[发明专利]基于目标识别的车辆控制方法、装置、设备及车辆

权利要求书

1.一种基于目标识别的车辆控制方法，其特征在于，包括：

对采集的车辆前方图像进行灰度化处理，获得灰度图像；

对所述灰度图像进行边缘提取，获得边缘图像；

对所述边缘图像进行特征提取，获得特征向量；

将所述特征向量输入非平衡决策树分类器中，获得目标类别；

根据所述目标类别确定控制策略，并根据所述控制策略对车辆进行控制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对采集的车辆前方图像进行灰度化处理，获得灰度图像，包括：

对于车辆前方图像的每个像素点，获取像素点的RGB值；

对所述RGB值进行加权求和计算，获得每个像素点的灰度值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述灰度图像进行边缘提取，获得边缘图像，包括：

采用设定边缘检测算法对所述灰度图像进行边缘提取，获得边缘图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述设定边缘检测算法为Canny边缘检测算法。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述边缘图像进行特征提取，获得特征向量，包括：

提取所述边缘图像的方向梯度直方图特征，获得特征向量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述控制策略对车辆进行控制，包括：

根据所述控制策略生成控制信号；

将所述控制信号发送至车身稳定控制器和/或发动机控制器，使得车身稳定控制器和/或发动机控制器根据所述控制信号对车辆进行控制。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对非平衡决策树分类器的训练方式为：

从设定数据库中获取车辆行驶场景的图像样本集；

对所述图像样本集中的每个图像依次进行灰度化处理、边缘提取及特征提取，获得特征向量集；

根据所述特征向量集对所述非平衡决策树分类器进行训练。

8.一种基于目标识别的车辆控制装置，其特征在于，包括：

灰度图像获取模块，用于对采集的车辆前方图像进行灰度化处理，获得灰度图像；

边缘图像获取模块，用于对所述灰度图像进行边缘提取，获得边缘图像；

特征向量获取模块，用于对所述边缘图像进行特征提取，获得特征向量；

目标类别获取模块，用于将所述特征向量输入非平衡决策树分类器中，获得目标类别；

车辆控制模块，用于根据所述目标类别确定控制策略，并根据所述控制策略对车辆进行控制。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一所述的基于目标识别的车辆控制方法。

10.一种车辆，其特征在于，包括车辆定位装置，所述车辆定位装置用于实现如权利要求1-7任一所述的基于目标识别的车辆控制方法。