專利名稱：視頻圖像中識別信號燈的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像識別領(lǐng)域，特別是指一種視頻圖像中識別信號燈的方法。
背景技術(shù)：
隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，車輛的增多，智能交通的發(fā)展也越來越快。在違章駕駛中，闖紅燈檢測是其中的一項。目前，目前檢測信號燈的方式主要通過連線連接信號燈，對信號燈進行識別。這種方式需要結(jié)構(gòu)復(fù)雜，且施工困難。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提出了一種視頻圖像中識別信號燈的方法。以解決上述對信號燈進行識別過程中，施工困難的問題。為了達到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的:將檢測到的視頻圖像中的多個特征點與預(yù)先記載的多個特征點進行匹配；其中，所述預(yù)先記載的特征點從信號燈模板圖像提取；匹配成功后，按照所述視頻圖像中的特征點的聚類中心位置、所述信號燈模板圖像的聚類中心位置與該模板圖像的中心位置的距離，確定所述視頻圖像中的信號燈的中心位置；識別所述視頻圖像中信號燈的顏色分量，確定所述視頻圖像中信號燈的顏色。本發(fā)明的方法，可有效識別出視頻圖像中的信號燈及其表示的信號，避免了現(xiàn)在技術(shù)中，通過對信號燈物理接線的方式進行識別。不需要對現(xiàn)場的信號燈進行施工，即可有效識別出信號燈的顏色。


為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作一簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發(fā)明的實施例的流程圖。
具體實施例方式為使本發(fā)明實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。參見圖1，本發(fā)明的實施例包括以下步驟:
Sll:將檢測到的視頻圖像中的多個特征點與預(yù)先記載的多個特征點進行匹配；其中，所述預(yù)先記載的特征點從信號燈模板圖像提??；S12:匹配成功后，按照所述視頻圖像中的特征點的聚類中心位置、所述信號燈模板圖像的聚類中心位置與該模板圖像的中心位置的距離，確定所述視頻圖像中的信號燈的中心位置；S13:識別所述視頻圖像中信號燈的顏色分量，確定所述視頻圖像中信號燈的顏色。本發(fā)明的方法，可有效識別出視頻圖像中的信號燈及其表示的信號，避免了現(xiàn)在技術(shù)中，通過對信號燈物理接線的方式進行識別。不需要對現(xiàn)場的信號燈進行施工，即可有效識別出信號燈的顏色。上述的視頻圖像的特征點的匹配，可采用SIFT算法實現(xiàn)。采用SIFT算法，可提交匹配效率，降低匹配時間。優(yōu)選地，實施例中，視頻圖像的特征點或所述信號燈模板圖像的特征點通過以下步驟確定:讀取一幅視頻圖像或信號燈模板圖像，該圖像為I (1，7)，與高斯函數(shù)6(1，7，σ )卷積，得到尺度空間的圖像L (X，y, σ )；L (X, y, σ ) =G (x, y, σ ) *1 (x, y)其中，
權(quán)利要求
1.一種視頻圖像中識別信號燈的方法，其特征在于，包括: 將檢測到的視頻圖像中的多個特征點與預(yù)先記載的多個特征點進行匹配；其中，所述預(yù)先記載的特征點從信號燈模板圖像提??； 匹配成功后，按照所述視頻圖像中的特征點的聚類中心位置、所述信號燈模板圖像的聚類中心位置與該模板圖像的中心位置的距離，確定所述視頻圖像中的信號燈的中心位置； 識別所述視頻圖像中信號燈的顏色分量，確定所述視頻圖像中信號燈的顏色。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述視頻圖像的特征點或所述信號燈模板圖像的特征點通過以下步驟確定: 在高斯差分尺度空間，根據(jù)不同的高斯核函數(shù)的σ值，建立圖像所對應(yīng)的多張層疊的不同尺度的圖像； 在當前層的尺度的圖像內(nèi)，如果一個像素點在本層及其兩個相鄰層的8鄰域內(nèi)，為最大值或最小值，則該點為該尺度下的一個特征點。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述匹配的過程包括: 根據(jù)每個尺度下的每個特征點所在圖像的位置，確定該特征點及其周圍鄰域內(nèi)的像素點的梯度，建立該特征點對應(yīng)的描述子； 確定所述視頻圖像的每個 特征點對應(yīng)的描述子與所述信號燈模板圖像的各個特征點對應(yīng)的描述子的歐氏距離d; 其中，所述歐式距離d=sqrt( Σ (xil_xi2)~2) ;xil為模板圖像中的一個特征點的第i維向量、xi2為視頻圖像中的一個特征點的第i維向量； 如果最小的歐式距離不大于第一閾值、且最小的歐氏距離與次小的歐式距離的比值不大于第二閾值，則確定用于運算出所述最小的歐式距離的兩個描述子各自對應(yīng)的特征點相匹配； 當相匹配的特征點的數(shù)量占信號燈模板圖像的特征點總數(shù)量的比值超過第三閾值后，確定視頻圖像與信號燈模板圖像匹配成功。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述σ值介于(Γ20之間。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述建立描述子的過程包括: 根據(jù)所述確定的該特征點及其周圍鄰域內(nèi)的像素點的梯度，建立梯度直方圖； 將所述梯度直方圖中梯度的最大模對應(yīng)的角度范圍中的任意一個角度作為主方向； 用一個中心在該區(qū)域中央的高斯函數(shù)對所述周圍鄰域內(nèi)的各個像素點的梯度的模加權(quán)； 將所述周圍鄰域內(nèi)的各個像素劃分為多個區(qū)塊，根據(jù)每個區(qū)塊內(nèi)的像素點的加權(quán)后的模長、相對于所述主方向的角度差值，建立每個區(qū)塊內(nèi)的直方圖，確定該區(qū)塊內(nèi)的向量； 以多維向量的格式記錄全部區(qū)塊的向量信息形成特征向量，作為該特征點的描述子。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，還包括:建立所述梯度直方圖的過程中，如果其中一個特征點的梯度的模大于第四閾值，則將該梯度的模值設(shè)置為第四閾值。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括:對每個特征點的特征向量歸一化處理。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述聚類中心的位置為全部特征點的坐標的均值坐標所對應(yīng)的位置。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定信號燈顏色的過程包括: 在所述確定的視頻圖像的信號燈的中心位置，按照信號燈的形狀區(qū)域，將該形狀區(qū)域內(nèi)的像素值轉(zhuǎn)換為HSL空間； 根據(jù)統(tǒng)計每種 顏色的像素點的數(shù)量，將數(shù)量最高的像素點的顏色作為該信號燈的顏色。
全文摘要
本發(fā)明提供一種視頻圖像中識別信號燈的方法，包括將檢測到的視頻圖像中的多個特征點與預(yù)先記載的多個特征點進行匹配；其中，所述預(yù)先記載的特征點從信號燈模板圖像提??；匹配成功后，按照所述視頻圖像中的特征點的聚類中心位置、所述信號燈模板圖像的聚類中心位置與該模板圖像的中心位置的距離，確定所述視頻圖像中的信號燈的中心位置；識別所述視頻圖像中信號燈的顏色分量，確定所述視頻圖像中信號燈的顏色。本發(fā)明的方法，可有效識別出視頻圖像中的信號燈及其表示的信號，避免了現(xiàn)在技術(shù)中，通過對信號燈物理接線的方式進行識別。不需要對現(xiàn)場的信號燈進行施工，即可有效識別出信號燈的顏色。
文檔編號G06K9/64GK103093245SQ20131002097
公開日2013年5月8日 申請日期2013年1月21日 優(yōu)先權(quán)日2013年1月21日
發(fā)明者王海峰, 王曉萌, 何小波, 董博, 楊宇, 張凱歌 申請人:信幀電子技術(shù)(北京)有限公司