CN105469071B - 一种基于图像增益器的交通图像信号识别方法 - Google Patents
一种基于图像增益器的交通图像信号识别方法 Download PDFInfo
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Abstract
为了使车载摄像设备成本降低且不牺牲解析度，本发明提供了一种基于图像增益器的交通图像信号识别方法，该图像增益器包括依次连接的图像采集单元、滤波单元以及多个应用于行和列像素的像元放大单元，所述方法包括如下步骤：(1)建立交通信号模型数据库；(2)在第一时刻采集实时路况中的交通信号图像信息；(3)利用所述图像增益器对交通信号图像信息进行处理；(4)进行交通信号和车型识别；(5)将步骤(4)的识别结果发送给输出系统。本发明能够辅助智能驾驶系统自动识别路况中的交通信号，并能够作为辅助信息供司机查询由于疏忽而遗漏的交通指示信息，且增益器提高了车载图像的清晰度，能够达到720p的高清程度。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理和模式识别技术领域，具体是一种基于图像增益器的交通图像信号识别方法。
背景技术
近年来，随着城镇化的快速发展和社会的不断进步，汽车数量与日俱增，随之而来的交通问题也日益严峻，交通阻塞。如何实现交通场景的实时监控、调度和控制，建立行之有效的智能交通系统早已成为国内外关注的焦点和当前亟待解决的问题。在此背景之下，基于视觉的车辆检测识别技术作为新兴的车辆检测方法，日益受到人们的关注。基于计算机视觉和数字图像处理的可视化智能处理技术对交通事故的处理提供了一种更为实时、准确和高效的方法，并对交通事故的救援、事故的责任认定等善后处理提供技术支持。
然而，一方面，现有技术无法对交通信号(本发明中，交通信号包括但不限于路名牌、禁止左转、禁止右转、单行线、行人通道、慢性、连续急转弯等交通标识的红绿灯等)与车辆信息同时进行有效的识别和处理。例如，车辆的尾灯会干扰对交通信号灯的识别。另一方面，现有技术缺乏这样的图像增益处理装置，该装置能够被用作车载设备，具有低成本且高效的图像增益装置用以辅助图像解析度的提高。
发明内容
为了解决现有技术中的上述不足，本发明提供了一种基于图像增益器的交通图像信号识别方法，该图像增益器包括依次连接的图像采集单元、滤波单元以及多个应用于行和列像素的像元放大单元，所述方法包括如下步骤：
(1)建立交通信号模型数据库；
(2)在第一时刻采集实时路况中的交通信号图像信息；
(3)利用所述图像增益器对交通信号图像信息进行处理；
(4)进行交通信号和车型识别；
(5)将步骤(4)的识别结果发送给输出系统。
进一步地，所述像元放大单元包括：晶体管M1-M22，其中M17和M18是彼此并联的两个晶体管，且M17与M18的发射极共同接地，集电极分别连接M13和M14的集电极，M17与M18的基极分别连接各自的集电极，M13和M14的基极分别连接滤波单元的输出信号，M13和M14的集电极彼此相连且均连接M15的集电极，M15、M11、M7和M8的发射极分别与M16、M12、M9和M10的集电极连接，且M16、M12、M9和M10的发射极接地，M15、M16、M11、M12、M7、M9、M8和M10的基极分别连接偏置电压，M1和M2的发射极相连，且M1和M2的基极分别连接电源的正、负极，M1和M2的集电极分别连接M5、M6的集电极，M5、M6的发射极共同接地，且M5、M6的基极均与M17相连，M5的集电极连接M3的发射极，M3的集电极连接M7的发射极，M6的集电极连接M4的发射极，M4的集电极连接M8的发射极，M3与M4的基极均连接偏置电压，M19和M20的基极分别连接偏置电压，M19的发射极与M20的发射极共同接地，且M19的集电极连接M21的发射极，M20的集电机连接M22的发射极，M21和M22的集电极分别接地，M21和M22的基极分别连接M3的集电极和M4的集电极作为增益输出信号。
进一步地，所述交通信号和车型识别包括如下步骤：
(41)在待识别的交通信号图像信息中，提取各个超过亮度阀值的图像区域；
(42)对各图像区域中的颜色进行识别；
(43)判断各个图像区域中识别出来的颜色是否为单色以及是否为蓝色与白色的混合；
(44)若为单色，则将图像信息进行放大，判断是否为交通红绿灯，如果不是，则判断为车辆上具有的信号灯；
(45)若为蓝色与白色的混合，则与交通信号模型数据库进行匹配。
进一步地，所述步骤(44)进一步包括：
(441)从被放大的图像信息中获得中心与图像的中心重合的方形区域，且该方形区域的边框的选取方式为：对被放大的图像信息的亮度信息进行灰度化处理，将被放大的图像信息转换成灰度矩阵，该灰度矩阵中灰度值大小表示图像信息中的亮度值，且该矩阵中包括亮点和暗点，其中每个亮点的灰度值为100，每个暗点的灰度值为0；
(442)找出图像的中心点，以该中心点为方心向外部扩展方形；
(443)查找距离该所述方向的边最近的暗点，并且逐个地将方形边的各个点移动到这样的暗点，以重新定义步骤(442)形成的方形；
(444)计算被重新定义的方形内的所有亮点的数量N，且设X＝N/2；
(445)计算步骤(443)中确定的方形中的每两个亮点之间距离DX，并计算该方形中的所有亮点之间的距离的平均值A：A＝(各行中起止亮点之间的长度+各列中起止亮点之间的长度)/N；
(446)比较DX与A的差值是否在预定范围之内，若在预定范围之内，则认为该被放大的图像信息是交通信号，否则认为该被放大的图像信息是车辆本身的灯发光形成的图像信息。
进一步地，所述输出系统包括GPS导航仪、显示屏、智能手机中的一种或多种。
本发明具有如下的有益效果：能够辅助智能驾驶系统自动识别路况中的交通信号，并能够作为辅助信息供司机查询由于疏忽而遗漏的交通指示信息，且增益器提高了车载图像的清晰度，能够达到720p的高清程度。
附图说明
图1示出了根据本发明的一种视觉交通信号的处理与识别方法流程图。
图2示出了根据本发明的高清图像增益器的行像素增益电路连接图。
具体实施方式
根据本发明的优选实施例的视觉交通信号的处理与识别方法如图1所示。该方法用于供分析车辆判断路况中的交通信号。该分析车辆优选地具有输出信息的输出设备或输出系统，包括但不限于：GPS导航仪、显示屏，也可以在其中包括其他车载智能设备，例如智能手机。本实施例中这些设备的目的是为了使信息能够被显示给车内的乘员，例如司机或副驾驶员。此外，输出给这些输出设备或输出系统的信息还可以被通过语音的方式给车内的乘员加以提示。
本视觉交通信号的处理与识别方法包括如下步骤：
(1)建立交通信号模型数据库。该数据库中以BLOB型存储了各个交通信号的图像文件的十六进制编码。
(2)在第一时刻采集实时路况中的交通信号图像信息。该被采集的交通信号图像信息是图片的形式被采集的，例如通过数码摄像机。采集到的图像信息被转换成图像文件，该图像文件中包括了每个象素的亮度信息等。
(3)利用所述图像增益器对交通信号图像信息进行处理；
(4)进行交通信号和车型识别。
(41)在待识别的交通信号图像信息中，提取各个超过亮度阀值的图像区域；
(42)对各图像区域中的颜色进行识别；
(43)判断各个图像区域中识别出来的颜色是否为单色以及是否为蓝色与白色的混合；
(44)若为单色，则将图像信息进行放大，判断是否为交通红绿灯，如果不是，则判断为车辆上具有的信号灯；
(441)从被放大的图像信息中获得中心与图像的中心重合的方形区域，且该方形区域的边框的选取方式为：对被放大的图像信息的亮度信息进行灰度化处理，将被放大的图像信息转换成灰度矩阵，该灰度矩阵中灰度值大小表示图像信息中的亮度值，且该矩阵中包括亮点和暗点，其中每个亮点的灰度值为100，每个暗点的灰度值为0；
(442)找出图像的中心点，以该中心点为方心向外部扩展方形；
(443)查找距离该所述方向的边最近的暗点，并且逐个地将方形边的各个点移动到这样的暗点，以重新定义步骤(442)形成的方形；
(444)计算被重新定义的方形内的所有亮点的数量N，且设X＝N/2；
(445)计算步骤(443)中确定的方形中的每两个亮点之间距离DX，并计算该方形中的所有亮点之间的距离的平均值A：A＝(各行中起止亮点之间的长度+各列中起止亮点之间的长度)/N；
(446)比较DX与A的差值是否在预定范围之内，若在预定范围之内，则认为该被放大的图像信息是交通信号，否则认为该被放大的图像信息是车辆本身的灯发光形成的图像信息。
(45)若为蓝色与白色的混合，则与交通信号模型数据库进行匹配。
根据另一实施例，所述交通信号和车型识别还包括：在步骤(41)和步骤(42)之间，对各个图像区域的形状进行判断，若形状符合预定形状，则进行步骤(42)的识别。所述的预定形状包括圆形、正八边形、椭圆形、方形、长方形。如果形状为不规则图形，则被识别为是车辆发出的灯光。
(5)将步骤(4)的识别结果发送给输出系统。
本发明的高清图像增益器包括依次连接的图像采集单元、滤波单元以及多个应用于行和列像素的像元放大单元。其中图2仅是示范性地示出了两级放大单元。其中像元放大单元包括：晶体管M1-M22，其中M17和M18是彼此并联的两个晶体管，且M17与M18的发射极共同接地，集电极分别连接M13和M14的集电极，M17与M18的基极分别连接各自的集电极，M13和M14的基极分别连接滤波单元的输出信号，M13和M14的集电极彼此相连且均连接M15的集电极，M15、M11、M7和M8的发射极分别与M16、M12、M9和M10的集电极连接，且M16、M12、M9和M10的发射极接地，M15、M16、M11、M12、M7、M9、M8和M10的基极分别连接偏置电压，M1和M2的发射极相连，且M1和M2的基极分别连接电源的正、负极，M1和M2的集电极分别连接M5、M6的集电极，M5、M6的发射极共同接地，且M5、M6的基极均与M17相连，M5的集电极连接M3的发射极，M3的集电极连接M7的发射极，M6的集电极连接M4的发射极，M4的集电极连接M8的发射极，M3与M4的基极均连接偏置电压，M19和M20的基极分别连接偏置电压，M19的发射极与M20的发射极共同接地，且M19的集电极连接M21的发射极，M20的集电机连接M22的发射极，M21和M22的集电极分别接地，M21和M22的基极分别连接M3的集电极和M4的集电极作为增益输出信号。
优选地，所述图像采集单元为图像传感器。
优选地，所述图像采集单元为数码照相机。
优选地，所述滤波单元包括低通滤波器和高通滤波器。
虽然本文对本发明的装置的示例性实施例进行了详细的描述，但本技术领域的熟练技术人员也将认识到可对该装置进行各种替代和修改而不背离附后的权利要求的范围和精神。
Claims (2)
1.一种基于图像增益器的交通图像信号识别方法，该图像增益器包括依次连接的图像采集单元、滤波单元以及多个应用于行和列像素的像元放大单元，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
(1)建立交通信号模型数据库；
(2)在第一时刻采集实时路况中的交通信号图像信息；
(3)利用所述图像增益器对交通信号图像信息进行处理；
(4)进行交通信号和车型识别；
(5)将步骤(4)的识别结果发送给输出系统；
所述像元放大单元包括：晶体管M1-M22，其中M17和M18是彼此并联的两个晶体管，且M17与M18的发射极共同接地，集电极分别连接M13和M14的集电极，M17与M18的基极分别连接各自的集电极，M13和M14的基极分别连接滤波单元的输出信号，M13和M14的集电极彼此相连且均连接M15的集电极，M15、M11、M7和M8的发射极分别与M16、M12、M9和M10的集电极连接，且M16、M12、M9和M10的发射极接地，M15、M16、M11、M12、M7、M9、M8和M10的基极分别连接偏置电压，M1和M2的发射极相连，且M1和M2的基极分别连接电源的正、负极，M1和M2的集电极分别连接M5、M6的集电极，M5、M6的发射极共同接地，且M5、M6的基极均与M17相连，M5的集电极连接M3的发射极，M3的集电极连接M7的发射极，M6的集电极连接M4的发射极，M4的集电极连接M8的发射极，M3与M4的基极均连接偏置电压，M19和M20的基极分别连接偏置电压，M19的发射极与M20的发射极共同接地，且M19的集电极连接M21的发射极，M20的集电极 连接M22的发射极，M21和M22的集电极分别接地，M21和M22的基极分别连接M3的集电极和M4的集电极作为增益输出信号；
所述交通信号和车型识别包括如下步骤：
(41)在待识别的交通信号图像信息中，提取各个超过亮度阀值的图像区域；
(42)对各图像区域中的颜色进行识别；
(43)判断各个图像区域中识别出来的颜色是否为单色以及是否为蓝色与白色的混合；
(44)若为单色，则将图像信息进行放大，判断是否为交通红绿灯，如果不是，则判断为车辆上具有的信号灯；
(45)若为蓝色与白色的混合，则与交通信号模型数据库进行匹配；
其特征在于，所述步骤(44)进一步包括：
(441)从被放大的图像信息中获得中心与图像的中心重合的方形区域，且该方形区域的边框的选取方式为：对被放大的图像信息的亮度信息进行灰度化处理，将被放大的图像信息转换成灰度矩阵，该灰度矩阵中灰度值大小表示图像信息中的亮度值，且该矩阵中包括亮点和暗点，其中每个亮点的灰度值为100，每个暗点的灰度值为0；
(442)找出图像的中心点，以该中心点为方心向外部扩展方形；
(443)查找距离该所述方形的边最近的暗点，并且逐个地将方形边的各个点移动到这样的暗点，以重新定义步骤(442)形成的方形；
(444)计算被重新定义的方形内的所有亮点的数量N，且设X＝N/2；
(445)计算步骤(443)中确定的方形中的每两个亮点之间距离DX，并计算该方形中的所有亮点之间的距离的平均值A：A＝(各行中起止亮点之间的长度+各列中起止亮点之间的长度)/N；
(446)比较DX与A的差值是否在预定范围之内，若在预定范围之内，则认为该被放大的图像信息是交通信号，否则认为该被放大的图像信息是车辆本身的灯发光形成的图像信息。
2.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述输出系统包括GPS导航仪、显示屏、智能手机中的一种或多种。
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