车辆行驶过程中对夜间人物进行识别的系统

摘要

本发明公开了一种车辆行驶过程中对夜间人物进行识别的系统，通过多种传感器对目标进行探测，有利于更加准确的对行人进行检测，输入原始彩色图像，二值化后进行边缘检测eman链码，利用移动平均法对图像边缘轮廓进行；5～rJ用基于窗口的递增式凸包检测算法对轮廓测，获取凸包点集S；对S中大于的相邻2点利用基于局部凸包的掘方法进行凹点挖掘，获取凹集日；利用有效线段规则对裁剪以后的线段进行排除；对所有的有效线段进行最小二乘椭圆拟合。该系统根据红外探头监测到的人物外形特征计算参数，运用算法公式得到准确的人物信息，帮助驾驶员识别，避免夜晚出现事故。

主权项

车辆行驶过程中对夜间人物进行识别的系统，其特征在于，包括以下步骤：(1)通过多种传感器对目标进行探测，有利于更加准确的对行人进行检测，光学传感器与红外传感器的融合、光学传感器与雷达传感器的融合，采用光学摄像头和红外摄像头信息融合的方法对行人检测，通过红外摄像头可以获得目标的深度信息，从而更加准确的对目标进行跟踪，雷达传感器在行人检测中较准确的得到距离、速度信息，基于雷达信息和图像信息的行人检测方法，设计了一个基于红外摄像头和激光雷达的系统，将二者信息融合后用于行人检测；(2)为了解决行人群体视频检测的难题，提出一种基于凸包裁剪的行人视频检测算法，该算法采甩局部凸包技术搜索行人外部轮廓，利用凹点挖掘技术裁剪轮廓曲线，建立相应规则排除非头部线段，通过最小二乘拟合法对头部曲线进行快速椭圆检测，对人体进行检测的特征部位主要有3处：人脸，头部和躯干，包括肢体与肤色，人脸检测只能应用于人脸以一定的角度对视摄像机,躯干检测只能应用于无遮挡的情况，而头部检测是在遮挡不严重时可通过调整拍摄角度来检测行人的最佳途径，对头部进行检测主要是对头部的轮廓进行检测，采用椭圆模型对头部进行检测，对于单个或无重叠、无连通的头部可以通过Hough变换检测“J，RHT_5，RHT_3L2j，最小二乘拟合的方法实现椭圆检测，但当头部发生重叠、曲线复杂程度较高时这些算法都存在不足，利用凹点挖掘技术对行人群体凸包线进行有效的分解，获取行人特征曲线后配合相应辅助手段来实现对重叠、遮挡行人的识别，基于凸包裁测算法描述如下：输入原始彩色图像，二值化后进行边缘检测eman链码，利用移动平均法对图像边缘轮廓进行；5～rJ用基于窗口的递增式凸包检测算法对轮廓测，获取凸包点集S；对S中大于的相邻2点利用基于局部凸包的掘方法进行凹点挖掘，获取凹集日；利用有效线段规则对裁剪以后的线段进行排除；对所有的有效线段进行最小二乘椭圆拟合。