化后的图像A进行连通区域标记；步骤4)尾灯对匹配：连通区域Z_a和连通区域Z_b的匹配性度量值M_ab＞0.75，则认为连通区域Z_a和连通区域Z_b共同组成了一个尾灯对。该方法通过利用尾灯形状、面积、位置信息，构建尾灯对匹配函数，实现红色尾灯对的检测和定位，提升了夜间车辆检测的准确性和实时性能力，使检测的更为准确、更少的错误检测。

主权项

一种用于夜间环境的车辆尾灯对检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1)图像采集：装有图像采集装置的车辆在夜间行进时采集车辆前方的图像，记为图像A；步骤2)图像A二值化：确定一个阈值T_i对图像A二值化，阈值T的范围为T∈[150，255]，选取阈值T_i确定类间距离D_i，其中，类间距离D_i表示为：$D_i=\frac{\Sigma {(p_f-T_i)}^2}{n_f}+\frac{\Sigma {(p_b-T_i)}^2}{n_b}$p_f为图像A中假设属于车灯的像素p_f＞T_i，p_b为图像A中假设不属于车灯的像素p_b＜T_i；n_f表示的是亮度值大于T_i的像素点个数；n_b表示的是亮度值小于T_i的像素点个数；选取具有最大类间距离D_i时对应的T_i为阈值；并采用阈值T_i对图像A进行二值化；高于该阈值T_i的像素置“1”，表示白色像素；将其余像素置“0”，表示黑色像素；步骤3)对二值化后的图像A中像素置“1”的连通区域标记：设提取出的连通区域数目为n，标记所有区域为Z₁、Z₂…、Z_j、…、Z_n；步骤4)尾灯对匹配：首先，针对每一个标记的连通区域Z_j，分别计算其如下几个参数：(1)面积A_j；(2)圆形度Ro_j：Ro_j＝(C_j)²/A_j；(3)最小外接矩形Rct_j；其中C_j表示连通区域Z_j的周长；然后，对任意两个连通区域进行尾灯对匹配性度量，对n个连通区域，则产生n(n‑1)个匹配性度量值；设任意两个连通区域Z_a和连通区域Z_b的匹配性度量值为M_ab：匹配性度量值为M_ab的计算函数如下：M_ab＝0.2*Size_rate_ab+0.15*Round_rate_ab+0.55*Overlap_rate_ab其中：Size_rate_ab表明面积的匹配度，具体计算方式是连通区域Z_a和连通区域Z_b中较小的面积比上较大的面积；其计算公式如下：$Size\_{\mathrm{rate}}_{ab}=\frac{\min (A_a,A_b)}{max(A_a,A_b)}$Round_rate_ab表明圆形度的匹配度，具体计算方式是连通区域Z_a和连通区域Z_b中较小的圆形度比上较大的圆形度；其计算公式如下：$Round\_{\mathrm{rate}}_{ab}=\frac{\min ({\mathrm{Ro}}_a,{\mathrm{Ro}}_b)}{max({\mathrm{Ro}}_a,{\mathrm{Ro}}_b)}$Overlap_rate_ab表明水平方向上的重合度，其计算方式为连通区域Z_a和连通区域Z_b的最小外接矩形Rct_a、最小外接矩形Rct_b在垂直方向上的投影的重合部分的长度比连通区域Z_a和连通区域Z_b的最小外接矩形Rct_a、最小外接矩形Rct_b投影总长；投影总长＝(Rct_a和Rct_b长度和‑重合部分的长度)；连通区域Z_a和连通区域Z_b的匹配性度量值M_ab＞0.75，则认为连通区域Z_a和连通区域Z_b共同组成了一个尾灯对。