CN102722724B - 具有目标识别功能的车载夜视系统及其目标标识方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了具有目标识别功能的车载夜视系统及其目标标识方法，其中，所述系统包括：依次连接的远红外图像采集模块、图像分类模块、目标分类器训练模块、目标分类器、标示模块和显示模块。通过远红外图像采集模块用于采集车辆周边的图像信息，并通过目标分类器来确定出所述图像中的目标，再对目标进行标示，确定所述目标的标识框，然后显示出来。这样一来，能够完整的标识出物体的轮廓，并能实时随目标变化而相应跟踪变化。

Description

具有目标识别功能的车载夜视系统及其目标标识方法

技术领域

本发明涉及远红外技术领域，特别涉及一种具有目标识别功能的车载夜视系统及其目标标识方法。

背景技术

在汽车夜视系统中，获取夜视图像并且标识出图像中感兴趣的物体是非常有必要的，因为夜视图像本身就不是非常的清晰，而对于行车过程中驾驶员对于感兴趣的物体，特别是人的位置信息获取是要非常准确和实时的。

目前的汽车夜视系统中采用的大多是微光成像或近红外成像技术，其缺点是成像效果差，特别是周围突然的有强光干扰时，容易导致识别准确性变差。另外，在现有技术中，汽车基本采用在图像中用线框标识出人等物体，但是用的是虚线框这种标识，不能够完整的标识出物体的轮廓。 

有鉴于此，现有技术还有待改进和提高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种具有目标识别功能的车载夜视系统及其目标标识方法，以解决现有技术的车载夜视系统中成像效果差、目标标示不清等问题。

为了达到上述目的，本发明采取了以下技术方案：

一种具有目标识别功能的车载夜视系统，其中，包括：

远红外图像采集模块，用于采集车辆周边的图像信息，并将图像发送到图像分类模块中；

图像分类模块，用于对车辆周边的图像信息进行分类，将其分成含有目标信息的正样本和不含目标信息的负样本，并将所述正负样本发送到目标分类器训练模块中；

目标分类器训练模块，根据正负样本图像进行目标分类器的训练，并生成目标分类器；

目标分类器，用于对正负样本进行识别分类，从中识别出目标；

标示模块，用于对目标进行标示，确定所述目标的标识框；

显示模块，用于显示出带有标识框的目标。

所述的具有目标识别功能的车载夜视系统，其中，所述标识框为包覆所述目标的实线框，且随目标变化而相应跟踪变化。

所述的具有目标识别功能的车载夜视系统，其中，所述标识框的线条粗细在1个像素到10个像素的范围内。

所述的具有目标识别功能的车载夜视系统，其中，所述目标为车辆周边的人、车辆或动物。

所述的具有目标识别功能的车载夜视系统，其中，所述显示模块为安装在车辆上的车载显示装置。

所述的具有目标识别功能的车载夜视系统，其中，所述车载显示装置为车载LCD显示屏、OLED屏、投影设备、视频输入输出显示设备和LED屏中的一种或者多种组合。

一种所述的具有目标识别功能的车载夜视系统的目标标识方法，其中，包括以下步骤：

S1、远红外图像采集模块采集车辆周边的图像信息，并将图像发送到图像分类模块中；

S2、图像分类模块对车辆周边的图像信息进行分类，将其分成含有目标信息的正样本和不含目标信息的负样本，并将所述正负样本发送到目标分类器训练模块中；

S3、目标分类器训练模块根据正负样本图像进行目标分类器的训练，并生成目标分类器；

S4、目标分类器对正负样本进行识别分类，并从中识别出目标；

S5、标示模块对目标进行标示，确定所述目标的标识框；

S6、显示模块上显示出带有标识框的目标。

所述的目标标识方法，其中，所述步骤S5中目标的标识框是根据样本训练分类器检测出的目标的位置来动态确定的。

所述的目标标识方法，其中，所述步骤S5中目标的标识框为包覆所述目标的实线框，且随目标变化而相应跟踪变化。

有益效果：

本发明提供的具有目标识别功能的车载夜视系统及其目标标识方法，通过远红外图像采集模块用于采集车辆周边的图像信息，并通过目标分类器来确定出所述图像中的目标，再对目标进行标示，确定所述目标的标识框，然后显示出来。这样一来，能够完整的标识出物体的轮廓，并能实时随目标变化而相应跟踪变化。

附图说明

图1为本发明的具有目标识别功能的车载夜视系统的结构框图。

图2为本发明的具有目标识别功能的车载夜视系统的目标标识方法的流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实例对本发明进一步详细说明。

请参阅图1，其为本发明的具有目标识别功能的车载夜视系统的结构框图。如图所示，本发明提供的具有目标识别功能的车载夜视系统包括：依次连接的远红外图像采集模块100、图像分类模块200、目标分类器训练模块300、目标分类器400、标示模块500和显示模块600。下面分别针对上述功能模块进行详细描述。

其中，所述远红外图像采集模块100用于采集车辆周边的图像信息，并将图像发送到图像分类模块200中；所述远红外图像采集模块利用远红外技术，将车辆周边（包括前方、后方等）一定视角的场景转换成相应的视频信号，并将其发送到图像分类模块200中。所述图像分类模块200用于对车辆周边的图像信息进行分类，将其分成含有目标信息的正样本和不含目标信息的负样本，并将所述正负样本发送到目标分类器训练模块300。所述的目标分类器训练模块300用于根据正负样本图像进行目标分类器的训练，生成目标分类器400。所述目标分类器400用于对正负样本进行识别分类，从中识别出目标；本发明中的目标分类器训练模块是基于嵌入式平台训练生成目标分类器，通过这种训练方法得出的分类器模型能够达到减少计算量的目的。因其具体实现方法为现有技术，这里就不再赘述了。

所述标示模块500用于在对目标进行标示，确定所述目标的标识框。在本实施例中，所述的目标可以为车辆周边的人、车辆或动物，所述标识框可以是根据特定分类器检测出目标的位置来动态确定的，其在图像中的大小包围目标物体，且随目标变化而相应跟踪变化。标识框的线条粗细在1~10个像素范围内。进一步地，所述标识框一般表现是包围目标的实线框，但不限于此。

所述显示模块600用于显示出带有标识框的目标。在本实施例中，所述显示模块600为安装在车辆上的车载显示装置，方便用户看到带有标识框的目标。且这种标识够根据实时跟踪目标位置变化。进一步地，所述车载显示装置可以为车载LCD显示屏、OLED屏、投影设备、视频输入输出显示设备和LED屏中的一种或者多种组合。

另外，本发明还提供了一种上述的具有目标识别功能的车载夜视系统的目标标识方法，如图2所示，包括以下步骤：

S1、远红外图像采集模块采集车辆周边的图像信息，并将图像发送到图像分类模块中；

S2、图像分类模块对车辆周边的图像信息进行分类，将其分成含有目标信息的正样本和不含目标信息的负样本，并将所述正负样本发送到目标分类器训练模块中；

S3、目标分类器训练模块根据正负样本图像进行目标分类器的训练，并生成目标分类器；

S4、目标分类器对正负样本进行识别分类，并从中识别出目标；

S5、标示模块对目标进行标示，确定所述目标的标识框；

S6、显示模块上显示出带有标识框的目标。

进一步地，所述步骤S5中确定目标的标识框中，通过获取对角线来实现全轮廓的标识。另外，所述步骤S5中目标的标识框是根据目标分类器检测出的目标的位置来动态确定的。

更进一步地，所述步骤S5中目标的标识框为包覆所述目标的实线框，且随目标变化而相应跟踪变化。

综上所述，本发明提供的具有目标识别功能的车载夜视系统及其目标标识方法，其中，所述系统包括：依次连接的远红外图像采集模块、图像分类模块、目标分类器训练模块、目标分类器、标示模块和显示模块。通过远红外图像采集模块采集车辆周边的图像信息，并通过目标分类器来确定出所述图像中的目标，再对目标进行标示，确定所述目标的标识框，然后显示出来。这样一来，能够完整的标识出物体的轮廓，并能实时随目标变化而相应跟踪变化。

可以理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，比如采用微光CCD或近红外摄像头等替换远红外图像采集模块、改变摄像头的型号、主处理芯片的型号等，而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (2)

1.一种具有目标识别功能的车载夜视系统，其特征在于，包括：

远红外图像采集模块，用于采集车辆周边的图像信息，并将图像发送到图像分类模块中；

图像分类模块，用于对车辆周边的图像信息进行分类，将其分成含有目标信息的正样本和不含目标信息的负样本，并将所述正负样本图像发送到目标分类器训练模块；

目标分类器训练模块，用于对分类器进行训练，并生成目标分类器；

目标分类器，用于对图像正负样本进行识别分类，从中识别出目标；

标示模块，用于对目标进行标示，确定所述目标的标识框；

显示模块，用于显示出带有标识框的目标；

所述显示模块为安装在车辆上的车载显示装置；所述车载显示装置为车载LCD显示屏、OLED屏、投影设备、LED屏和视频输入输出显示设备中的一种或者多种组合；

所述标识框为包覆所述目标的实线框；

所述标识框的线条粗细在1个像素到10个像素的范围内；

所述的目标为车辆周边的人、车辆或动物；所述标识框为根据目标分类器检测出目标的位置来动态确定的，其在图像中的大小包围目标物体，且随目标变化而相应跟踪变化；

目标分类器训练模块是基于嵌入式平台训练生成目标分类器；

所述标示模块确定目标的标识框中，通过获取对角线来实现全轮廓的标识；所述标识能够根据实时跟踪目标位置变化。

2.一种权利要求1所述的具有目标识别功能的车载夜视系统的目标标识方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、远红外图像采集模块采集车辆周边的图像信息，并将图像发送到图像分类模块中；

S2、图像分类模块对车辆周边的图像信息进行分类，将其分成含有目标信息的正样本和不含目标信息的负样本，并将所述正负样本图像发送到目标分类器训练模块；

S3、目标分类器训练模块根据正负样本图像进行目标分类器的训练，并生成目标分类器；

S4、目标分类器对正负样本进行识别分类，并从中识别出目标；

S5、标示模块对目标进行标示，确定所述目标的标识框；

S6、显示模块上显示出带有标识框的目标。