[发明专利]一种基于智能手机的行人步行安全检测的系统及方法

权利要求书

1.一种基于智能手机的行人步行安全检测的系统，其特征在于，包括离线训练模块和在线检测模块；

离线训练模块：建立包含汽车视图的数据样本图像，并将所述的数据样本图像进行去除样本之间宏观差异的预处理，以及将预处理后的数据样本图像采用基于类Haar特征和改进AdaBoost分类器进行训练，训练过程中从数据样本图像中提取特征，并根据提取的特征构建数据样本图像的分类树；

在线检测模块：通过智能手机的后置摄像头捕捉用户周围环境情况中来往汽车的图像并对其进行去除图像之间宏观差异的预处理，对预处理后的图像与所述离线训练模块中存储在分类树中的数据样本图像进行匹配，并由匹配的结果判断是否向用户发出报警。

2.根据权利要求1所述的基于智能手机的行人步行安全检测的系统，其特征在于，在离线训练模块和在线检测模块中所述的预处理包括使图像的亮度水平和图像尺寸标准化。

3.根据权利要求1所述的基于智能手机的行人步行安全检测的系统，其特征在于，所述离线训练模块中提取的特征包括边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。

4.根据权利要求1所述的基于智能手机的行人步行安全检测的系统，其特征在于，所述数据样本图像包括正向训练样本和负向训练样本，所述正向训练样本为汽车的正视图和后视图图像样本，所述负向训练样本为城市环境图像样本或汽车侧视图图像样本。

5.根据权利要求4所述的基于智能手机的行人步行安全检测的系统，其特征在于，当在线检测模块捕捉的图像与所述离线训练模块中存储的数据样本图像匹配后将其检测为正向样本时，在线检测模块向用户发出报警；当在线检测模块捕捉的图像与所述离线训练模块中存储的数据样本图像匹配后将其检测为负向样本时，在线检测模块不发出报警。

6.一种基于智能手机的行人步行安全检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、将汽车识别过程制作成离线模式下的训练模型，所述训练模型中包括多个汽车视图的数据样本图像；

步骤二、对训练模型中多个汽车视图的数据样本图像进行去除样本之间宏观差异的预处理并将其存储在离线训练模块中；

步骤三、从数据样本图像中提取特征，并根据提取的特征构建数据样本图像的分类树；

步骤四、在智能手机上运行在线汽车检测模块，用智能手机的后置摄像头拍摄单张的图像，并将所捕捉到的图像展示出来；

步骤五、对后置摄像头捕捉到的图像进行去除样本之间宏观差异的预处理；

步骤六、对后置摄像头捕捉的且经预处理后的图像与离线训练模块中存储在分类树中的数据样本图像进行匹配，并由匹配的结果判断是否向用户发出报警。

7.根据权利要求6所述的基于智能手机的行人步行安全检测的方法，其特征在于，所述智能手机的操作系统为Android操作系统或iOS操作系统。

8.根据权利要求6所述的基于智能手机的行人步行安全检测的方法，其特征在于，所述步骤四中，捕捉到的图像的展示格式为ImageView。

9.根据权利要求6所述的基于智能手机的行人步行安全检测的方法，其特征在于，所述步骤四还包括以下步骤：

将捕获的图像使用每次移动3个像素的滚动窗口进行细分。