移動物體檢測的制作方法
【技術領域】
[0001] 本公開內(nèi)容大體設及移動物體檢測。
[000引發(fā)明背景
[0003] 有很多方法已經(jīng)在駕駛輔助系統(tǒng)中被用于移動物體檢測。一些解決方案基于稀疏 光流，其可實現(xiàn)較快速度，但具有低可靠性。原因是特征點之間的錯配會經(jīng)常發(fā)生。一些解 決方案基于密集光流W改善穩(wěn)健性。但是，昂貴的立體相機（stereocamera)對于獲得密 集光流是必需的。因此，期望一種穩(wěn)健但經(jīng)濟的方法來用于移動物體檢測。 發(fā)明概要
[0004] 根據(jù)本公開內(nèi)容的一個實施方案，提供一種用于移動物體檢測的方法。所述方法 可W包括；在第一時間點獲得由單目相機（mono州larcamera)捕捉的第一圖像且在第二 時間點獲得由單目相機捕捉的第二圖像；基于第一圖像和第二圖像計算密集光流；和基于 計算獲得的密集光流識別移動物體。因為移動物體檢測方法是基于密集光流和單目相機， 所W可W兼顧高檢測準確性和低成本。
[0005] 在一些實施方案中，可W基于第一圖像中的像素的亮度值應等于第二圖像中的對 應像素的亮度值的假設來計算密集光流。
[0006] 在一些實施方案中，可W基于TV-L1方法計算密集光流。
[0007] 在一些實施方案中，可W在計算密集光流之前預處理第一圖像和第二圖像。在一 些實施方案中，可W移除第一圖像和第二圖像的上部分，且可W基于第一圖像和第二圖像 的剩余下部分計算所述密集光流。在一些實施方案中，基于R〇F(Rundin、Osher、Fatime)模 型的結構-紋理分解（strucUire-texUiredecomposition)可W用于預處理第一圖像和第 二圖像。在一些實施方案中，可W應用金字塔限制（pyramidrestriction)。結果，可W增 加效率W及對抗照明改變的穩(wěn)健性。
[000引在一些實施方案中，基于計算獲得的密集光流識別移動物體可W包括；通過利用 至少一個圖像特征將計算獲得的密集光流的矢量信息進行編碼來獲得第=圖像；W及，識 別第S圖像中與附近的其它塊體化lock)相比具有至少一個圖像特征的突然改變的目標 塊體。靜態(tài)物體具有的光流會進行規(guī)則的改變，但是移動物體具有的光流與移動物體附近 的光流相比會具有突然的改變。因此，表示移動物體的目標塊體與附近的其它塊體相比可 W具有至少一個圖像特征的突然改變。使用現(xiàn)有的圖像分割算法，可W方便地識別目標塊 體。
[0009] 在一些實施方案中，計算獲得的密集光流可W具有利用色調(diào)編碼的方向和利用色 彩飽和度編碼的長度。在一些實施方案中，可W使用圖像切割（image-cut)來分割目標塊 體。
[0010] 根據(jù)本公開內(nèi)容的一個實施方案，提供一種用于移動物體檢測的系統(tǒng)。系統(tǒng)可W 包括處理裝置，其被配置來：在第一時間點獲得由單目相機捕捉的第一圖像且在第二時間 點獲得由單目相機捕捉的第二圖像；基于第一圖像和第二圖像計算密集光流；和基于計算 獲得的密集光流識別移動物體。
[0011] 在一些實施方案中，處理裝置可W被配置來基于第一圖像中的像素的亮度值應等 于第二圖像中的對應像素的亮度值的假設來計算密集光流。
[0012] 在一些實施方案中，處理裝置可W被配置來在獲得密集光流之前預處理第一圖像 和第二圖像。在一些實施方案中，可W移除第一圖像和第二圖像的上部分，且可W基于第一 圖像和第二圖像的剩余下部分計算密集光流。在一些實施方案中，基于ROF(Rundin、Osher、 Fatime)模型的結構-紋理分解可W用于預處理第一圖像和第二圖像。在一些實施方案中， 可W應用金字塔限制。結果，可W增加效率和對抗照明改變的穩(wěn)健性。
[0013] 在一些實施方案中，處理裝置可W被配置來通過W下方式識別移動物體；通過利 用至少一個圖像特征將計算獲得的密集光流的矢量信息進行編碼來獲得第=圖像；W及， 識別第=圖像中與附近的其它塊體相比具有至少一個圖像特征的突然改變的目標塊體。
[0014] 在一些實施方案中，處理裝置可W被配置來分別利用色調(diào)和色彩飽和度將計算獲 得的密集光流的方向和長度進行編碼。在一些實施方案中，處理裝置可W被配置來使用圖 像切割來分割目標塊體。
[0015] 根據(jù)本公開內(nèi)容的一個實施方案，提供一種用于移動物體檢測的系統(tǒng)。系統(tǒng)可W 包括；用于在第一時間點獲得由單目相機捕捉的第一圖像且在第二時間點獲得由單目相機 捕捉的第二圖像的構件；用于基于第一圖像和第二圖像計算密集光流的構件；和用于基于 計算獲得的密集光流識別移動物體的構件。
[0016] 根據(jù)本公開內(nèi)容的一個實施方案，提供一種包含用于移動物體檢測的計算機程序 的非暫時性計算機可讀介質(zhì)。當所述計算機程序由處理器執(zhí)行時，其將指示處理器；在第一 時間點獲得由單目相機捕捉的第一圖像且在第二時間點獲得由單目相機捕捉的第二圖像； 基于第一圖像和第二圖像計算密集光流；和基于計算獲得的密集光流識別移動物體。
[0017] 附圖簡述
[0018] 本公開內(nèi)容的前述和其它特征將從連同附圖一起的W下描述和隨附權利要求書 更完全地了解。應理解，該些圖只描繪根據(jù)本公開內(nèi)容的若干實施方案，且因此，不應被認 為是對其范圍的限制，通過使用附圖W額外特性和細節(jié)描述本公開內(nèi)容。
[0019] 圖1示意性圖示根據(jù)本公開內(nèi)容的一個實施方案的用于移動物體檢測的方法 100 ；
[0020] 圖2圖示在第一時間點由單目相機捕捉的第一圖像；
[0021] 圖3圖示在第二時間點由單目相機捕捉的第二圖像；
[0022] 圖4圖示基于圖2和圖3中所示的第一圖像和第二圖像計算的密集光流的圖；W 及
[0023] 圖5示意性圖示從圖4中所示的密集光流圖轉換的色彩圖。
【具體實施方式】
[0024] 在W下詳細描述中，參考形成其部分的附圖。在圖中，除非上下文另有規(guī)定，否則 類似符號通常表示類似組件?！揪唧w實施方式】、附圖和權利要求書中描述的說明性實施方案 并非意在限制?？蒞在不脫離于該里呈現(xiàn)的主旨的精神或范圍下利用其它實施方案且進行 其它改變。將易于理解的是，如本文一般描述且在附圖中圖示的本公開內(nèi)容的方面可W各 種各樣的不同配置布置、替代、組合和設計，所有w上方面被明確預期且組成本公開內(nèi)容的 部分。
[0025] 圖1示意性圖示根據(jù)本公開內(nèi)容的一個實施方案的用于移動物體檢測的方法 100。
[0026] 參考圖1，在S101中，在第一時間點獲得由單目相機捕捉的第一圖像且在第二時 間點獲得由單目相機捕捉的第二圖像。
[0027] 在一些實施方案中，兩個圖像可W從由相機捕捉的帖序列中獲得。在一些實施方 案中，兩個圖像可W是帖序列中的兩個相鄰帖。在一些實施方案中，兩個圖像可W在預定時 間間隔內(nèi)（例如，每1/30秒）獲得。
[002引圖2和圖3圖示分別在第一時間點和第二時間點由單目相機捕捉的第一圖像和第 二圖像。單目相機可W安裝于行駛車輛、移動檢測器等上。如圖2和圖3中所示，包括樹、 建筑物和道路的靜態(tài)物體可在兩個圖像之間具有略微位置改變，但是移動物體（例如，移 動的球）可具有更明顯的位置改變。
[0029] 可W理解，靜態(tài)物體的略微位置改變可遵循一些規(guī)則，該些規(guī)則與相機的運動有 關，但是移動物體的位置改變并非如此。
[0030] 在S103中，預處理第一圖像和第二圖像。
[003U 在一些實施方案中，可W應用基于R0F(Rundin、Osher、Fatime)模型的結構-紋理 分解W預處理第一圖像和第二圖像來減少照明改變、遮陰反射、陰影等的影響。因此，該方 法可對于照明改變更具穩(wěn)健性。
[0032] 在一些實施方案中，可W切除第一圖像和第二圖像的上部分，且可對其剩余下部 分執(zhí)行W下處理。因為出現(xiàn)于車輛上方的移動物體通常對于駕駛而言無意義，所W移除上 部分可W改善效率。
[0033] 在一些實施方案中，可W應用金字塔限制。金字塔限制，還可稱作金字塔表示 (pyramidrepresenting)或圖像金字塔（imagepyramid),可W減少原始圖像對（即，第一 圖像和第二圖像）的分辨率。結果，可W獲得具有多個尺度的多個圖像對。其后，多個圖像 對可W受到相同于原始對的過程且可W近似地擬合多個處理結果，使得可W進一步改善穩(wěn) 健性。
[0034] 應注意，可W存在適合于預處理第一圖像和第二圖像的其它方法，其可基于特定 情境進行選擇。S103可執(zhí)行也可不執(zhí)行。
[0035] 在S105中，基于第一圖像和第二圖像計算密集光流。
[0036] 點可W在第一圖像與第二圖像之間具有位置改變，從而產(chǎn)生光流。因為采用單目 相機捕捉第一圖像和第二圖像，所W使用校準的方式計算密集光流的現(xiàn)有方法不再適用。 因此，在本公開內(nèi)容的一些實施方案中，可W基于第一圖像中的像素的亮度值應等于第二 圖像中的對應像素的亮度值的假設來計算密集光流。
[0037] 在一些實