一種基于車載雙目相機(jī)的前方道路行人快速測(cè)距方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺及圖像處理等技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于車載雙目相機(jī) 的前方道路行人快速測(cè)距方法，可用于復(fù)雜場(chǎng)景下的汽車自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 自動(dòng)駕駛汽車不僅能大大提高交通系統(tǒng)的效率和安全性，同時(shí)也為我們節(jié)省了很 多寶貴時(shí)間，將是未來汽車發(fā)展的主流。在基于視覺導(dǎo)航的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，目標(biāo)的檢測(cè)和 測(cè)距是其中的關(guān)鍵技術(shù)，直接決定了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的性能。
[0003] 在基于視覺的導(dǎo)航中，雙目視覺技術(shù)是自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)中的主流應(yīng)用技術(shù)。雙 目測(cè)距利用雙目立體視覺的原理，即兩臺(tái)攝像機(jī)分別對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行圖像采集，把采集到 的兩幅圖像進(jìn)行處理后通過立體匹配來計(jì)算出被測(cè)物體的深度距離。
[0004] 現(xiàn)有的基于雙目立體視覺的自動(dòng)駕駛輔助目標(biāo)檢測(cè)方法主要是通過同步采集安 裝在車輛正前方的兩個(gè)圖像傳感器（Charge-coupledDevice，CCD)各自輸出的一幀圖像， 然后對(duì)采集圖像分別進(jìn)行畸變校正；調(diào)用立體匹配流程對(duì)校正后的兩幅圖像進(jìn)行立體匹 配，得到左右兩幅圖像中所有對(duì)應(yīng)點(diǎn)的關(guān)系；根據(jù)攝像機(jī)參數(shù)計(jì)算兩個(gè)CCD攝像機(jī)的投影 矩陣；尋找兩幅校正后的圖像中所對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)對(duì)；根據(jù)投影矩陣對(duì)該時(shí)刻采集的圖像進(jìn)行 場(chǎng)景的三維重建，得到障礙物場(chǎng)景的空間坐標(biāo)，最后輸出障礙物位置信息。另外一種方法是 通過雙目視覺中的對(duì)應(yīng)關(guān)系，對(duì)比兩幅圖像，獲得雙目圖像的視差圖；根據(jù)視差圖獲取視差 圖相關(guān)線，利用霍夫變換，檢測(cè)相關(guān)線上對(duì)應(yīng)于目標(biāo)的目標(biāo)相關(guān)線，得到目標(biāo)的位置信息。
[0005] 在這兩種基于雙目視覺的自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)中，一種是需要建立左右圖像中所有 像素點(diǎn)的匹配關(guān)系，然后計(jì)算投影矩陣，重建場(chǎng)景的三維信息。由于雙目圖像信息量非常 大，建立每個(gè)像素點(diǎn)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系以及重建三維場(chǎng)景的過程都非常消耗計(jì)算時(shí)間，對(duì)于 快速的道路環(huán)境下，不能夠達(dá)到實(shí)時(shí)的處理效果。另一種是通過將道路抽象成一條直線，然 后將位于道路上的目標(biāo)抽象成一條與道路相交的直線，通過檢測(cè)直線來檢測(cè)障礙物。在進(jìn) 行抽象的過程中，背景中的目標(biāo)也非常有可能被檢測(cè)為立在道路直線上的直線。因此這種 方法對(duì)于目標(biāo)的檢測(cè)準(zhǔn)確性不高。另外這種方法沒有建立深度圖，所輸出的前方障礙物的 位置關(guān)系僅僅是相對(duì)的位置關(guān)系，無法得到確切的車輛與障礙物的具體距離。另外，兩種方 法中都沒有考慮檢測(cè)障礙物的種類，導(dǎo)致這種方法無法實(shí)現(xiàn)障礙物對(duì)應(yīng)的危險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是克服現(xiàn)有基于雙目的行人檢測(cè)和測(cè)距中存在的檢 測(cè)速度不足和檢測(cè)精度不夠的缺陷，充分利用雙目視覺的特性，提供一種快速有效的道路 場(chǎng)景下行人的檢測(cè)和測(cè)距方法。
[0007] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種快速的道路場(chǎng)景下行人檢測(cè)和測(cè)距的方 法，所述方法包括如下步驟：
[0008] (1)從雙目連續(xù)幀圖像數(shù)據(jù)庫中或者是雙目攝像頭中獲取一幀雙目圖像作為當(dāng)前 幀圖像；
[0009] (2)對(duì)輸入的雙目圖像進(jìn)行預(yù)處理；
[0010] (3)對(duì)經(jīng)過預(yù)處理后的當(dāng)前幀雙目圖像，建立雙目圖像道路場(chǎng)景柱狀模型，以限定 后續(xù)步驟中的檢測(cè)搜索范圍；
[0011] (4)對(duì)當(dāng)前幀雙目圖像中的左圖像，在柱狀模型的限定范圍內(nèi)，通過基于學(xué)習(xí)的行 人檢測(cè)算法，利用已經(jīng)離線訓(xùn)練好的行人模型，對(duì)左圖像中的行人進(jìn)行檢測(cè)；
[0012] (5)對(duì)左側(cè)圖像檢測(cè)結(jié)果提取匹配點(diǎn)特征，計(jì)算匹配點(diǎn)視差值；
[0013] (6)根據(jù)左側(cè)圖像檢測(cè)結(jié)果中的視差值，計(jì)算該檢測(cè)結(jié)果的深度；
[0014] (7)輸出檢測(cè)目標(biāo)坐標(biāo)以及檢測(cè)目標(biāo)對(duì)應(yīng)的深度；
[0015] (8)判斷當(dāng)前輸入是否結(jié)束，如果否，則跳轉(zhuǎn)到步驟⑴；如果是，則結(jié)束。
[0016] 本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述步驟（3)中的道路場(chǎng)景柱狀模型是將障礙物在圖像 中看作由一條條垂直的條狀平面組成，其中柱狀模型的下邊緣為障礙物與地面的交線，上 邊緣為障礙物與背景的交線。
[0017] 本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述步驟（3)中建立雙目圖像道路場(chǎng)景柱狀模型，具體 包括如下子步驟：
[0018] (3. 1)利用絕對(duì)誤差和算法計(jì)算當(dāng)前幀左幅圖像中每一個(gè)點(diǎn)在當(dāng)前幀右側(cè)圖像中 的最佳匹配；
[0019] (3. 2)對(duì)最佳匹配的兩點(diǎn)的水平坐標(biāo)相減，得到左右兩幅圖像的視差圖，并歸一化 到0-255的灰度值，得到歸一化后的視差圖；
[0020] (3. 3)對(duì)于歸一化后的視差圖，在垂直方向上計(jì)算投影，得到大小為256*V的垂直 投影圖像，其中V表示圖像高度；對(duì)于垂直投影圖像中的點(diǎn)（u，v)，其像素值表示在歸一化 視差圖中縱坐標(biāo)為V的直線上像素值為u的點(diǎn)的個(gè)數(shù)并進(jìn)行歸一化后的結(jié)果；利用霍夫變 換檢測(cè)垂直投影圖像中的傾斜直線和垂直方向直線；
[0021] (3. 4)根據(jù)垂直投影圖像中傾斜直線上的點(diǎn)的縱坐標(biāo)V以及現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景與兩圖中坐 標(biāo)的映射關(guān)系，得到垂直投影圖像中代表道路的傾斜直線在圖像平面中反向映射關(guān)系：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于車載雙目相機(jī)的前方道路行人快速測(cè)距方法，其特征在于，所述方法包括 如下步驟： (1) 從雙目連續(xù)幀圖像數(shù)據(jù)庫中或者是雙目攝像頭中獲取一幀雙目圖像作為當(dāng)前幀圖 像； (2) 對(duì)輸入的雙目圖像進(jìn)行預(yù)處理； (3) 對(duì)經(jīng)過預(yù)處理后的當(dāng)前幀雙目圖像，建立雙目圖像道路場(chǎng)景柱狀模型，以限定后續(xù) 步驟中的檢測(cè)搜索范圍； (4) 對(duì)當(dāng)前幀雙目圖像中的左圖像，在柱狀模型的限定范圍內(nèi)，通過基于學(xué)習(xí)的行人檢 測(cè)算法，利用已經(jīng)離線訓(xùn)練好的行人模型，對(duì)左圖像中的行人進(jìn)行檢測(cè)； (5) 對(duì)左側(cè)圖像檢測(cè)結(jié)果提取匹配點(diǎn)特征，計(jì)算匹配點(diǎn)視差值； (6) 根據(jù)左側(cè)圖像檢測(cè)結(jié)果中的視差值，計(jì)算該檢測(cè)結(jié)果的深度； (7) 輸出檢測(cè)目標(biāo)坐標(biāo)以及檢測(cè)目標(biāo)對(duì)應(yīng)的深度； (8) 判斷當(dāng)前輸入是否結(jié)束，如果否，則跳轉(zhuǎn)到步驟（1);如果是，則結(jié)束。
2. 如權(quán)利要求1所述的基于車載雙目相