本發(fā)明涉及圖像處理、交通安全技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于紅外夜視儀的行人檢測(cè)與識(shí)別方法。

背景技術(shù)：

車載紅外夜視儀是基于紅外熱成像原理設(shè)計(jì)并應(yīng)用于汽車輔助駕駛，具有廣泛的應(yīng)用前景和巨大的商業(yè)價(jià)值。近年來，由于黑夜或霧雨等惡劣的天氣條件下是交通事故發(fā)生的集中段，因此，各個(gè)研究機(jī)構(gòu)分析了事故原因后一致認(rèn)為，在汽車行駛過程中，駕駛員能夠提前幾秒對(duì)車輛前方的行人距離進(jìn)行預(yù)判，并采取正確的操作，可以大大的減少交通事故的發(fā)生，極大地改善了駕駛員駕車體驗(yàn)，提升駕駛安全系數(shù)。

目前，常用的行人檢測(cè)方法主要有光流法、背景相減法和幀差法。幀差法是對(duì)相對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)在連續(xù)的兩幀或者三幀圖像上比較灰度值的差異，然后對(duì)圖像進(jìn)行閾值處理提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，但是其精度不高，難以提取目標(biāo)真實(shí)的形狀。三幀差分法是在二幀圖像差分的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，該算法檢測(cè)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)形狀和位置參數(shù)更精確，從而可以更好地獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的信息。雖然三幀差分法適用于運(yùn)動(dòng)背景的目標(biāo)檢測(cè)，但效果仍然不夠理想。

通常行人識(shí)別是通過運(yùn)動(dòng)行人的形狀特征即幾何特征進(jìn)行識(shí)別，但是幾何特征識(shí)別方法常常產(chǎn)生誤判，精確度不高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種簡(jiǎn)便精確的基于紅外夜視儀的行人檢測(cè)與識(shí)別方法。

基于紅外夜視儀的行人檢測(cè)與識(shí)別方法，包括以下步驟：

S1：通過紅外夜視儀采集并保存視頻幀，實(shí)時(shí)更新當(dāng)前最新三幀的有效數(shù)據(jù)；

S2：對(duì)采集的三幀視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理；

S3：對(duì)處理后的三幀視頻圖像進(jìn)行區(qū)域匹配，令三幀灰度圖像分別為前一幀f_i-1(x,y)、當(dāng)前幀圖像f_i(x,y)和后一幀圖像f_i+1(x,y)，匹配過程如下：

S3-1：在前一幀圖像f_i-1(x,y)中選取一塊模塊區(qū)，大小設(shè)置為32×32；

S3-2：在當(dāng)前幀圖像f_i(x,y)中搜尋能夠匹配前一幀圖像f_i-1(x,y)中參考模板的最優(yōu)區(qū)域，并通過公式計(jì)算最優(yōu)匹配點(diǎn)，計(jì)算公式如下：

其中，f_i與f_i-1分別為當(dāng)前幀與前一幀圖像的灰度值，MAD(p,q)為最小絕對(duì)誤差，32×32為選取的區(qū)域匹配模板的大小，求取MAD(p,q)的最小值，所對(duì)應(yīng)的點(diǎn)即為最優(yōu)匹配點(diǎn)；

S3-3：計(jì)算當(dāng)前幀圖像f_i(x,y)和前一幀圖像f_i-1(x,y)的相對(duì)位移量ΔS，并對(duì)當(dāng)前幀圖像f_i(x,y)進(jìn)行補(bǔ)償，。后一幀圖像f_i+1的補(bǔ)償計(jì)算和當(dāng)前幀f_i相同；

S4：圖像補(bǔ)償完成后，進(jìn)行三幀差分計(jì)算，前一幀圖像與當(dāng)前幀補(bǔ)償后的圖像進(jìn)行查分運(yùn)算，運(yùn)算公式為：

D₁＝f′_i(x,y)-f_i-1(x,y)；

當(dāng)前幀圖像與后一幀補(bǔ)償后的圖像進(jìn)行差分運(yùn)算，運(yùn)算公式為：

D₂＝f′_i+1(x,y)-f_i(x,y)；

將兩次差分后的圖像進(jìn)行邏輯“與”運(yùn)算,運(yùn)算公式為：

D₃＝D₁∩D₂；

S5：對(duì)D₃圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)膨脹、腐蝕處理；

S6：根據(jù)幾何特征和運(yùn)動(dòng)速率特征進(jìn)行圖像的行人識(shí)別，用g₁(x,y)表示圖像中的第i個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像；

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的最小接矩形的長寬比為K，將掃描得到的待識(shí)別目標(biāo)最小外接矩形的坐標(biāo)分別記作，最頂端y_max(i)，最底端y_min(i)，最左端x_max(i)，最右端x_min(i)，其中，待識(shí)別目標(biāo)i∈[1,n]，則待識(shí)別部分的最小外接矩形的長寬比計(jì)算公式如下：

根據(jù)質(zhì)心計(jì)算公式求得目標(biāo)行人的質(zhì)心，計(jì)算公式為：

其中，i∈[1,n]，W_i為行人最小外界矩形的區(qū)域范圍，行人像素與是計(jì)算連續(xù)兩幀圖像待識(shí)別目標(biāo)得到的質(zhì)心坐標(biāo)，定義連續(xù)兩幀圖像的質(zhì)心坐標(biāo)公式為：

采集連續(xù)兩幀圖像的時(shí)間間隔為Δt，待識(shí)別區(qū)域的真實(shí)行人運(yùn)動(dòng)速率v的計(jì)算公式為：

根據(jù)幾何特征和運(yùn)動(dòng)速率特征進(jìn)行圖像的行人識(shí)別的識(shí)別算法的實(shí)現(xiàn)過程如下：

S6-1：標(biāo)定一幀圖像的待識(shí)別區(qū)域i，求取i區(qū)域最小外接矩形參數(shù)；

S6-2：計(jì)算最小外接矩形的長寬比K；

S6-3：求取連續(xù)兩幀圖像中待識(shí)別目標(biāo)的質(zhì)心，計(jì)算連續(xù)兩幀圖像的質(zhì)心距離與時(shí)間間隔；

S6-4：計(jì)算其質(zhì)心運(yùn)動(dòng)速率v；

S6-5：判斷K與v是否同時(shí)滿足特定的取值范圍：若滿足，標(biāo)定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)為行人，否則，忽略運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；

循環(huán)終止的條件：待識(shí)別區(qū)域i的值大于識(shí)別區(qū)域個(gè)數(shù)最大值n，循環(huán)終止。

本發(fā)明的有益效果是：

本發(fā)明改進(jìn)的三幀差分法可以完整地檢測(cè)目標(biāo)行人，絕大多數(shù)的細(xì)節(jié)信息得到了保留，很好地適用于動(dòng)態(tài)背景的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，是一種較好的行人檢測(cè)方法。通過行人的最小外接矩形及運(yùn)動(dòng)速率特征，建立了基于幾何和運(yùn)動(dòng)速率的行人識(shí)別方法，識(shí)別效果好，沒有出現(xiàn)誤判現(xiàn)象。

具體實(shí)施方式

以下具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步闡述，但不作為對(duì)本發(fā)明的限定。

將采集的車載紅外夜視圖采用本發(fā)明改進(jìn)的三幀差分法算法對(duì)圖像進(jìn)行處理；

通常情況，運(yùn)動(dòng)行人的形狀特征可以近似地認(rèn)為是矩形，則行人識(shí)別即可等效為求取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)行人的最小外接矩形長寬比K，約定行人在道路上正常直立行走，不考慮極端情況(包括行人臥地或彎腰)。對(duì)圖像檢測(cè)部分所標(biāo)定的待識(shí)別區(qū)域進(jìn)行掃描，將掃描得到的待識(shí)別目標(biāo)最小外接矩形的坐標(biāo)分別記作，最頂端y_max(i)，最底端y_min(i)，最左端X_min(i)，最右端X_max(i)，其中，待識(shí)別目標(biāo)i∈[1,n]，則待識(shí)別部分的最小外接矩形的長寬比計(jì)算公式如下：

由大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知，K的范圍大約為1.2-4.0之間。

對(duì)圖像待識(shí)別區(qū)域進(jìn)行掃描，對(duì)三個(gè)可疑運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)定，目標(biāo)1為車輛，目標(biāo)2為不明發(fā)光體，目標(biāo)3為行人；

掃描得到的待識(shí)別目標(biāo)1外圍輪廓的坐標(biāo)值為：最頂端y_max＝16，最底端y_min＝2，最左端X_min＝2，最右端X_max＝9的坐標(biāo)值為其中，則最小外接矩形的的長寬比K＝(16-2)/(9-2)＝2；

目標(biāo)2外圍輪廓的坐標(biāo)值為：最頂端y_max＝5，最底端y_min＝2，最左端X_min＝5，最右端X_max＝6的坐標(biāo)值為其中，則最小外接矩形的的長寬比K＝(5-2)/(6-5)＝3；

目標(biāo)3外圍輪廓的坐標(biāo)值為：最頂端y_max＝20，最底端y_min＝2，最左端X_min＝10，最右端X_max＝15的坐標(biāo)值為其中，則最小外接矩形的的長寬比K＝(20-2)/(15-10)＝3.8；

目標(biāo)1，目標(biāo)2，目標(biāo)3均可被識(shí)別出來，存在誤判。

求取連續(xù)兩幀圖像中待識(shí)別目標(biāo)的質(zhì)心,計(jì)算連續(xù)兩幀圖像的質(zhì)心距離與時(shí)間間隔，計(jì)算質(zhì)心運(yùn)動(dòng)速率；

用g₁(x,y)表示圖像中的第i個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的最小接矩形的長寬比為K，根據(jù)質(zhì)心計(jì)算公式求得目標(biāo)行人的質(zhì)心，計(jì)算公式為：

其中，i∈[1,n]，W_i為行人最小外界矩形的區(qū)域范圍，行人像素與是計(jì)算連續(xù)兩幀圖像待識(shí)別目標(biāo)得到的質(zhì)心坐標(biāo)，定義連續(xù)兩幀圖像的質(zhì)心坐標(biāo)公式為：

采集連續(xù)兩幀圖像的時(shí)間間隔為Δt，待識(shí)別區(qū)域的真實(shí)行人運(yùn)動(dòng)速率v的計(jì)算公式為：

根據(jù)大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)求得道路上真實(shí)的行人運(yùn)動(dòng)速率(包括行走和跑的情況)范圍為0.8-1.8m/s；

計(jì)算出目標(biāo)1的速率為10m/s，目標(biāo)2的速率為0m/s，目標(biāo)3的運(yùn)動(dòng)速率為1.2m/s；

通過本發(fā)明的方法只將目標(biāo)3識(shí)別了出來，沒有出現(xiàn)誤判現(xiàn)象。