可提高分類效能的物體影像檢測(cè)方法與裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種物體影像檢測(cè)方法，尤其涉及一種可提高分類效能的物體影像檢 測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 現(xiàn)今用于辨識(shí)各種影像格式的動(dòng)態(tài)物體檢測(cè)與辨識(shí)法，只能先圈選該影像中的障 礙物的某些部分，并將該部分分割后，利用圖形比對(duì)的方式與多已知圖形比對(duì)，才能判斷該 障礙物為何種物體，因此，其比對(duì)判斷能力的準(zhǔn)確度會(huì)受到分割的完整性的影響，意即，當(dāng) 圈選區(qū)域太小時(shí)，各部分易產(chǎn)生不連續(xù)區(qū)塊而不易組成完整的障礙物輪廓，造成誤判情形 大為增加與搜尋時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題。
[0003] 前述動(dòng)態(tài)物體檢測(cè)與影像辨識(shí)法，若是通過(guò)計(jì)算分割影像中各影像的特征值，并 建立一套邏輯機(jī)制以判斷影像中為何種物體時(shí)，其技術(shù)不易與現(xiàn)有嵌入式系統(tǒng)（Embedded system)結(jié)合，同時(shí)亦有處理耗時(shí)的問(wèn)題。
[0004] 當(dāng)前述物體檢測(cè)與影像辨識(shí)法用于辨識(shí)車輛周遭的障礙物時(shí)（如倒車影像或前 方碰撞警示），因其影像處理耗時(shí)、誤判機(jī)率大且不易與現(xiàn)有車輛系統(tǒng)結(jié)合，故有不適用于 車輛上的問(wèn)題。再者，已知框選障礙物技術(shù)運(yùn)用在車輛上有毫米波雷達(dá)，毫米波雷達(dá)具有： 測(cè)量距離遠(yuǎn)、運(yùn)作穩(wěn)定性高、較不受外在天候影響、可測(cè)量車輛間的距離及相對(duì)速度等優(yōu) 點(diǎn)。但其缺點(diǎn)是價(jià)格昂貴，運(yùn)用成本過(guò)高。
[0005] 關(guān)于車輛框選障礙物的另一種策略是：不固定框框選。此一策略的優(yōu)點(diǎn)在于不須 利用其他輔助器具，但缺點(diǎn)是計(jì)算量龐大，處理時(shí)間長(zhǎng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 如前揭所述，現(xiàn)有動(dòng)態(tài)物體檢測(cè)與影像辨識(shí)法因影像處理耗時(shí)、誤判機(jī)率大且不 易與現(xiàn)有車輛系統(tǒng)結(jié)合，故有不適用于車輛上的問(wèn)題；雖毫米波雷達(dá)運(yùn)用在車輛障礙物的 辨識(shí)具有測(cè)量距離遠(yuǎn)、穩(wěn)定性高且可測(cè)量相對(duì)車距與車速等優(yōu)點(diǎn)，但因價(jià)格昂貴而不可行。 為此本發(fā)明主要目的即提供一可提高分類效能的物體影像檢測(cè)方法與裝置，主要是由一嵌 入式系統(tǒng)執(zhí)行特定演算方法，以提高動(dòng)態(tài)物體的完整圈選而提高辨識(shí)準(zhǔn)確率，又該嵌入式 系統(tǒng)具運(yùn)算速度快與易于系統(tǒng)整合的優(yōu)點(diǎn)，藉此解決前述問(wèn)題。
[0007] 為達(dá)成前述目的所采取的主要技術(shù)手段是令前述可提高分類效能的物體影像檢 測(cè)方法，是由一嵌入式系統(tǒng)執(zhí)行下列步驟：
[0008] 取得一影像信息；
[0009] 確認(rèn)障礙物的位置：是檢測(cè)該影像信息以產(chǎn)生一個(gè)以上的障礙物的圈選范圍，該 圈選范圍是作為為障礙物的起始輪廓；
[0010] 辨識(shí)障礙物輪廓：針對(duì)該圈選范圍中的障礙物以一 Poisson向量主動(dòng)變形輪廓演 算法與多重網(wǎng)格演算法使用可變動(dòng)大小網(wǎng)格方式產(chǎn)生障礙物的正確輪廓；以及
[0011] 辨識(shí)障礙物類型：根據(jù)障礙物的正確輪廓圈選最大邊界以供一分類器辨識(shí)障礙物 類型。
[0012] 為達(dá)成前述目的所采取的主要技術(shù)手段是令前述可提高分類效能的物體影像檢 測(cè)裝置，其整合為一嵌入式系統(tǒng)并包含有：
[0013] 一影像輸入單元，其用以輸出一個(gè)以上的影像；
[0014] 一影像處理單元，其與影像輸入單元電連接，該影像處理單元內(nèi)建有一影像處理 程序，該影像處理程序以一 Poisson向量主動(dòng)變形輪廓演算法與一多重網(wǎng)格演算法的可變 動(dòng)大小網(wǎng)格方式辨識(shí)前述影像中的障礙物；以及
[0015] 一輸出單元，其與影像處理單元電連接，該輸出單元用以在辨識(shí)出障礙物時(shí)輸出 障礙物的警示信號(hào)。
[0016] 利用前述元件組成的可提高分類效能的物體影像檢測(cè)裝置，是由嵌入式系統(tǒng)執(zhí)行 影像檢測(cè)方法，以Poisson向量主動(dòng)變形輪廓演算法將影像信息轉(zhuǎn)換為流場(chǎng)分布，并利用 變分學(xué)圈選障礙物的輪廓，該多重網(wǎng)格演算法是通過(guò)非固定式的可變動(dòng)大小網(wǎng)格快速找出 數(shù)值解以提高運(yùn)算速度，藉此當(dāng)該嵌入式系統(tǒng)設(shè)置于車輛上時(shí)，可針對(duì)不同車輛視野，設(shè)定 其路面檢測(cè)范圍后，無(wú)需針對(duì)特定道路情境進(jìn)行條件判斷，且無(wú)需額外使用其他感測(cè)器，即 可由影像輸入單元或一攝影機(jī)對(duì)任意場(chǎng)景或任意視野進(jìn)行影像擷取，再由該嵌入式系統(tǒng)進(jìn) 行動(dòng)態(tài)物體辨識(shí)、檢測(cè)與警示，具有提高動(dòng)態(tài)物體的完整圈選及提高辨識(shí)準(zhǔn)確率的優(yōu)點(diǎn)，解 決現(xiàn)有動(dòng)態(tài)物體檢測(cè)與影像辨識(shí)法的誤判機(jī)率大、耗時(shí)以及不易與現(xiàn)有車輛系統(tǒng)結(jié)合的問(wèn) 題。
[0017] 以下結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)描述，但不作為對(duì)本發(fā)明的限定。
【附圖說(shuō)明】
[0018] 圖1是本發(fā)明較佳實(shí)施例的電路方框圖；
[0019] 圖2是本發(fā)明較佳實(shí)施例的流程圖；
[0020] 圖3是障礙物原圖及起始輪廓的示意圖；
[0021] 圖4是未采用Poisson向量流主動(dòng)變形輪廓演算法所產(chǎn)生的障礙物輪廓示意圖；
[0022] 圖5是采用Poisson向量流主動(dòng)變形輪廓演算法所產(chǎn)生的障礙物輪廓示意圖 (一）；
[0023] 圖6是采用Poisson向量流主動(dòng)變形輪廓演算法的障礙物輪廓示意圖（二）。
[0024] 其中，附圖標(biāo)記
[0025] 10嵌入式系統(tǒng) 11影像輸入單元
[0026] 12影像處理單元 121影像處理程序
[0027] 13輸出單元
【具體實(shí)施方式】
[0028] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的結(jié)構(gòu)原理和工作原理作具體的描述：
[0029] 關(guān)于本發(fā)明的較佳實(shí)施例，請(qǐng)參閱圖1所示，是于車輛上設(shè)有一嵌入式系統(tǒng)10,該 嵌入式系統(tǒng)10包含有依序連接的一影像輸入單元11、一影像處理單元12與一輸出單元 13,藉此，該嵌入式系統(tǒng)10可由影像輸入單元11取得外部影像，并經(jīng)影像處理單元12辨識(shí) 該影像中的障礙物輪廓及所屬類型，再由輸出單元13發(fā)出警示，而達(dá)到可辨識(shí)該車輛周圍 障礙物的目的。
[0030] 該影像輸入單元11是為一個(gè)以上的CXD攝影機(jī)或一個(gè)以上的CMOS攝影機(jī)，該影 像輸入單元11可設(shè)置于車輛的前方、車輛的后方、車輛的左側(cè)或車輛