[发明专利]基于雷达与视觉信息融合的低地板有轨电车行人识别方法

说明书

本发明涉及一种基于雷达与视觉信息融合的低地板有轨电车行人识别方法，雷达通过发射和接收信号，得到目标所在二维图像中的目标点的坐标；生成待检测区域；训练似物行人检测模型，将待检测区域分成若干个大小相同的子窗口，通过滑动窗口遍历每个子窗口，计算二值化规范梯度特征与似物行人检测模型的二值化规范梯度特征的相似度，并与设定的相似度阈值进行比较，将包含待检测区域的子窗口进行聚类融合，得到一个包含完整待检测目标的窗口；计算窗口的方向梯度直方图特征。本发明采用毫米波雷达信息获取方式，直接获取待检测障碍物的距离、速度信息；采用毫米波雷达检测信息，有利于快速的在图像上分割出感兴趣区域，减小图像识别时的搜索区域。

技术领域

本发明涉及低地板有轨电车主动安全预警领域，具体地说是一种基于雷达与视觉信息融合的低地板有轨电车行人识别方法。

背景技术

随着城市交通的大力发展，低地板有轨电车已经成为人们出行的重要交通工具，但随之而来交通事故也较为频发，为了有效减少或避免交通事故的发生，需要研究一种有轨电车前方预警检测方法，当电车前方出现障碍物目标时，能及时准确地给驾驶人提供警告，并能获取障碍物相对于本车的位置、速度、加速度等状态信息，从而为有轨电车的安全行驶提供技术保障。

由于有轨电车驾驶环境的复杂性，单一传感器在获取目标信息时存在一定的局限性，多源传感器信息融合可弥补这一缺陷。该方法将多个传感器在时间或空间上或者同一传感器的多个特征，按照一定的规则进行信息的相互配合与合并，从而实现对环境某些特征的描述。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于雷达与视觉信息融合的低地板有轨电车行人识别方法，将毫米波雷达及视觉传感器进行融合，兼具毫米波雷达检测距离长、全天候、受天气条件影响小和视觉检测方法的直观、精确的特点，将二者进行结合，形成技术优势互补，降低对单一传感器的依赖性。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：

一种基于雷达与视觉信息融合的低地板有轨电车行人识别方法，包括以下步骤：

步骤1：雷达通过发射和接收信号，获取前方目标的距离、速度和角度信息；

步骤2：将得到的距离和角度信息进行坐标变换，得到目标所在二维图像中的目标点的坐标；

步骤3：以目标点为中心，生成包含当前目标的待检测区域；

步骤4：训练包括二值化规范梯度特征的似物行人检测模型，将待检测区域分成若干个大小相同的子窗口，通过滑动窗口遍历每个子窗口，计算每个子窗口的二值化规范梯度特征与似物行人检测模型的二值化规范梯度特征的相似度，并与设定的相似度阈值进行比较，如果该相似度大于设定的相似度阈值，则该子窗口包含待检测目标，否则不包含待检测目标；

步骤5：将包含待检测区域的子窗口进行聚类融合，得到一个包含完整待检测目标的窗口；

步骤6：计算步骤5中得到的包含完整待检测目标的窗口的方向梯度直方图特征，并根据训练得到的包含方向梯度直方图特征的行人检测模型，利用支持向量机，判断如果该待检测目标为行人，则预警，否则不预警。

所述雷达通过发射和接收信号，获取前方目标的距离、速度和角度信息包括以下步骤：

步骤1：雷达发射天线发射调频序列信号，设信号的载波频率为f₀，带宽为B，调频周期为T_chirp；

步骤2：雷达连续接收第一天线和第二天线的L个周期的接收信号，进行下混频至基带，得到L个周期的差拍信号，并将L个周期的差拍信号进行离散采样，得到L行N列的矩阵S₁和矩阵S₂，其中，采样频率为f_s，第l行为第l个周期的差拍信号的离散采样数据，0≤l≤L-1，每行数据点数为N；