[发明专利]车辆和交通标志检测方法

权利要求书

1.一种交通标志检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取车载摄像头采集的图像，并将所述图像转换为灰度图；

对所述灰度图进行预处理以获取感兴趣区域，并对所述感兴趣区域进行多次缩放处理；

对每次缩放处理后的感兴趣区域进行HOG特征计算和分类，以获得多个含有交通标志的目标区域矩形数组；

根据每个目标区域矩形数组中的矩形坐标对所有目标区域矩形数组进行重叠度筛选，以获得交通标志检测结果。

2.如权利要求1所述的交通标志检测方法，其特征在于，所述图像中含有交通标志。

3.如权利要求1所述的交通标志检测方法，其特征在于，对所述感兴趣区域依次进行缩放处理，且每次缩放处理的比例相同。

4.如权利要求1-3中任一项所述的交通标志检测方法，其特征在于，对每次缩放处理后的感兴趣区域进行HOG特征计算和分类，包括：

获取检测窗口、检测块、检测单元和检测直方图通道数；

根据所述检测窗口、所述检测块、检测单元和检测直方图通道数对每次缩放处理后的感兴趣区域进行HOG特征计算，并利用训练得到的交通标志分类器进行分类。

5.如权利要求4所述的交通标志检测方法，其特征在于，根据以下步骤训练所述交通标志分类器：

采集各种路况及天气情况下的视频信息，并从所述视频信息的视频帧中截取带有各种形状交通标志的图像作为正样本，以及从视频信息的视频帧中截取干扰图像作为负样本；

对所述正样本的图像和所述负样本的图像进行灰度化和归一化处理；

根据所述检测窗口、所述检测块、所述检测单元和所述检测直方图通道数计算每个样本的HOG特征描述子个数；

根据每个样本的HOG特征描述子个数对所有样本的HOG特征描述子进行计算并保存；

将所有样本的HOG特征描述子作为输入，采用线性核函数的SVM分类器进行训练，以获得所述交通标志分类器。

6.如权利要求5所述的交通标志检测方法，其特征在于，所述正样本的图像和所述负样本的图像均为正方形。

7.如权利要求5所述的交通标志检测方法，其特征在于，所述正样本对应的形状为圆形交通标志、三角形交通标志和方形交通标志，且所述交通标志分类器对应分为三种。

8.如权利要求1-7中任一项所述的交通标志检测方法，其特征在于，根据每个目标区域矩形数组中的矩形坐标对所有目标区域矩形数组进行重叠度筛选，包括：

根据缩放比例将每个目标区域矩形数组中的矩形坐标还原到原始图像中的对应坐标；

对还原后的矩形数组进行重叠度筛选。

9.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的交通标志检测方法。

10.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括车载摄像头，所述车载摄像头用于采集道路图像，所述车辆还包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的交通标志检测程序，所述交通标志检测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的交通标志检测方法的步骤。