[发明专利]一种三维运动目标检测方法和系统

说明书

本发明实施例提供了一种三维运动目标检测方法和系统，其中，所述方法包括：获取待处理的多视角场景的三维距离像，三维距离像包括三维运动目标；提取多视角场景的三维距离像的局部不变特征信息，并确定局部不变特征信息的特征描述向量；根据局部不变特征信息和特征描述向量对多视角场景的三维距离像进行配准；根据配准后的多视角场景的三维距离像的局部不变特征信息确定候选检测区域；采用迭代地面估计和高程滤波对候选检测区域进行验证与复核，获得精确检测区域；对精确检测区域进行三维运动目标检测。本发明实施例降低了检测虚警率，并提高了检测效率，减少了数据处理量，反复迭代得到了更准确的检测效果。

技术领域

本发明实施例涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种三维运动目标检测方法和系统。

背景技术

复杂地面环境下三维运动目标检测是计算机视觉技术领域新的研究热点和难点。三维运动目标检测有望突破现有基于一维图像和二维图像的信息处理系统所存在的固有瓶颈，为目标检测探索新的研究方向。由于噪声、背景干扰、视角等因素的影响，复杂地面三维运动目标检测一直是制约三维智能信息处理发展与应用的瓶颈之一。当前，三维运动目标检测面临着严峻的挑战，这主要包括：

1)背景杂波干扰。由于待检测三维运动目标通常处于复杂的环境背景中，背景中存在的各种物体可能与待检测三维运动目标具有近似的外观表象，且这种干扰的数量远远大于三维运动目标本身，使得三维运动目标检测具有较大难度。

2)目标自遮挡。由于成像传感器并不能穿透三维运动目标成像，因而单个视点下的三维距离像总是存在自遮挡，从而加大了三维运动目标检测的难度。

3)物体遮挡。由于传感器成像视角的原因，待检测三维运动目标通常被背景中其他物体所遮挡，致使传感器收集到的三维运动目标数据不完整。如何有效地检测该情况下的三维运动目标数据，是极具挑战性的问题。

4)目标时变形状的影响。现实世界中除了刚体目标之外，还存在大量动态目标，即其形状随时间变化的目标，如动物变化的四肢、坦克的旋转炮塔等。如何检测这类目标依然具有较大难度。

5)三维距离像特性的影响。不同传感器获得的三维距离像，其精度、数据分辨率及噪声水平等都有较大差异。因而设计的算法必须对数据分辨率和噪声等具有较强的稳健性。

近年来关于三维运动目标检测的方法主要可分为两种：一种是基于场景分类的方法，另一种是基于特征的目标识别检测方法。基于场景分类的方法是把场景中所有数据进行分类，从而获取感兴趣目标类的存在区域。这类方法存在问题是：数据分析量大，且大部分数据的分析对用户感兴趣区域(目标)提取与检测作用不大；当数据中存在新的类别时会出现武断性的误判；对于部分遮挡下目标的检测通常达不到理想的效果。基于特征的目标识别检测方法是在获取目标/类特征的基础上，在场景中搜索匹配对应的目标/类特征，从而实现目标检测。这类方法存在问题是：在遮挡以及不同分辨率下，鲁棒性的目标不变特征难以选取与描述；在复杂背景环境下，目标检测虚警率高，检测效果不佳；已有研究还难以处理实际应用中不断的增加目标/类。

发明内容

本发明实施例提供了一种点云数据去噪的方法和系统，以解决现有的基于特征的目标识别检测方法的检测虚警率高、检测效率低，以及基于场景分类的方法数据分析量大、检测效果不准确的问题。

根据本发明实施例的一方面，提供了一种三维运动目标检测方法，包括：

获取待处理的多视角场景的三维距离像，所述三维距离像包括三维运动目标；

提取所述多视角场景的三维距离像的局部不变特征信息，并确定所述局部不变特征信息的特征描述向量；

根据所述局部不变特征信息和所述特征描述向量对所述多视角场景的三维距离像进行配准；

根据所述配准后的多视角场景的三维距离像的局部不变特征信息确定候选检测区域；