[发明专利]一种用于车载夜视系统的障碍物检测及报警方法

权利要求书

1.一种用于车载夜视系统的障碍物检测方法，其特征在于：该检测方法的步骤如下：

1）.读取热像仪输出的红外图像数据，对其进行预处理滤除噪声；

2）.对预处理后的红外图像利用自适应阈值分割方法进行图像分割，得到感兴趣区域；

3）.提取感兴趣区域梯度方向直方图特征组成的特征向量；

4）.将提取到的特征向量输入多级分类器中进行分类识别得到感兴趣区域的判别结果,确定其是否为障碍物。

2.根据权利要求1所述的用于车载夜视系统的障碍物检测方法，其特征在于：所述步骤2）的具体步骤如下：

a.统计图像灰度值的最大值和均值，计算其自适应分割阈值；

b.利用分割阈值对图像数据进行分割；

c.对分割区域进行区域标记；

d.计算标记区域的特征值。

3.根据权利要求1所述的用于车载夜视系统的障碍物检测方法，其特征在于：所述的步骤3）的具体步骤如下：

A.采用梯度算子对图像进行处理；

B.计算梯度方向上的直方图；

C.将梯度方向直方图组成特征向量。

4.一种用于车载夜视系统的障碍物报警方法，其特征在于：该报警方法的步骤如下：

1）.读取热像仪输出的红外图像数据，对其进行预处理滤除噪声；

2）.对预处理后的红外图像利用自适应阈值分割方法进行图像分割，得到感兴趣区域；

3）.提取感兴趣区域梯度方向直方图特征组成的特征向量；

4）.将提取到的特征向量输入多级分类器中进行分类识别，判断感兴趣区域中是否为障碍物；

5）.对判断为障碍物的区域提取尺寸和位置信息，并进行危险等级标定，根据标定的危险等级给出相应的报警提示信息。

5.根据权利要求4所述的用于车载夜视系统的障碍物报警方法，其特征在于：所述的步骤2）的具体步骤如下：

a.统计图像灰度值的最大值和均值，计算其自适应分割阈值；

b.利用分割阈值对图像数据进行分割；

c.对分割区域进行区域标记；

d.计算标记区域的特征值。

6.根据权利要求4所述的用于车载夜视系统的障碍物报警方法，其特征在于：所述步骤3）的具体步骤如下：

A.采用梯度算子对图像进行处理；

B.计算梯度方向上的直方图；

C.将梯度方向直方图组成特征向量。

7.根据权利要求4所述的用于车载夜视系统的障碍物报警方法，其特征在于：所述的步骤5）包括如下步骤：

a）.提取障碍物区域的尺寸和位置信息；

b）.估计障碍物与摄像机之间的距离；

c）.根据估计距离标定危险等级。