利用计算机视觉技术进行盲道和人行横道实时检测的方法

摘要

本发明一种利用计算机视觉技术进行盲道和人行横道实时检测的方法，包括如下步骤：一、采集盲道的图像数据，采集盲道周围环境的图像数据；采集人行横道的图像数据，采集人行横道周围环境的图像数据；二、利用仿射变换模型，通过模型中参数的随机变换，对步骤一采集到的盲道和人行横道的图像数据进行仿射变换，生成新的盲道和人行横道图像数据，和采集的盲道和人行横道的图像数据一起构成正样本集和反样本集；三、运用步骤二建立的正样本集和反样本集进行分类器训练，生成对盲道的分类器和对人行横道的分类器；四、对实际拍摄的图像进行检测，从图像中检测出所需要的目标，并对检测结果进行后处理，得到目标的位置和走向。

主权项

一种利用计算机视觉技术进行盲道和人行横道实时检测的方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤一、采集盲道的图像数据，采集盲道周围环境的图像数据；采集人行横道的图像数据，采集人行横道周围环境的图像数据；步骤二、利用仿射变换模型，通过模型中参数的随机变换，对步骤一采集到的盲道和人行横道的图像数据进行仿射变换，生成新的盲道和人行横道图像数据，和采集的盲道和人行横道的图像数据一起构成正样本集和反样本集；步骤三、运用步骤二建立的正样本集和反样本集进行分类器训练，生成对盲道的分类器和对人行横道的分类器；步骤四、将生成的分类器数据导入到嵌入式系统中，对实际拍摄的图像进行检测，从图像中检测出所需要的目标，并对检测结果进行后处理，得到目标的位置和走向；其中，所述步骤三具体按如下步骤实现：(1)、将盲道和人行横道的正样本集和反样本集中的数据都归一化为同样尺寸的图像样本数据；(2)、对于第(1)步得到的样本数据，采用矩形特征模板计算样本的特征值，矩形特征模板由黑白相间的矩形图案组成，样本的特征值等于模板中白色区域所覆盖的像素之和减去模板中黑色区域所覆盖的像素之和；通过改变矩形特征模板在图像样本上的大小和位置，计算出图像样本的N个特征值，其中，N＞1；(3)对于盲道样本的每一个特征值f(i)，i＝1，...，N，利用盲道正样本集和盲道反样本集进行训练得到一个分类器C(i)，i＝1，...，N，该分类器使全部的r个盲道正样本都能被正确归类到盲道正样本集；同时使最大数量的盲道反样本被正确归类到盲道反样本集，这个最大数量的盲道反样本计为e(i)，而反样本总数计为w，其中，w＞e(i)；(4)、从第(3)步得到的N个分类器中选择一个分类器C(t(1))，该分类器是使e(i)取值最大的分类器，即e(t(1))＝max{e(i)，i＝1，...，N}；(5)、从盲道反样本集中去除被第(4)步所正确归类的e(t(1))个盲道反样本，使盲道反样本集中样本的个数减少到w‑e(t(1))个；(6)、返回第(3)步，并利用从第(5)步得到的新的盲道反样本集和原先的盲道正样本集一起重新进行分类器训练，得到一个新的分类器C(t(2))；依次类推，直到第m次循环得到分类器C(t(m))，使盲道反样本集中样本的个数减少到零；(7)、将上述步骤得到的m个分类器C(t(1))，...，C(t(m))级联起来形成一个分级的分类器，作为最终对盲道的分类器；(8)、利用人行横道样本再次执行第(3)步到第(7)步，生成对人行横道的分类器。