[发明专利]一种前方车辆检测方法

摘要

本发明涉及一种前方车辆检测方法，其特征在于，具体实施步骤如下步骤1建立正负样本库；采集大量有车辆存在和无车辆的视频图片，将图像中的车辆部分提取出来作为车辆训练正样本，挑选视频图片中没有车辆的图片形成负样本库；步骤2训练数学模型，采用机器学习方法进行车辆检测；步骤3车辆识别；步骤4采用先验信息确认，降低干扰；步骤5车辆对称性验证。从而提供一种有效的提高车辆识别率和降低车辆虚警率的方法。

主权项

一种前方车辆检测方法，其特征在于，具体实施步骤如下：步骤1:建立正负样本库；采集大量有车辆存在和无车辆的视频图片，将图像中的车辆部分提取出来作为车辆训练正样本库，挑选视频图片中没有车辆的图片形成负样本库；步骤2:训练数学模型，采用机器学习方法进行车辆检测；步骤3:车辆识别；步骤4：采用先验信息确认，降低干扰；步骤5:车辆对称性验证，利用汽车边缘信息，判断车辆存在性；车辆对称性验证的具体处理步骤如下：选定车辆，确定候选车辆区域；车辆区域左右边界向外扩展一定宽度，得到车辆区域的左右边缘分别为Col_left和Col_right；在车辆候选区域内采用Sobel边缘增强方法进行增强，提取出车辆边缘图像；将车辆边缘图像向水平方向投影，即将属于同一列的边缘图像进行累加，得到车辆水平投影数据；将车辆投影数据进行累加，得到累加数值设为T,以Col_left作为起点对车辆投影数据进行逐列累加；如果累加值超过T/2时，则停止累加；得到对应此时的图像列坐标为Col_median,计算|Col_median‑(Col_right+Col_left)/2|的值是否小于设定偏差阈值th；如果|Col_median‑(Col_right+Col_left)/2|<th,可以判定此区域有车辆存在，否则车辆不存在。