基于直线边缘特征的目标识别方法、系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108734172A(43)申请公布日2018.11.02(21)申请号201810285079.5(22)申请日2018.04.02(71)申请人上海鹰觉科技有限公司地址200120上海市浦东新区自由贸易试验区新金桥路27号13号楼2层(72)发明人林德银(74)专利代理机构上海汉声知识产权代理有限公司31236代理人庄文莉(51)Int.Cl.G06K9/46(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书5页说明书14页附图7页(54)发明名称基于直线边缘特征的目标识别方法、系统(57)摘要本发明提供了一种基于直线边缘特征的目标识别方法，其特征在于，包括获取直线边缘步骤，所述获取直线边缘步骤包括如下步骤：步骤1：根据从摄像机获取到的图像，获取图像垂直边缘和水平边缘进行检测，获取第一直线边缘；步骤2：根据从摄像机获取到的图像，通过比较图像的连通域中的像素数量和预设像素数量，保留第二直线边缘；以及其他步骤。本发明提供的基于直线边缘特征的目标识别方法为了给后续的跟踪识别任务提供足够数量的边缘特征，本发明采用三种边缘检测方法同时进行检测边缘，然后进行融合，去掉重复部分，连接断裂边缘。CN108734172ACN108734172A权利要求书1/5页1.一种基于直线边缘特征的目标识别方法，其特征在于，包括获取直线边缘步骤，所述获取直线边缘步骤包括如下步骤：步骤1：根据从摄像机获取到的图像，获取图像垂直边缘和水平边缘进行检测，获取第一直线边缘；步骤2：根据从摄像机获取到的图像，通过比较图像的连通域中的像素数量和预设像素数量，保留第二直线边缘；步骤3：根据从摄像机获取到的图像，获取梯度值，对梯度值进行二值化，将垂直边缘分割出来，保留第三直线边缘；步骤4：将第一直线边缘、第二直线边缘以及第三直线边缘相融合，得到融合后的直线边缘；步骤5：将融合后的直线边缘进行区分；所述基于直线边缘特征的目标识别方法，还包括应用步骤：所述应用步骤：将获取到的图像的尺寸进行归一化；获取图像中的所有直线边缘，并且进行描述；根据描述，获取子分类器得分；比较子分类器之间的得分，获取当前的图像分类；其中，所述描述为直线的角度、长度以及直线中点相对于目标中心的位置。2.根据权利要求1所述的基于直线边缘特征的目标识别方法，其特征在于，所述步骤1包括如下子步骤：步骤1.1：根据从摄像机获取到的图像，将图像的每一个像素进行遍历，获取每个像素的水平梯度；步骤1.2：以预设像素数量为单位将图像分割为多个等高水平带，对所述多个等高水平带进行逐一检测，获取垂直边缘；步骤1.3：对当前水平带进行逐列扫描，确定垂直边缘；步骤1.4：提取当前列的所有像素对应的水平梯度值，获取平均水平梯度值；步骤1.5：根据平均水平梯度值，确定当前列为垂直边缘；所述步骤1.1包括如下子步骤：步骤1.1.1：提取当前像素左右两侧的像素的亮度值；步骤1.1.2：根据两侧的像素的亮度值，获取平均亮度值；所述步骤1还包括如下子步骤：步骤1.6：设定扫描窗口，对扫描窗口的所有平均水平梯度值进行遍历，若扫描窗口中心位置对应的梯度值大于或小于扫描窗口内的最大值，则将扫描窗口中心位置的梯度值记为0，否则，则保留扫描窗口中心位置的梯度值；步骤1.7：设定预设阈值，若当前列的平均水平梯度值大于预设阈值，则此处为边缘并将此边缘标记出来，否则，则忽略此边缘；步骤1.8：对相邻水平带的所有垂直边缘进行融合，若相邻行的垂直边缘的水平距离偏差在预设范围内，则记为同一条垂直边缘，即为第一直线边缘，否则，则返回步骤1.6继续执行；所述步骤1.8包括如下子步骤：步骤1.8.1：将垂直边缘沿预设方向延伸，获取边缘结束位置，若垂直梯度值大于预设阈值，则继续延伸，否则，则该垂直边缘记为边缘结束位置；所述步骤2包括如下子步骤：步骤2.1：根据从摄像机获取到的图像，获取图像中的所有边缘；其中，所有边缘点记为白色像素，所有非边缘点记为黑色像素；2CN108734172A权利要求书2/5页步骤2.2：在所有边缘中，获取并保留第二直线边缘；所述步骤2.2包括如下子步骤：步骤2.2.1：在所有边缘中，将所有的T字形交叉位置和x形交叉位置上的边缘点检测出来；步骤2.2.2：过滤T字形交叉位置和x形交叉位置上的边缘点；步骤2.2.3：遍历所有的边缘点，获取拐角度数小于阈值角度的边缘点的位置；步骤2.2.4：过滤拐角度数小于阈值角度的边缘点；步骤2.2.5：获取剩余的边缘点的所有连通域，若当前连通域的高度小于第一预设像素数量，而当前连通域的高长度大于第二预设像素数量，则保留该边缘点作为第二直线边缘；所述步骤3包括如下子步骤：步骤3.1：根据从摄像机获取到的图像，获取图像的梯