CN108090436B - 一种运动物体的检测方法、系统及介质 - Google Patents

一种运动物体的检测方法、系统及介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种运动物体的检测方法、系统及介质，采用通过采集车载摄像头的数据，特征点匹配模块得到匹配集，表示两幅图像之间的对应关系，然后匹配插值模块获得稠密的匹配集，准确反应局部的匹配性质，匹配插值模块的输出作为变分优化的输入，得到全局的对应关系，用来分析显著的运动物体，轮廓提取模块提取输入图像的边缘信息，作为匹配插值模块的输入，超像素分割模块得到的超像素块为结点，变分优化模块的输出作为特征，构建图模型，输出运动的显著性，通过形态学操作，提取出目标的位置，融合跟踪模块的输出，得到最终的运动物体检测结果，解决现有技术泊车过程当中的对运动物体监测精度不高，自动泊车系统监测运动物体不可靠的技术问题。

Description

一种运动物体的检测方法、系统及介质
技术领域
本发明涉及汽车技术领域以及图像处理领域，具体而言，涉及一种用于自动泊车过程中运动物体的检测方法、系统及介质。
背景技术
运动物体检测（Moving Object Detection， MOD）在视频图像分析当中，是一种高层语义认知。需要分析视频当中的运动信息，并检测出具有独立运动的物体。随着多媒体技术以及存储设备的飞速发展，多媒体数据来源日益增多。为了节省人力资源成本，视频图像分析技术变得炙手可热。在这浪潮当中，智能监控以及自动驾驶在理论与实际应用方面均具有重要的研究意义。
在高级驾驶辅助系统中，运动物体检测是其重要组成部分。在汽车行驶过程中，运动的物体比静止的物体要更危险，因为前者存在潜在的主动碰撞危险（如物体向车辆方向运动）。由于有运动物体检测功能模块的存在，能够保证日常的行车安全，尤其是泊车过程当中，也能对人眼盲区的状况给予提醒，极大降低了碰撞风险，避免造成人身安全以及财产损失。
目前运动物体检测主要针对静止或者微小移动的相机，一般出现在监控视频中。但是在泊车过程中，场景复杂，并且相机运动非常迅速，因此具有较高难度。传统的运动物体检测算法可以分为如下几个部分：
（1）采用特征点，通过特征点跟踪和聚类，得到运动目标。
（2）背景建模，抽取前景目标。
（3）三维重建，通过视差或者深度，通过点云分析。
但出于项目本身考虑，以上方法并不适用于真是场景。论文中所提及的前况和假设在项目中并不成立。如（1），由于场景范围较大，视觉深度变化非常大，特征点的跟踪和聚类并不可靠，并且背景中纹理丰富的区域较多，如地面、树叶等，会影响聚类的效果。（2）实际中的背景时是在快速变化的，背景模型很难建立，会带来非常多的误检。（3）成本高，并且场景较大，相机运动估计采用的是相机邻近的点集（如地面），不能反映相机运动对于整幅场景所带来的影响。
发明内容
本发明提供一种运动物体的检测方法，采用特征点匹配模块、匹配插值模块、变分优化模块、轮廓提取模块、超像素分割模块、图模型模块、跟踪模块多种模块并通过多种模块对采集的图形数据进行处理，解决现有技术泊车过程当中的对运动物体监测精度不高，自动泊车系统监测运动物体不可靠的技术问题。
本发明为解决上述技术问题而提供一种运动物体检测方法，该方法包括以下步骤：
A. 在车载摄像头采集的图像I1和I2 中，采用的特征点点集S，通过特征点检测方法确定活动特征点的位置，并对其进行描述，并采用匹配方法获得特征点的匹配关系;
B. 对输入图像I，通过大量数据，训练随机森林模型，模型的输出就是轮廓信息C；
C. 通过已有的匹配关系，将此扩展到像素邻域上，输入是图像I和匹配集M，输出是更稠密的匹配集F，根据这些已有的匹配关系，设计回归器拟合数据,最终得到像素点上的匹配关系；
D.输入两帧图像I1，I2以及将所得到的匹配关系w与一系列的约束结合，构造了一个能量函数方程，通过线性松弛优化方法来解此方程，最终得到了所需的更高精度的逐像素点匹配关系，用来描述像素点的运动特征；
E.针对输入图像I，通过选取适当的种子点，采用无监督聚类的方法，活动一个个子簇，每个子簇作为一个超像素块进行运算，得到一个降噪图像数据；
F.在降噪图像中，以每个超像素块为结点，两个互连的超像素块作为边构成的图，通过图模型上的置信度传播来获得相关性，经过一系列适当的背景位置选取，设计总体差异模型，最终获得差异性最强的作为检测结果；
G.采用特征点跟踪的方式，通过已有的检测结果，预测该目标最可能出现在下一帧的什么位置，然后通过多帧跟踪的结果与检测结果融合，作为当前帧的检测结果，融合监测结果输出，得到最终的运动物体检测结果。
所述步骤A还包括以下分步骤：
A1. 首先通过构建高斯金字塔，获得不同层次的图像Il i，以及点集{sl}，在最顶层的金字塔中，随机初始化匹配关系；
A2. 在其余每层金字塔上，通过上一层的匹配关系来初始化当前层，然后再进行局部调整，最后获得最优的匹配关系。
所述随机初始化的方式为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
其中，eta为采样因子，与金字塔形成过程当中的取值一致。
所述步骤C还包括以下分步骤：
C1. 首先计算图像的轮廓C，然后得到在以C为代价下的领域信息L
C2. 构建一副基于像素域的图，找到每个像素点pm所对应的K近邻Nk(pm)，通过这些已有的匹配关系，设计回归器来拟合这些数据。
所述步骤D中所述一系列的约束包括匹配前后的颜色一致性，梯度一致性，平滑特性。
所述步骤G中以检测为主，跟踪为辅，并引入时间戳，相隔时间越长，则跟踪结果的可信度越低，若时间间隔为t，则置信度表示为
Figure 38336DEST_PATH_IMAGE002
。
一种运动物体的检测系统，其特征在于:所述运动物体的检测系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序配置为由所述处理器调用时实现所述的方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其特征在于:所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序配置为由处理器调用时实现所述的方法的步骤。
本发明所具有的有益效果：采用本技术方案，能够提高在泊车过程当中的运动物体检测精度，为自动泊车系统提供了很好的警报信息，提高了泊车过程当中的安全性，降低了用户人身财产损失的风险。
附图说明
图1是本发明所述运动物体检测方法流程图。
具体实施方式
结合上述附图说明本发明的具体实施例。
由图1可知，本发明所述的这种运动物体的检测方法，包括特征点匹配模块、匹配插值模块、变分优化模块、轮廓提取模块、超像素分割模块、图模型模块、跟踪模块，所述特征点匹配模块、所述匹配插值模块、所述变分优化模块、所述图模型模块、所述跟踪模块依次连接，所述轮廓提取模块分别与所述匹配插值模块、所述变分优化模块连接，所述超像素分割模块与所述图模型模块连接。所述匹配模块用于提取稀疏的特征点匹配关系；所述插值模块用于将匹配关系进行扩展；所述变分优化模块将所得到的匹配关系与一些先验知识相结合，以获得更加准确的运动特征；所述轮廓提取模块用于获得轮廓信息，为其他模块提供输入；所述超像素分割模块能极大降低运算量，并提高抗噪能力；所述图模型模块将运动特征和结构特征相结合，用于检测运动结果；所述跟踪模块考虑时域的一致性，获得跟踪结果。
本发明所述的运动物体的检测方法，该方法包括以下步骤：
A. 在车载摄像头采集的图像I1和I2 中，采用的特征点点集S，通过特征点检测方法确定活动特征点的位置，并对其进行描述，并采用匹配方法获得特征点的匹配关系;
B. 对输入图像I，通过大量数据，训练随机森林模型，模型的输出就是轮廓信息C；
C. 通过已有的匹配关系，将此扩展到像素邻域上，输入是图像I和匹配集M，输出是更稠密的匹配集F，根据这些已有的匹配关系，设计回归器拟合数据,最终得到像素点上的匹配关系；
D.输入两帧图像I1，I2以及将所得到的匹配关系w与一系列的约束结合，构造了一个能量函数方程，通过线性松弛优化方法来解此方程，最终得到了所需的更高精度的逐像素点匹配关系，用来描述像素点的运动特征；
E.针对输入图像I，通过选取适当的种子点，采用无监督聚类的方法，活动一个个子簇，每个子簇作为一个超像素块进行运算，得到一个降噪图像数据；
F.在降噪图像中，以每个超像素块为结点，两个互连的超像素块作为边构成的图，通过图模型上的置信度传播来获得相关性，经过一系列适当的背景位置选取，设计总体差异模型，最终获得差异性最强的作为检测结果；
G.采用特征点跟踪的方式，通过已有的检测结果，预测该目标最可能出现在下一帧的什么位置，然后通过多帧跟踪的结果与检测结果融合，作为当前帧的检测结果，融合监测结果输出，得到最终的运动物体检测结果。
所述步骤A还包括以下分步骤：
A1. 首先通过构建高斯金字塔，获得不同层次的图像Il i，以及点集{sl}，在最顶层的金字塔中，随机初始化匹配关系；
A2. 在其余每层金字塔上，通过上一层的匹配关系来初始化当前层，然后再进行局部调整，最后获得最优的匹配关系。
所述随机初始化的方式为
Figure 272134DEST_PATH_IMAGE001
其中，eta为采样因子，与金字塔形成过程当中的取值一致。
所述步骤C还包括以下分步骤：
C1. 首先计算图像的轮廓C，然后得到在以C为代价下的领域信息L
C2. 构建一副基于像素域的图，找到每个像素点pm所对应的K近邻Nk(pm)，通过这些已有的匹配关系，设计回归器来拟合这些数据。
所述步骤D中所述一系列的约束包括匹配前后的颜色一致性，梯度一致性，平滑特性。
所述步骤G中以检测为主，跟踪为辅，并引入时间戳，相隔时间越长，则跟踪结果的可信度越低，若时间间隔为t，则置信度表示为
Figure 183458DEST_PATH_IMAGE002
。
首先通过嵌入式采集车载摄像头的数据，通过特征点匹配模块（图1），得到匹配集。表示两幅图像之间的对应关系，然后通过匹配插值模块，获得稠密的匹配集。更加准确反应局部的匹配性质。让匹配插值模块的输出作为变分优化的输入，得到全局的对应关系，用来分析显著的运动物体。
图1中的轮廓提取模块用于提取输入图像的边缘信息，并且作为匹配插值模块的输入。通过超像素分割模块得到的超像素块为结点，变分优化模块的输出作为特征，构建图模型。其输出就是运动的显著性。通过一系列的形态学操作，提取出目标的位置，同时包括天空检测等等保证结果的稳定性，稳健性。融合跟踪模块的输出，得到最终的运动物体检测结果。
一种运动物体的检测系统，其特征在于:所述运动物体的检测系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序配置为由所述处理器调用时实现所述的方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其特征在于:所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序配置为由处理器调用时实现所述的方法的步骤。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明具体实施只局限于这些说明，对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种运动物体的检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
A. 在车载摄像头采集的图像I1和I2 中，采用的特征点点集S，通过特征点检测方法确定活动特征点的位置，并对其进行描述，并采用匹配方法获得特征点的匹配关系;
B. 对输入图像I，通过大量数据，训练随机森林模型，模型的输出就是轮廓信息C；
C. 通过已有的匹配关系，将此扩展到像素邻域上，输入是图像I和匹配集M，输出是更稠密的匹配集F，根据这些已有的匹配关系，设计回归器拟合数据,最终得到像素点上的匹配关系；
D.输入两帧图像I1，I2以及将所得到的匹配关系w与一系列的约束结合，构造了一个能量函数方程，通过线性松弛优化方法来解此方程，最终得到了所需的更高精度的逐像素点匹配关系，用来描述像素点的运动特征；
E.针对输入图像I，通过选取适当的种子点，采用无监督聚类的方法，活动一个个子簇，每个子簇作为一个超像素块进行运算，得到一个降噪图像数据；
F.在降噪图像中，以每个超像素块为结点，两个互连的超像素块作为边构成的图，通过图模型上的置信度传播来获得相关性，经过一系列适当的背景位置选取，设计总体差异模型，最终获得差异性最强的作为检测结果；
G.采用特征点跟踪的方式，通过已有的检测结果，预测该目标最可能出现在下一帧的什么位置，然后通过多帧跟踪的结果与检测结果融合，作为当前帧的检测结果，融合监测结果输出，得到最终的运动物体检测结果。
2.根据权利要求1所述的运动物体的检测方法，其特征在于：所述步骤A还包括以下分步骤：
A1. 首先通过构建高斯金字塔，获得不同层次的图像Il i，以及点集{sl}，在最顶层的金字塔中，随机初始化匹配关系；
A2. 在其余每层金字塔上，通过上一层的匹配关系来初始化当前层，然后再进行局部调整，最后获得最优的匹配关系。
3.根据权利要求2所述的运动物体的检测方法，其特征在于：所述随机初始化的方式为
Figure DEST_PATH_IMAGE001
。
4.根据权利要求1所述的运动物体的检测方法，其特征在于：所述步骤C还包括以下分步骤：
C1. 首先计算图像的轮廓C，然后得到在以C为代价下的领域信息L
C2. 构建一副基于像素域的图，找到每个像素点pm所对应的K近邻Nk(pm)，通过这些已有的匹配关系，设计回归器来拟合这些数据。
5.根据权利要求1所述的运动物体的检测方法，其特征在于：所述步骤D中所述一系列的约束包括匹配前后的颜色一致性，梯度一致性，平滑特性。
6.根据权利要求1所述的运动物体的检测方法，其特征在于：所述步骤G中以检测为主，跟踪为辅，并引入时间戳，相隔时间越长，则跟踪结果的可信度越低，若时间间隔为t，则置信度表示为
Figure 793820DEST_PATH_IMAGE002
。
7.一种运动物体的检测系统，其特征在于:所述运动物体的检测系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序配置为由所述处理器调用时实现权利要求1-6中任一项所述的方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于:所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序配置为由处理器调用时实现权利要求1-6中任一项所述的方法的步骤。
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