(19)国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202211248779.X
(22)申请日 2022.10.12
(71)申请人 西安电子科技大 学
地址 710071 陕西省西安市太白南路2号
申请人 西安电子科技大 学杭州研究院
(72)发明人 张林让 余逸婷 廖桂生 罗丰
尹应增 路林伟 安怡
(74)专利代理 机构 北京知艺互联知识产权代理
有限公司 16137
专利代理师 陈艳
(51)Int.Cl.
G06T 17/20(2006.01)
G06V 10/44(2022.01)
G06V 10/74(2022.01)
G06V 10/762(2022.01)
(54)发明名称
基于雷视融合的车辆目标快速 检测方法
(57)摘要
本发明公开了基于雷视融合的车辆目标快
速检测方法, 首先, 将毫米波雷达经过预处理后
的点云信息映射到图像像素坐标系中, 得到雷达
探测到的目标点云速度信息在图像上的分布; 其
次, 利用雷达采集到的点云速度信息进行区域补
偿, 为图像内全部像素点赋予对应的速度信息;
然后, 提取图像所有像素点的RGB分量值和每个
像素点在图像上的坐标位置信息, 接着对RGB分
量值、 坐标位置、 速度信息这五个维度特征信息
进行融合, 共同张成一组特征向量, 确定聚类中
心数K和K个初 始聚类中心向量, 再运用Kmean s算
法实现像素点云聚类, 分离目标像素点与背景像
素点, 并输 出分类后结果; 最后, 对分类结果进行
车辆目标提取, 实现单帧车辆快速 检测。
权利要求书2页 说明书6页 附图3页
CN 115457237 A
2022.12.09
CN 115457237 A
1.基于雷视融合的车辆目标 快速检测方法, 其特 征在于, 包括:
S1、 通过坐标转换将雷达的点云投影到摄像机的图像上, 获取雷达探测的点云速度信
息在图像上的分布;
S2、 利用点云速度信息进行区域补偿, 为图像内全部像素点赋予速度信息;
S3、 提取图像中所有像素点的RGB颜色 分量特征和像素坐标 特征;
S4、 从RGB分量值、 坐标位置、 速度信息维度对像素点进行聚类, 确定聚类中心数K及每
个聚类中心的初始聚类中心向量;
S5、 运用Kmeans算法对聚类中心重新聚类, 从而实现背景、 车辆目标分类;
S6、 利用聚类结果进行 车辆目标提取。
2.根据权利要求1所述的车辆目标快速检测方法, 其特征在于, S1步骤的具体过程如
下:
S11、 对雷达探测的原始点云信息进行预处理, 滤除掉非必要杂波, 保留目标的多雷达
反射点;
S12、 从时间起 点和数据帧两个角度对雷达数据和视频 数据进行时间匹配;
S13、 将匹配后的点云由雷达坐标系转 化到像素坐标系, 并投影至图像中。
3.根据权利要求1所述的车辆目标快速检测方法, 其特征在于, S2步骤的具体过如下:
以点云中每个点为中心, 以n*n窗口为邻域, 将该点的速度信息赋予在该窗口内的其他像素
点; 而对于路灯、 地面的像素点, 则将 速度信息补偿为0, 从而将图像内全部像素点 都被赋予
速度信息 。
4.根据权利要求1所述的车辆目标快速检测方法, 其特征在于, S4步骤的具体过程如
下: 取图像中的像素点ui并将其设置 为第一个类的中心, 然后对图像中其他像素点us的特征
向量收敛值按照下式进行相似性判断:
式中 ,
分 别为像素点 ui特征向 量 归一化 后的 6个元素 ;
分别为像素点us特征向量归一化后的6个元素; m1,m2,m3均为大于0且可调
的阈值;
分别为位置距离带宽、 速度信息带宽和颜色距离带宽;
如果满足上式, 则将像素点us与像素点ui合并为一类, 否则, 将像素点us作为一个新的
类中心; 以此方式继续计算剩下的样本像素点, 直到处理完所有的像素点数据, 这样即可得
将整个场景分成K个 类别。
5.根据权利要求1所述的车辆目标 快速检测方法, 其特 征在于, S5步骤的具体过程 为:
S51、 取每一聚类中心的所有像 素点的均值向量uk作为聚类中心向量; 即, 每一类有多个
像素点, 分别取每一类中所有像素点的均值向量作为该类聚类中心向量, 一共有 K个聚类中
心向量;权 利 要 求 书 1/2 页
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2S52、 计算聚类中心中每一像素点ut与所有均值向量uk的欧式距离min(p), 若像素点ut
与第p个聚类中心的均值向量距离最近, 则将ut归属到第p个聚类中心;
min(p)=||uk‑ut||
S53、 重复S51 ‑S52, 直至相邻轮次的聚类中心向量重合;
S54、 将聚类后结果进行显示。权 利 要 求 书 2/2 页
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专利 基于雷视融合的车辆目标快速检测方法
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