用于汽车紧急主动避险的监控视频处理方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，提出了用于汽车紧急主动避险的监控视频处理方法，包括：获取监控视频得每帧静态图像并识别动态目标进行标记，获得每个动态目标的三维空间，得到每个像素点的第一图像特征，质心点为第二图像特征，令每个第一图像特征与第二图像特征的比值得到第一相似度；得到第三图像特征，由上述内容计算每个像素点的动态因子以及真实模糊度并以此得到关键值，根据像素点的关键值得到动态目标的运动轨迹；确定被遮挡动态目标的运动轨迹；根据动态目标的运动轨迹判断是否需要发出警告进行紧急避险。本发明专利技术获取的关键点可以提高获取的目标运动轨迹的准确性，且降低了计算量，加快了对汽车状态的识别速度。加快了对汽车状态的识别速度。加快了对汽车状态的识别速度。

【技术实现步骤摘要】
用于汽车紧急主动避险的监控视频处理方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及用于汽车紧急主动避险的监控视频处理方法。

技术介绍

[0002]汽车已经成为不可缺少的交通工具，随着科技发展，电车，油车，无人驾驶智能车等各类汽车层出不穷。行驶道路上的交通事故的发生概率逐渐增大，因此从源头避免交通事故的发生是提高出行安全的关键手段。
[0003]汽车安全分为主动安全和被动安全两个方面，主动安全是通过车辆主动的避险功能，车辆检测到危险信息后利用电子系统对乘客进行保护，被动安全是指发生交通事故后，车辆对乘客的保护，通常是利用安全气囊等固定装置完成的。因此提高车辆在紧急情况下主动避险的能力才能够最大程度保护乘客和司机的人身安全。汽车的主动避险的前提是检测到危险信息，当前汽车通过监控视频获取目标的运动状态，相对速度等相关信息。现阶段对监控视频的处理通常是对视频中的异常行为进行识别跟踪，报警信息的误报漏报比较多，因为监控视频的包含大量的无用数据，短时间内很难处理完成，将结果发送到车辆系统。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供用于汽车紧急主动避险的监控视频处理方法，以解决现有的报警信息误报和漏报的问题，所采用的技术方案具体如下：本专利技术一个实施例提供了用于汽车紧急主动避险的监控视频处理方法，该方法包括以下步骤：利用车载摄像头获取监控视频，将监控视频拆分为帧，获得每帧静态图像；根据每帧静态图像对特定目标进行标记，并识别动态目标；获得每个动态目标的三维空间，对每个动态目标的每个像素点在三维空间中的三维图像特征记为第一图像特征，对动态目标的质心点获得质心点在三维空间中的三维图像特征记为第二图像特征，令每个第一图像特征与第二图像特征的比值作为动态目标每个像素点与质心点的特征相似度并记为第一相似度；得到三维空间中每个像素点八邻域内每个像素点在三维空间中的三维图像特征记为第三图像特征，根据第三图像特征和第二图像特征比值得到第二相似度，根据每个动态目标的质心点将动态目标的三维空间划分为上半空间和下半空间，根据第一相似度、三维空间上半空间与第一图像特征相等像素点数量、第二相似度、三维空间下半空间与第三图像特征相等像素点数量得到每个像素点的动态因子；获得每个动态目标的LAB空间，获得每个像素点的计算区域，根据每个像素点的计算区域、该像素点在LAB空间中的值以及该像素点根据质心点的对称点的计算区域和LAB空间中的值计算得到每个像素点的真实模糊度；
将每个像素点的动态因子和真实模糊度相乘得到每个像素点的关键值，根据每个像素点的关键值得到动态目标的关键点，根据动态目标的质心点和关键点确定每个动态目标的运动轨迹，将未被遮挡的动态目标称为第一动态目标；对于同一个动态目标，根据当前帧图像与相邻帧图像轮廓差异判断动态目标是否被遮挡，并预测被遮挡动态目标的全部区域作为第二动态目标，获得第二动态目标的运动轨迹；根据每个第一动态目标与第二动态目标的运动轨迹判断是否需要发出警告进行紧急避险。
[0005]优选的，所述获得每个动态目标的三维空间，对每个动态目标的每个像素点在三维空间中的三维图像特征记为第一图像特征的方法为：利用神经辐射场技术对每个动态目标的平面图像进行三维重建，重建后的三维空间中每个点都包含其三维坐标和RGB值，每个动态目标的像素点在三维空间中存在3个平面，每个像素点在每个平面中获得一个对应的LBP值，在三个平面中获得三个LBP值，将三个LBP特征值相加得到每个像素点的第一图像特征值。
[0006]优选的，所述根据第三图像特征和第二图像特征比值得到第二相似度，根据第一相似度、三维空间上半空间与第一图像特征相等像素点数量、第二相似度、三维空间下半空间与第三图像特征相等像素点数量得到每个像素点的动态因子的方法为：间与第三图像特征相等像素点数量得到每个像素点的动态因子的方法为：式中，表示第i个像素点的三维图像特征即第一图像特征，表示动态目标质心点的三维图像特征即第二图像特征，J表示像素点i八邻域像素点的数量，表示像素点i与质心点g的特征相似度，表示第i个像素点八邻域内第j个像素点与质心点的特征相似度，表示上半空间中与第i个像素点的第一图像特征相等的像素点数量，表示上半空间中与第i个像素点八邻域第j个像素点的第一图像特征相等的像素点数量，N表示质心上半空间中像素点的数量，表示第i个像素点的动态因子。
[0007]优选的，所述根据每个像素点的计算区域、该像素点在LAB空间中的值以及该像素点根据质心点的对称点的计算区域和LAB空间中的值计算得到每个像素点的真实模糊度的方法为：以每个像素点o为中心得到一个预设大小的区域，该区域记为计算区域，该像素点记为像素点o，将计算区域从最中间分为左右两个区域，两个区域大小相等，两个区域分别记为左半区域和右半区域，将除了本动态目标以外的所有像素点都记为背景像素点，根据左半区域中在像素点o左侧且距离像素点o直线距离最近的背景像素点的LAB值、左半区域中每个像素点的LAB值以及中心像素点的LAB值得到中心像素点在左半区域的特征变量，根据右半区域中在像素点o右侧且距离像素点o直线距离最近的背景像素点的LAB值、右半区
域中每个像素点的LAB值以及像素点o的LAB值得到像素点o在右半区域的特征变量，两个区域的特征变量相减得到像素点o的特征渐变量；获得每个像素点o在其所在的动态目标质心点的对称点，获得该对称点的特征渐变量，令每个像素点o的特征渐变量与每个像素点o的对称点的特征渐变量的比值作为每个像素点o的真实模糊度。
[0008]优选的，所述根据左半区域中在像素点o左侧且距离像素点o直线距离最近的背景像素点的LAB值、左半区域中每个像素点的LAB值以及中心像素点的LAB值得到中心像素点在左半区域的特征变量的方法为：式中，是计算区域的左半区域，是区域内像素点数量，x是指区域内的像素点x，q是距离像素点o直线距离最近的背景像素点且像素点q在像素点o左侧，、、分别是像素点x在LAB颜色空间分量的特征值，、、分别是像素点q在LAB颜色空间分量的特征值，、、分别是像素点o在颜色空间分量的特征值，是像素点o在区域内的特征变量。
[0009]优选的，所述根据每个第一动态目标与第二动态目标的运动轨迹判断是否需要发出警告进行紧急避险的方法为：将第一动态目标和第二动态目标的运动轨迹统称第一运动轨迹，通过车载电子系统获取当前汽车的行驶轨迹，记为第二运动轨迹，根据两个轨迹走势得到两个轨迹曲线，计算轨迹曲线的交点和hausdorff距离，当存在交点或hausdorff距离小于安全距离时发出警告紧急避险。
[0010]本专利技术的有益效果是：本专利技术提出一种用于汽车紧急主动避险的监控视频处理方法，基于汽车行驶过程中获取的监控视频数据，判断汽车是否需要进行主动避险状态，针对传统获取动态目标轨迹计算量大的问题，根据动态目标在三维空间特征构建动态因子，动态因子根据对动态目标运动方向的影响程度能否覆盖进行关键点的筛选，降低了计算量，加快了对汽车状态的识别速度。其次针对动态目标被遮挡的情况，对被遮挡部分进行预测，提高了获取监控本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.用于汽车紧急主动避险的监控视频处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：利用车载摄像头获取监控视频，将监控视频拆分为帧，获得每帧静态图像；根据每帧静态图像对特定目标进行标记，并识别动态目标；获得每个动态目标的三维空间，对每个动态目标的每个像素点在三维空间中的三维图像特征记为第一图像特征，对动态目标的质心点获得质心点在三维空间中的三维图像特征记为第二图像特征，令每个第一图像特征与第二图像特征的比值作为动态目标每个像素点与质心点的特征相似度并记为第一相似度；得到三维空间中每个像素点八邻域内每个像素点在三维空间中的三维图像特征记为第三图像特征，根据第三图像特征和第二图像特征比值得到第二相似度，根据每个动态目标的质心点将动态目标的三维空间划分为上半空间和下半空间，根据第一相似度、三维空间上半空间与第一图像特征相等像素点数量、第二相似度、三维空间下半空间与第三图像特征相等像素点数量得到每个像素点的动态因子；获得每个动态目标的LAB空间，获得每个像素点的计算区域，根据每个像素点的计算区域、各像素点在LAB空间中的值以及各像素点根据质心点的对称点的计算区域和LAB空间中的值计算得到每个像素点的真实模糊度；将每个像素点的动态因子和真实模糊度相乘得到每个像素点的关键值，根据每个像素点的关键值得到动态目标的关键点，根据动态目标的质心点和关键点确定每个动态目标的运动轨迹，将未被遮挡的动态目标称为第一动态目标；对于同一个动态目标，根据当前帧图像与相邻帧图像轮廓差异判断动态目标是否被遮挡，并预测被遮挡动态目标的全部区域作为第二动态目标，获得第二动态目标的运动轨迹；根据每个第一动态目标与第二动态目标的运动轨迹判断是否需要发出警告进行紧急避险。2.根据权利要求1所述的用于汽车紧急主动避险的监控视频处理方法，其特征在于，所述获得每个动态目标的三维空间，对每个动态目标的每个像素点在三维空间中的三维图像特征记为第一图像特征的方法为：利用神经辐射场技术对每个动态目标的平面图像进行三维重建，重建后的三维空间中每个点都包含其三维坐标和RGB值，每个动态目标的像素点在三维空间中存在3个平面，每个像素点在每个平面中获得一个对应的LBP值，在三个平面中获得三个LBP值，将三个LBP特征值相加得到每个像素点的第一图像特征值。3.根据权利要求1所述的用于汽车紧急主动避险的监控视频处理方法，其特征在于，所述根据第三图像特征和第二图像特征比值得到第二相似度，根据第一相似度、三维空间上半空间与第一图像特征相等像素点数量、第二相似度、三维空间下半空间与第三图像特征相等像素点数量得到每个像素点的动态因子的方法为：相等像素点数量得到每个像素点的动态因子的方法为：式中，表示第i个像素点的三维图像特征即第一图像特征，表示动态目标质心点的
三维图像特征即第...

【专利技术属性】
技术研发人员：李远科，顾焰，
申请(专利权)人：深圳市蓝鲸智联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：