一種道路車輛檢測系統(tǒng)的驗證方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種道路車輛檢測系統(tǒng)的驗證方法，利用一標(biāo)準(zhǔn)訓(xùn)練視頻對道路車輛檢測系統(tǒng)進(jìn)行驗證，從而可判斷道路車輛檢測系統(tǒng)的檢測率，方便后續(xù)進(jìn)行各項檢測指標(biāo)的計算，能夠在測試環(huán)境下反應(yīng)車輛檢測系統(tǒng)的檢測質(zhì)量。該種道路車輛檢測系統(tǒng)的驗證方法不僅適用于單幀圖像，且適用于多幀圖像。
【專利說明】一種道路車輛檢測系統(tǒng)的驗證方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理和機(jī)器視覺【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種道路車輛檢測系統(tǒng)的驗證方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在現(xiàn)代交通運(yùn)輸四通八達(dá)的今天，智能交通系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。其中，利用視頻攝像頭采集車輛行駛前方路況信息，在視頻圖像中進(jìn)行車輛檢測的技術(shù)是交通運(yùn)輸領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn)。車輛檢測結(jié)合實(shí)時的交通參數(shù)和數(shù)字圖像處理技術(shù)，為駕駛員提供了感興趣區(qū)域車輛的準(zhǔn)確定位，反饋車輛前方的環(huán)境狀況和威脅信息。車輛檢測的效果決定了整個系統(tǒng)的性能高低，是對在道路上行駛的車輛面臨的潛在安全威脅能否起到真正監(jiān)控預(yù)警的直觀評估。
[0003]近年來，學(xué)術(shù)界的各種車輛檢測算法層出不窮。判斷一種檢測算法在檢測系統(tǒng)中是否實(shí)用，標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該包括:
O能及時識別出前方位置的障礙物是否為車輛，準(zhǔn)確鎖定車輛的位置；
2)將感興趣區(qū)域的所有目標(biāo)車輛全部標(biāo)定出來并統(tǒng)計，不遺失漏捕捉；
3)算法處理信息速度快，計算量較小，能滿足實(shí)時性要求。
[0004]以上評估車輛檢測的標(biāo)準(zhǔn)，就涉及到了檢測率的問題。任何一個車輛檢測系統(tǒng)，除了核心算法本身存在的不足外，外界環(huán)境因素的復(fù)雜性和不確定性均會使檢測結(jié)果存在誤差，如車輛漏檢，誤檢等，都是不可避免的。
[0005]車輛檢測系統(tǒng)的檢測率，關(guān)乎系統(tǒng)監(jiān)控的可靠性和有效性，是檢驗系統(tǒng)性能的重要統(tǒng)計指標(biāo)。一般來說，為比較檢測算法的效果，需要統(tǒng)計算法能檢測到的車輛數(shù)量，統(tǒng)計結(jié)果分為已標(biāo)記和未標(biāo)記的。已標(biāo)記的說明是被算法檢查到的車輛目標(biāo)，在這些已標(biāo)記的目標(biāo)中，有正確檢測的，即檢測到的是車輛，也存在誤檢現(xiàn)象。誤檢是把其他非車輛的障礙物也識別出來并作標(biāo)記，此類現(xiàn)象為虛報。未標(biāo)記部分，對于在目標(biāo)范圍內(nèi)的車輛沒被檢測出來的，這種情況定義為漏檢。
[0006]對于在道路上行駛的車輛來說，漏檢現(xiàn)象會給駕駛員帶來更大的安全隱患和威脅，應(yīng)使系統(tǒng)盡可能降低漏檢率甚至消除。而誤檢雖然不會帶來顯著的威脅，但會增加系統(tǒng)的整體開銷，在一定程度上影響系統(tǒng)的處理速度和實(shí)時性，也應(yīng)盡量降低。就目前來說，統(tǒng)計檢測率等指標(biāo)在檢測算法運(yùn)行前后全部都靠人工標(biāo)記的方法進(jìn)行，效率低下。當(dāng)要統(tǒng)計多幀圖像時工作量大，人工數(shù)數(shù)也可能存在差錯。而各種檢測算法致力于研究車輛識別的過程，在如何科學(xué)計算檢測率方法方面仍是空白。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]基于現(xiàn)在車輛檢測的指標(biāo)統(tǒng)計問題上，為了科學(xué)評估車輛檢測系統(tǒng)的質(zhì)量，本發(fā)明提出了一種可準(zhǔn)確統(tǒng)計漏檢率、誤檢率和車輛檢測率的道路車輛檢測系統(tǒng)的驗證方法。
[0008]一種道路車輛檢測系統(tǒng)的驗證方法，其包括以下步驟:
【權(quán)利要求】
1. 一種道路車輛檢測系統(tǒng)的驗證方法，其特征在于，包括以下步驟：提供一標(biāo)準(zhǔn)訓(xùn)練視頻，該標(biāo)準(zhǔn)訓(xùn)練視頻中障礙物的個數(shù) 為N (N為整數(shù))，所有障礙物的預(yù)設(shè)標(biāo)定框的中心點(diǎn)依次為(^…^…，(^，而預(yù)設(shè)標(biāo)定框內(nèi)的灰度平均值分別為見^..。!^.,.，5^.,；!々!?^ ;利用所述道路車輛檢測系統(tǒng)對所述標(biāo)準(zhǔn)訓(xùn)練視頻進(jìn)行檢測，并從該系統(tǒng)中獲得其檢測 結(jié)果數(shù)據(jù)，所述檢測結(jié)果數(shù)據(jù)包括障礙物個數(shù)JT (N’為整數(shù))，所有障礙物標(biāo)定框的中心點(diǎn)位置依次為和框內(nèi)灰度平均值從；i -J. --i -i ~'設(shè)置一漏檢計數(shù)器和一檢測計數(shù)器，所有計數(shù)器的初值均為零；進(jìn)行漏檢誤檢判斷，包括以下步驟：1)計算第_(1^*_:￡況）個障礙物的標(biāo)定框與檢測結(jié)果數(shù)據(jù)中的第f個標(biāo)定 框的中心點(diǎn)偏移的平方差#:a% 二 (Cr Cff ；2)若對第f(KfsiT)有< >冪，其中忑為一預(yù)設(shè)閾值，數(shù)值為15CT250，則判斷檢 測有較大偏差，存在真實(shí)障礙物漏檢，漏檢計數(shù)器加1 ;若能找到一個障礙物f滿足 < <石 ，則判斷找到一個與第f個障礙物相匹配的算法檢測出的障礙物，將該障礙物標(biāo)記為< ,其 對應(yīng)的標(biāo)定框內(nèi)灰度均值為財/，執(zhí)行下一步驟；3)計算框和<框的平均灰度匹配度平方差^:0^=%-財/)2 ；4)若4>r:,其中g(shù)力預(yù)設(shè)閾值，其數(shù)值為5(Tl50，則認(rèn)為檢測有較大偏差，存在真實(shí)障礙物誤檢；否則，視為準(zhǔn)確檢測到正確的障礙物，將檢測計數(shù)器加1;以及判斷完檢測結(jié)果數(shù)據(jù)中所有的標(biāo)定框后，輸出統(tǒng)計檢測率、漏檢率和誤檢率。
【文檔編號】G06K9/66GK103473925SQ201310382768
【公開日】2013年12月25日 申請日期:2013年8月28日 優(yōu)先權(quán)日:2013年8月28日
【發(fā)明者】周智恒, 黃偉烈, 杜孫正, 張文婷, 陳妙薇, 歐曉文 申請人:惠州市德賽工業(yè)發(fā)展有限公司