本發(fā)明汽車輔助駕駛技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及的是一種檢測行人橫穿道路的方法、裝置及可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，車輛成為人們交通出行的普遍工具。道路上車輛的增加，交通事故也日益增多，已經(jīng)成為了一個嚴(yán)重危害社會的公共安全問題。汽車在高速行駛時，若有行人非法橫穿道路，駕駛員很難做出應(yīng)急反應(yīng)，采取有效的措施防止事故的發(fā)生，對行人、駕駛員造成很高的危險性。現(xiàn)有技術(shù)通過采用先進(jìn)的智能駕駛輔助裝置可以提前檢測到前方的橫穿行人等危險目標(biāo)，發(fā)出警告，從而使得駕駛員提前做出反應(yīng)或者是強(qiáng)制制動使得其脫離危險狀態(tài)。

但是現(xiàn)有技術(shù)不夠成熟，在識別和反應(yīng)速度上較慢，影響了實際使用體驗以及不利于提高用戶的安全。

因此，針對上述缺陷，現(xiàn)有技術(shù)還有待于改進(jìn)和發(fā)展。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于，針對現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，提供一種檢測行人橫穿道路的方法、裝置及可讀存儲介質(zhì)，旨在通過使用測距的方法較準(zhǔn)確地設(shè)置了車前感興趣區(qū)域，并通過對行人特征提取及腳底精確定位，最后結(jié)合行人運(yùn)動狀態(tài)對橫穿行人進(jìn)行判斷，提高檢測的準(zhǔn)確率，對駕駛員進(jìn)行預(yù)警提示，降低駕駛員和行人發(fā)生傷害的幾率。

本發(fā)明解決技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案如下：

一種檢測行人橫穿道路的方法，其中，所述方法包括：

步驟a，通過預(yù)先設(shè)置在車輛上的攝像機(jī)按照預(yù)設(shè)的采樣頻率采集車輛前方的視頻圖像數(shù)據(jù)；

步驟b，通過微處理器對所述視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)算法的計算處理，形成處理后的檢測結(jié)果；

步驟c，通過客戶端應(yīng)用軟件接收行人的檢測結(jié)果及危險狀態(tài)系數(shù)的數(shù)據(jù)，根據(jù)行人橫穿道路的結(jié)果對駕駛員進(jìn)行預(yù)警。

所述的檢測行人橫穿道路的方法，其中，所述計算處理包括：采用分類器對行人進(jìn)行檢測計算、基于行人腳底定位的方法對行人位置進(jìn)行檢測計算、計算行人的運(yùn)動矢量參數(shù)、對行人是否橫穿馬路進(jìn)行判斷計算。

所述的檢測行人橫穿道路的方法，其中，所述檢測行人橫穿道路的方法具體包括：通過對攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，建立單目測距模型，設(shè)置前方感興趣區(qū)域，具體步驟為：

通過對攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，獲取攝像機(jī)焦距設(shè)為f，獲取圖像坐標(biāo)系原點(diǎn)到像素坐標(biāo)系中的坐標(biāo)設(shè)為(u0，v0)，測量攝像機(jī)安裝位置與水平地面的高度，設(shè)為h，測量攝像機(jī)的中心軸與水平方向的夾角，設(shè)為θ；

建立平面水平方向單目測距模型和垂直方向的單目測距模型，根據(jù)所述模型計算出像素坐標(biāo)系的坐標(biāo)在世界坐標(biāo)系的物理距離，假設(shè)世界坐標(biāo)系的z軸垂直于地面向上，y軸方向與車輛正前方重合，坐標(biāo)軸符合右手法則，根據(jù)世界坐標(biāo)系到像素坐標(biāo)系的幾何關(guān)系，計算出像素坐標(biāo)系中點(diǎn)(u，v)在垂直方向上的測距模型為：

平面點(diǎn)在水平方向上的測距模型為：

設(shè)置車前感興趣區(qū)域，根據(jù)測距模型計算出圖像上所有的像素點(diǎn)的像素坐標(biāo)系坐標(biāo)(u，v)在世界坐標(biāo)系中對應(yīng)的物理坐標(biāo)(distantx，distanty)，并形成記錄表；然后設(shè)置車前方感興趣區(qū)域的水平方向距離范圍，設(shè)為[sdistantx，edistantx]，垂直方向的距離范圍，設(shè)為[sdistanty，edistanty]，建立掩碼圖，將記錄表中物理坐標(biāo)(distantx，distanty)符合條件:sdistantx<distantx<edistantx與sdistanty<distanty<edistanty的對應(yīng)像素坐標(biāo)系的像素點(diǎn)在掩碼圖上標(biāo)記為1，否則標(biāo)記為0，并且掩碼圖中為1的坐標(biāo)位置為車前感興趣的區(qū)域。

所述的檢測行人橫穿道路的方法，其中，所述檢測行人橫穿道路的方法具體包括：采用特征提取方法并采用分類器的方法對行人進(jìn)行檢測，具體步驟為：

通過對預(yù)定角度方向的像素梯度進(jìn)行提取，所述預(yù)定角度方向包括：0度方向、45度方向、90度方向、135度方向、及2個凸方向?qū)D(zhuǎn)折處；設(shè)坐標(biāo)點(diǎn)為(x，y)的像素點(diǎn)提取到的梯度為g1(x，y)、g2(x，y)、g3(x，y)、g4(x，y)、g5(x，y)、g6(x，y)；gk(x，y)計算的方法為第k個特征提取算子與坐標(biāo)點(diǎn)為(x，y)的鄰近3×3區(qū)域范圍的圖像像素的灰度值進(jìn)行點(diǎn)積運(yùn)算，其中1<＝k<＝6；

計算坐標(biāo)點(diǎn)像素點(diǎn)的梯度幅值，設(shè)為g，其公式如下：

選擇g1、g2、…、g6的梯度幅值最大的方向作為該像素點(diǎn)的梯度方向，然后進(jìn)行反正弦操作得到方向值，設(shè)為o，其計算公式如下：

|gk|＝max(|g1|，|g2|，|g3|，|g4|，|g5|，|g6|)；

o＝arcsin(max(gk))；

通過色彩區(qū)分不同目標(biāo)，將圖像轉(zhuǎn)換為hsv顏色空間，記錄像素點(diǎn)的h、s、v的顏色值作為顏色特征，設(shè)r、g、b分別為rgb圖像三個通道的顏色值；k1＝max{r，g，b}，k2＝min{r，g，b}，計算公式如下：

v＝k1/255

將上述特征串聯(lián)，得到該像素點(diǎn)的特征向量，設(shè)為：

[g1，g2，g3，g4，g5，g6，g，o，h，s，v]；

提取訓(xùn)練樣本圖像的每個像素點(diǎn)的特征向量，然后通過分類器進(jìn)行訓(xùn)練，得到行人檢測分類器。

所述的檢測行人橫穿道路的方法，其中，所述檢測行人橫穿道路的方法具體包括：通過采用行人腳底定位的方法準(zhǔn)確地得到行人的位置，采用如下的步驟精確定位行人腳底的切線位置：

使用分類器對行人進(jìn)行檢測，得到行人的外接矩形框；

計算外接矩形框的下半部分像素點(diǎn)的梯度幅值g；

計算外接矩形框下半部分每一行像素的梯度幅值總和，設(shè)為得到序列array＝(h(1)，h(2)，...，h(h/2))；其中w、h分別表示目標(biāo)外接矩形框的寬高，i代表下半部分矩形框的行號；

對序列進(jìn)行高斯濾波操作，得到sarray，計算所述序列的極小值，即符合條件sarray[i]<sarray[i-1]并且sarray[i]<sarray[i+1]，計算極小值的差異度為|sarray[i-1]-sarray[i+1]|，選擇差異度最大的極小值對應(yīng)的位置作為腳底位置。

所述的檢測行人橫穿道路的方法，其中，所述檢測行人橫穿道路的方法具體包括：對橫穿行人進(jìn)行跟蹤，得到其運(yùn)動歷史軌跡信息，由此計算出行人的運(yùn)動矢量參數(shù)，具體步驟為：

計算行人的運(yùn)動矢量信息，獲取行人的運(yùn)動信息，融合行人時域信息進(jìn)行判斷，在連續(xù)的視頻幀中，使用卡爾曼濾波器的方法對行人的位置進(jìn)行跟蹤，采用行人外接矩形框底部的中心點(diǎn)坐標(biāo)代表行人的位置，設(shè)為p(n)；然后計算其運(yùn)動矢量b(n)(n表示第n視頻幀)，如下公式：

b(n)＝p(n)-p(n-1)

接著使用濾波器其運(yùn)動序列進(jìn)行濾波，如下公式：

最后得到行人第n幀的運(yùn)動矢量；

再計算目標(biāo)的運(yùn)動方向，如下公式：

angle(n)＝arctan(|by(n)/bx(n)|)

其中by(n)與bx(n)分別表示運(yùn)動矢量b(n)在y軸方向和x軸方向的分量；

計算橫穿行人的檢測結(jié)果的過程為：當(dāng)行人的位置在掩碼圖中的標(biāo)記為1時，且運(yùn)動矢量的標(biāo)量大于閾值，即|b(n)|>threshb(threshb為設(shè)定的閾值)，并且運(yùn)動方向的夾角與水平方向接近或者小于一定夾角時，即angle(n)<thresha(thresha為設(shè)定的閾值)，判斷為行人橫穿道路。

所述的檢測行人橫穿道路的方法，其中，當(dāng)通過客戶端應(yīng)用軟件接收行人的檢測結(jié)果及危險狀態(tài)系數(shù)的數(shù)據(jù)，判斷出行人橫穿道路時，通過客戶端應(yīng)用軟件發(fā)出語音提示或者警告對駕駛員進(jìn)行預(yù)警，提示駕駛員注意車輛前方橫穿道路的行人，并采取相關(guān)制動措施。

一種檢測行人橫穿道路的裝置，其中，所述裝置包括：

圖像傳感器單元、網(wǎng)絡(luò)傳輸單元、微處理器單元、客戶端應(yīng)用軟件；

所述圖像傳感器單元和網(wǎng)絡(luò)傳輸單元連接，所述圖像傳感器單元用于按照預(yù)設(shè)的采樣頻率采集車輛前方的視頻圖像數(shù)據(jù)，并將所述視頻圖像數(shù)據(jù)發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)傳輸單元；

所述網(wǎng)絡(luò)傳輸單元和微處理器單元連接，所述網(wǎng)絡(luò)傳輸單元將接收到的所述視頻圖像數(shù)據(jù)發(fā)送到微處理器單元；

所述微處理器單元用于對所述視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)算法的計算處理，形成處理后的檢測結(jié)果，并將所述檢測結(jié)果發(fā)送到所述網(wǎng)絡(luò)傳輸單元；

所述網(wǎng)絡(luò)傳輸單元和客戶端應(yīng)用軟件連接，所述網(wǎng)絡(luò)傳輸單元將從所述微處理器單元接收到所述檢測結(jié)果發(fā)送到到客戶端應(yīng)用軟件；

所述客戶端應(yīng)用軟件用于接收行人的檢測結(jié)果及危險狀態(tài)系數(shù)的數(shù)據(jù)，并根據(jù)行人橫穿道路的結(jié)果對駕駛員進(jìn)行預(yù)警。

所述的檢測行人橫穿道路的裝置，其中，所述微處理器單元進(jìn)行的計算處理包括：采用分類器對行人進(jìn)行檢測計算、基于行人腳底定位的方法對行人位置進(jìn)行檢測計算、計算行人的運(yùn)動矢量參數(shù)、對行人是否橫穿馬路進(jìn)行判斷計算；以及用于攝像機(jī)標(biāo)定處理，建立單目測距模型，并設(shè)置前方感興趣區(qū)域的計算。

一種可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，其中，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)所述檢測行人橫穿道路的方法的步驟。

本發(fā)明公開了一種檢測行人橫穿道路的方法、裝置及可讀存儲介質(zhì)，所述方法包括：通過預(yù)先設(shè)置在車輛上的攝像機(jī)按照預(yù)設(shè)的采樣頻率采集車輛前方的視頻圖像數(shù)據(jù)；通過微處理器對所述視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)算法的計算處理，形成處理后的檢測結(jié)果；通過客戶端應(yīng)用軟件接收行人的檢測結(jié)果及危險狀態(tài)系數(shù)的數(shù)據(jù)，根據(jù)行人橫穿道路的結(jié)果對駕駛員進(jìn)行預(yù)警。本發(fā)明通過使用測距的方法較準(zhǔn)確地設(shè)置了車前感興趣區(qū)域，并通過對行人特征提取及腳底精確定位，最后結(jié)合行人運(yùn)動狀態(tài)對橫穿行人進(jìn)行判斷，提高檢測的準(zhǔn)確率，對駕駛員進(jìn)行預(yù)警提示，降低駕駛員和行人發(fā)生傷害的幾率。

附圖說明

圖1是本發(fā)明檢測行人橫穿道路的方法的較佳實施例的流程圖。

圖2是本發(fā)明檢測行人橫穿道路的裝置的較佳實施例的功能原理框圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚、明確，以下參照附圖并舉實施例對本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

請參閱圖1，圖1是本發(fā)明檢測行人橫穿道路的方法的較佳實施例的流程圖。

如圖1所示，本發(fā)明實施例提供的一種檢測行人橫穿道路的方法，包括以下步驟：

步驟s100，通過預(yù)先設(shè)置在車輛上的攝像機(jī)按照預(yù)設(shè)的采樣頻率采集車輛前方的視頻圖像數(shù)據(jù)。

本發(fā)明具體實施時，預(yù)先將攝像機(jī)安裝在車輛擋風(fēng)玻璃上，并調(diào)節(jié)好攝像機(jī)的視角，用于攝像機(jī)監(jiān)測處于視野中的橫穿道路的人。

按照預(yù)設(shè)的采樣頻率(定義了每秒從連續(xù)信號中提取并組成離散信號的采樣個數(shù)，它用赫茲(hz)來表示，采樣頻率的倒數(shù)是采樣周期或者叫作采樣時間，它是采樣之間的時間間隔，通俗的講采樣頻率是指每秒鐘采集多少個信號樣本)采集車輛前方的視頻圖像數(shù)據(jù)，是為了車輛在行駛過程中時刻監(jiān)控車輛前方可能出現(xiàn)的橫穿道路的行人，也就是說通過圖像傳感器單元中的攝像機(jī)采集車輛前方的視頻圖像數(shù)據(jù)后發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)傳輸單元，網(wǎng)絡(luò)傳輸單元再將視頻圖像數(shù)據(jù)發(fā)送到微處理器單元進(jìn)行處理。

步驟s200，通過微處理器對所述視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)算法的計算處理，形成處理后的檢測結(jié)果。

本發(fā)明中，當(dāng)微處理器單元接受來自網(wǎng)絡(luò)傳輸單元發(fā)送的視頻圖像數(shù)據(jù)后，微處理器單元中的微處理器對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行計算處理，形成處理后的檢測結(jié)果，并將檢測結(jié)果發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)傳輸單元，網(wǎng)絡(luò)傳輸單元將檢測結(jié)果到發(fā)送客戶端應(yīng)用軟件。

微處理器對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行計算處理包括：采用分類器對行人進(jìn)行檢測計算、基于行人腳底定位的方法對行人位置進(jìn)行檢測計算、計算行人的運(yùn)動矢量參數(shù)、對行人是否橫穿馬路進(jìn)行判斷計算。

下面對這幾種計算進(jìn)行具體的介紹：

(1)通過對攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，建立單目測距模型，設(shè)置前方感興趣區(qū)域，具體步驟為：

通過對攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，獲取攝像機(jī)焦距設(shè)為f，獲取圖像坐標(biāo)系原點(diǎn)到像素坐標(biāo)系中的坐標(biāo)設(shè)為(u0，v0)，測量攝像機(jī)安裝位置與水平地面的高度，設(shè)為h，測量攝像機(jī)的中心軸與水平方向的夾角，設(shè)為θ；

建立平面水平方向單目測距模型和垂直方向的單目測距模型，根據(jù)所述模型計算出像素坐標(biāo)系的坐標(biāo)在世界坐標(biāo)系的物理距離，假設(shè)世界坐標(biāo)系的z軸垂直于地面向上，y軸方向與車輛正前方重合，坐標(biāo)軸符合右手法則，根據(jù)世界坐標(biāo)系到像素坐標(biāo)系的幾何關(guān)系，計算出像素坐標(biāo)系中點(diǎn)(u，v)在垂直方向上的測距模型為：

平面點(diǎn)在水平方向上的測距模型為：

設(shè)置車前感興趣區(qū)域，根據(jù)測距模型計算出圖像上所有的像素點(diǎn)的像素坐標(biāo)系坐標(biāo)(u，v)在世界坐標(biāo)系中對應(yīng)的物理坐標(biāo)(distantx，distanty)，并形成記錄表；然后設(shè)置車前方感興趣區(qū)域的水平方向距離范圍，設(shè)為[sdistantx，edistantx]，垂直方向的距離范圍，設(shè)為[sdistanty，edistanty]，建立掩碼圖(掩碼圖是黑色和白色組成的圖，要顯示的部分是黑色，透明部分是白色的，與之相對應(yīng)的還有一個原圖，原圖的透明部分是白色的)，將記錄表中物理坐標(biāo)(distantx，distanty)符合條件:sdistantx<distantx<edistantx與sdistanty<distanty<edistanty的對應(yīng)像素坐標(biāo)系的像素點(diǎn)在掩碼圖上標(biāo)記為1，否則標(biāo)記為0，并且掩碼圖中為1的坐標(biāo)位置為車前感興趣的區(qū)域。

(2)采用特征提取方法并采用分類器的方法對行人進(jìn)行檢測，具體步驟為：

為了減少不相關(guān)特征的干擾，提出主要對下面幾個具有代表性方向的像素梯度進(jìn)行提取，通過對預(yù)定角度方向的像素梯度進(jìn)行提取，所述預(yù)定角度方向包括：0度方向、45度方向、90度方向、135度方向、及2個凸方向?qū)D(zhuǎn)折處；設(shè)坐標(biāo)點(diǎn)為(x，y)的像素點(diǎn)提取到的梯度為g1(x，y)、g2(x，y)、g3(x，y)、g4(x，y)、g5(x，y)、g6(x，y)；采用的特征提取算子分別如下：[1,2,1；0,0,0；-1,-2,-1]；[2,1,0；1,0,-1；0,-1,-2]；[1,0,-1；2,0,-2；1,0,-1]；[0,-1,-2；1,0,-1；2,1,0]；[1,-1,0；1,-2,-1；0,1,1]；[1,1,0；-1,-2,1；0,-1,1]。gk(x，y)計算的方法為第k個特征提取算子與坐標(biāo)點(diǎn)為(x，y)的鄰近3×3區(qū)域范圍的圖像像素的灰度值進(jìn)行點(diǎn)積運(yùn)算，其中1<＝k<＝6；

計算坐標(biāo)點(diǎn)像素點(diǎn)的梯度幅值，設(shè)為g，其公式如下：

選擇g1、g2、…、g6的梯度幅值最大的方向作為該像素點(diǎn)的梯度方向，然后進(jìn)行反正弦操作得到方向值，設(shè)為o，其計算公式如下：

|gk|＝max(|g1|，|g2|，|g3|，|g4|，|g5|，|g6|)；

o＝arcsin(max(gk))；

色彩是區(qū)分不同目標(biāo)的一個重要度量因子，為了得到更符合人眼視覺特性的顏色信息，通過色彩區(qū)分不同目標(biāo)，將圖像轉(zhuǎn)換為hsv顏色空間，記錄像素點(diǎn)的h、s、v的顏色值作為顏色特征，設(shè)r、g、b分別為rgb圖像三個通道的顏色值；k1＝max{r，g，b}，k2＝min{r，g，b}，計算公式如下：

v＝k1/255

將上述特征串聯(lián)，得到該像素點(diǎn)的特征向量，設(shè)為：

[g1，g2，g3，g4，g5，g6，g，o，h，s，v]；

提取訓(xùn)練樣本圖像的每個像素點(diǎn)的特征向量，然后通過分類器進(jìn)行訓(xùn)練，得到行人檢測分類器。

(3)通過采用行人腳底定位的方法準(zhǔn)確地得到行人的位置，采用行人腳底定位的方法準(zhǔn)確地得到行人的位置，由于分類器難以使得每一個外接矩形框的底部都與行人的腳底相切，因此難以對行人的腳底位置進(jìn)行準(zhǔn)確的定位，根據(jù)行人的腳部與地面部分像素點(diǎn)的梯度特征存在的差異性，采用如下的方法精確定位行人腳底的切線位置：

使用分類器對行人進(jìn)行檢測，得到行人的外接矩形框；

計算外接矩形框的下半部分像素點(diǎn)的梯度幅值g；

計算外接矩形框下半部分每一行像素的梯度幅值總和，設(shè)為得到序列array＝(h(1)，h(2)，...，h(h/2))；其中w、h分別表示目標(biāo)外接矩形框的寬高，i代表下半部分矩形框的行號；

對序列進(jìn)行高斯濾波(高斯濾波實質(zhì)上是一種信號的濾波器，是一種線性平滑濾波，適用于消除高斯噪聲，廣泛應(yīng)用于圖像處理的減噪過程，通俗的講，高斯濾波就是對整幅圖像進(jìn)行加權(quán)平均的過程，每一個像素點(diǎn)的值，都由其本身和鄰域內(nèi)的其他像素值經(jīng)過加權(quán)平均后得到，高斯濾波的具體操作是：用一個模板(或稱卷積、掩模)掃描圖像中的每一個像素，用模板確定的鄰域內(nèi)像素的加權(quán)平均灰度值去替代模板中心像素點(diǎn)的值)操作，得到sarray，計算所述序列的極小值，即符合條件sarray[i]<sarray[i-1]并且sarray[i]<sarray[i+1]，計算極小值的差異度為|sarray[i-1]-sarray[i+1]|，選擇差異度最大的極小值對應(yīng)的位置作為腳底位置。

(4)對橫穿行人進(jìn)行跟蹤，得到其運(yùn)動歷史軌跡信息，由此計算出行人的運(yùn)動矢量參數(shù)，具體步驟為：

計算行人的運(yùn)動矢量信息，獲取行人的運(yùn)動信息，融合行人時域信息進(jìn)行判斷，在連續(xù)的視頻幀中，使用卡爾曼濾波器(卡爾曼濾波器是一種由卡爾曼(kalman)提出的用于時變線性系統(tǒng)的遞歸濾波器，這個系統(tǒng)可用包含正交狀態(tài)變量的微分方程模型來描述，這種濾波器是將過去的測量估計誤差合并到新的測量誤差中來估計將來的誤差)的方法對行人的位置進(jìn)行跟蹤，采用行人外接矩形框底部的中心點(diǎn)坐標(biāo)代表行人的位置，設(shè)為p(n)；然后計算其運(yùn)動矢量b(n)(n表示第n視頻幀)，如下公式：

b(n)＝p(n)-p(n-1)

接著使用濾波器其運(yùn)動序列進(jìn)行濾波，如下公式：

最后得到行人第n幀的運(yùn)動矢量；

再計算目標(biāo)的運(yùn)動方向，如下公式：

angle(n)＝arctan(|by(n)/bx(n)|)

其中by(n)與bx(n)分別表示運(yùn)動矢量b(n)在y軸方向和x軸方向的分量；

計算橫穿行人的檢測結(jié)果的過程為：當(dāng)行人的位置在掩碼圖中的標(biāo)記為1時，且運(yùn)動矢量的標(biāo)量大于閾值，即|b(n)|>threshb(threshb為設(shè)定的閾值)，并且運(yùn)動方向的夾角與水平方向接近或者小于一定夾角時，即angle(n)<thresha(thresha為設(shè)定的閾值)，判斷為行人橫穿道路。

步驟s300，通過客戶端應(yīng)用軟件接收行人的檢測結(jié)果及危險狀態(tài)系數(shù)的數(shù)據(jù)，根據(jù)行人橫穿道路的結(jié)果對駕駛員進(jìn)行預(yù)警。

本發(fā)明中，當(dāng)通過客戶端應(yīng)用軟件接收行人的檢測結(jié)果及危險狀態(tài)系數(shù)的數(shù)據(jù)，判斷出行人橫穿道路時，比如通過客戶端應(yīng)用軟件發(fā)出語音提示或者警告對駕駛員進(jìn)行預(yù)警，提示駕駛員注意車輛前方橫穿道路的行人，并采取相關(guān)制動措施，降低發(fā)生意外事故的風(fēng)險。

基于上述實施例，本發(fā)明還提供一種檢測行人橫穿道路的裝置，請參閱圖2，圖2是本發(fā)明檢測行人橫穿道路的裝置的較佳實施例的功能原理框圖。

如圖2所示，所述裝置包括：

圖像傳感器單元10、網(wǎng)絡(luò)傳輸單元20、微處理器單元30、客戶端應(yīng)用軟件40；

所述圖像傳感器單元10和網(wǎng)絡(luò)傳輸單元20連接，所述圖像傳感器單元10用于按照預(yù)設(shè)的采樣頻率采集車輛前方的視頻圖像數(shù)據(jù)，并將所述視頻圖像數(shù)據(jù)發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)傳輸單元20；

所述網(wǎng)絡(luò)傳輸單元20和微處理器單元30連接，所述網(wǎng)絡(luò)傳輸單元20將接收到的所述視頻圖像數(shù)據(jù)發(fā)送到微處理器單元30；

所述微處理器單元30用于對所述視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)算法的計算處理，形成處理后的檢測結(jié)果，并將所述檢測結(jié)果發(fā)送到所述網(wǎng)絡(luò)傳輸單元20；

所述網(wǎng)絡(luò)傳輸單元20和客戶端應(yīng)用軟件40連接，所述網(wǎng)絡(luò)傳輸單元20將從所述微處理器單元30接收到所述檢測結(jié)果發(fā)送到到客戶端應(yīng)用軟件40；

所述客戶端應(yīng)用軟件40用于接收行人的檢測結(jié)果及危險狀態(tài)系數(shù)的數(shù)據(jù)，并根據(jù)行人橫穿道路的結(jié)果對駕駛員進(jìn)行預(yù)警；具體如上所述。

進(jìn)一步地，所述的檢測行人橫穿道路的裝置，其中，所述微處理器單元30進(jìn)行的計算處理包括：采用分類器對行人進(jìn)行檢測計算、基于行人腳底定位的方法對行人位置進(jìn)行檢測計算、計算行人的運(yùn)動矢量參數(shù)、對行人是否橫穿馬路進(jìn)行判斷計算；以及用于攝像機(jī)標(biāo)定處理，建立單目測距模型，并設(shè)置前方感興趣區(qū)域的計算；具體如上所述。

本發(fā)明還提供一種可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，其中，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)所述檢測行人橫穿道路的方法的步驟，例如包括：通過預(yù)先設(shè)置在車輛上的攝像機(jī)按照預(yù)設(shè)的采樣頻率采集車輛前方的視頻圖像數(shù)據(jù)；通過微處理器對所述視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)算法的計算處理，形成處理后的檢測結(jié)果；通過客戶端應(yīng)用軟件接收行人的檢測結(jié)果及危險狀態(tài)系數(shù)的數(shù)據(jù)，根據(jù)行人橫穿道路的結(jié)果對駕駛員進(jìn)行預(yù)警。

綜上所述，本發(fā)明公開了一種檢測行人橫穿道路的方法、裝置及可讀存儲介質(zhì)，所述方法包括：通過預(yù)先設(shè)置在車輛上的攝像機(jī)按照預(yù)設(shè)的采樣頻率采集車輛前方的視頻圖像數(shù)據(jù)；通過微處理器對所述視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)算法的計算處理，形成處理后的檢測結(jié)果；通過客戶端應(yīng)用軟件接收行人的檢測結(jié)果及危險狀態(tài)系數(shù)的數(shù)據(jù)，根據(jù)行人橫穿道路的結(jié)果對駕駛員進(jìn)行預(yù)警。本發(fā)明通過使用測距的方法較準(zhǔn)確地設(shè)置了車前感興趣區(qū)域，并通過對行人特征提取及腳底精確定位，最后結(jié)合行人運(yùn)動狀態(tài)對橫穿行人進(jìn)行判斷，提高檢測的準(zhǔn)確率，對駕駛員進(jìn)行預(yù)警提示，降低駕駛員和行人發(fā)生傷害的幾率。

當(dāng)然，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實現(xiàn)上述實施例方法中的全部或部分流程，是可以通過計算機(jī)程序來指令相關(guān)硬件(如處理器，控制器等)來完成，所述的程序可存儲于一計算機(jī)可讀取的存儲介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時可包括如上述各方法實施例的流程。其中所述的存儲介質(zhì)可為存儲器、磁碟、光盤等。

應(yīng)當(dāng)理解的是，本發(fā)明的應(yīng)用不限于上述的舉例，對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來說，可以根據(jù)上述說明加以改進(jìn)或變換，所有這些改進(jìn)和變換都應(yīng)屬于本發(fā)明所附權(quán)利要求的保護(hù)范圍。