一种交通图像分割控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种交通图像分割控制方法及系统，涉及图像处理领域，其中，所述方法包括：交互目标车辆的车载摄像头，获得第一交通图像；根据小波滤波算法对第一交通图像进行降噪处理，获得第二交通图像；基于所述第二交通图像进行

【技术实现步骤摘要】
一种交通图像分割控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，具体地，涉及一种交通图像分割控制方法及系统
。

技术介绍

[0002]交通场景感知对于车辆障碍检测
、
可通行性估测
、
路径规划等方面具有十分重要的意义
。
但交通场景具有复杂性
、
多变性
、
不确定性等特点，使得交通场景的感知难度不断增大
。
交通图像分割是交通场景感知的重要方向之一
。
现有技术中存在针对交通图像分割准确性低的技术问题
。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种交通图像分割控制方法及系统
。
解决了现有技术中针对交通图像分割准确性低的技术问题
。
达到了提高交通图像分割准确性，为车辆的行车安全提高可靠
、
有效的参考数据的技术效果
。
[0004]鉴于上述问题，本申请提供了一种交通图像分割控制方法及系统
。
[0005]第一方面，本申请提供了一种交通图像分割控制方法，其中，所述方法应用于一种交通图像分割控制系统，所述方法包括：获得目标车辆；交互所述目标车辆的车载摄像头，获得第一交通图像；根据小波滤波算法对所述第一交通图像进行降噪处理，获得第二交通图像；基于所述第二交通图像进行
ORB
特征识别，获得
ORB
特征识别结果；基于所述
ORB
特征识别结果进行聚类，获得
ORB
特征聚类结果；基于所述
ORB
特征聚类结果对所述第二交通图像进行背景隔离，获得第三交通图像，且，第三交通图像具有
ORB
特征标识；搭建交通图像分割通道；基于所述
ORB
特征标识，根据所述交通图像分割通道执行所述第三交通图像进行分割控制，得到目标交通图像分割结果
。
[0006]优选的，根据小波滤波算法对所述第一交通图像进行降噪处理，获得第二交通图像，包括：
[0007]对所述第一交通图像的图像信号进行小波分解，获得图像信号小波系数；
[0008]根据所述图像信号小波系数进行阈值量化，得到小波选取阈值；
[0009]基于所述小波选取阈值对所述图像信号小波系数进行截取，将小于
/
等于所述小波选取阈值的噪声信号置零，获得大于所述小波选取阈值的有效信号信息；
[0010]对所述有效信号信息进行滤波重构，获得所述第二交通图像
。
[0011]优选的，基于所述第二交通图像进行
ORB
特征识别，获得
ORB
特征识别结果，包括：
[0012]根据特征检测算法对所述第二交通图像进行关键点识别，获得图像关键点识别结果；
[0013]基于向量创建算法，对所述图像关键点识别结果进行特征向量构建，获得特征向量构建结果；
[0014]基于所述特征向量构建结果，生成所述
ORB
特征识别结果
。
[0015]优选的，根据特征检测算法对所述第二交通图像进行关键点识别，获得图像关键
点识别结果，包括：
[0016]基于所述第二交通图像进行像素识别，获得图像像素识别结果；
[0017]对所述图像像素识别结果进行邻域像素变化度分析，获得邻域像素变化度分析结果；
[0018]获得预设邻域像素变化度；
[0019]判断所述邻域像素变化度分析结果是否大于所述预设邻域像素变化度；
[0020]若所述邻域像素变化度分析结果大于所述预设邻域像素变化度，生成所述图像关键点识别结果
。
[0021]优选的，基于所述
ORB
特征聚类结果对所述第二交通图像进行背景隔离，获得第三交通图像，包括：
[0022]基于所述
ORB
特征聚类结果，获得多个中心
ORB
特征；
[0023]基于所述多个中心
ORB
特征进行曲线拟合，获得中心
ORB
特征曲线；
[0024]基于预设
ORB
特征对所述中心
ORB
特征曲线进行定位，获得背景中心
ORB
特征；
[0025]基于所述背景中心
ORB
特征，根据所述
ORB
特征聚类结果，获得背景
ORB
特征聚类结果；
[0026]基于所述背景
ORB
特征聚类结果对所述第二交通图像进行背景隔离，获得所述第三交通图像
。
[0027]优选的，搭建交通图像分割通道，包括：
[0028]获得交通图像分割记录集；
[0029]基于预设划分算子对所述交通图像分割记录集进行划分，获得训练数据序列
、
测试数据序列和验证数据序列；
[0030]基于全连接神经网络，根据所述训练数据序列
、
所述测试数据序列和所述验证数据序列进行训练
、
测试和验证，生成所述交通图像分割通道
。
[0031]第二方面，本申请还提供了一种交通图像分割控制系统，其中，所述系统包括：车辆获得模块，所述车辆获得模块用于获得目标车辆；摄像头交互模块，所述摄像头交互模块用于交互所述目标车辆的车载摄像头，获得第一交通图像；降噪处理模块，所述降噪处理模块用于根据小波滤波算法对所述第一交通图像进行降噪处理，获得第二交通图像；
ORB
特征识别模块，所述
ORB
特征识别模块用于基于所述第二交通图像进行
ORB
特征识别，获得
ORB
特征识别结果；
ORB
特征聚类模块，所述
ORB
特征聚类模块用于基于所述
ORB
特征识别结果进行聚类，获得
ORB
特征聚类结果；图像背景隔离模块，所述图像背景隔离模块用于基于所述
ORB
特征聚类结果对所述第二交通图像进行背景隔离，获得第三交通图像，且，第三交通图像具有
ORB
特征标识；搭建模块，所述搭建模块用于搭建交通图像分割通道；分割控制模块，所述分割控制模块用于基于所述
ORB
特征标识，根据所述交通图像分割通道执行所述第三交通图像进行分割控制，得到目标交通图像分割结果
。
[0032]第三方面，本申请还提供了一种电子设备，包括：存储器，用于存储可执行指令；处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现本申请提供的一种交通图像分割控制方法
。
[0033]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该程序被处理器执行时
,
实现本申请提供的一种交通图像分割控本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种交通图像分割控制方法，其特征在于，所述方法包括：获得目标车辆；交互所述目标车辆的车载摄像头，获得第一交通图像；根据小波滤波算法对所述第一交通图像进行降噪处理，获得第二交通图像；基于所述第二交通图像进行
ORB
特征识别，获得
ORB
特征识别结果；基于所述
ORB
特征识别结果进行聚类，获得
ORB
特征聚类结果；基于所述
ORB
特征聚类结果对所述第二交通图像进行背景隔离，获得第三交通图像，且，第三交通图像具有
ORB
特征标识；搭建交通图像分割通道；基于所述
ORB
特征标识，根据所述交通图像分割通道执行所述第三交通图像进行分割控制，得到目标交通图像分割结果
。2.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据小波滤波算法对所述第一交通图像进行降噪处理，获得第二交通图像，包括：对所述第一交通图像的图像信号进行小波分解，获得图像信号小波系数；根据所述图像信号小波系数进行阈值量化，得到小波选取阈值；基于所述小波选取阈值对所述图像信号小波系数进行截取，将小于
/
等于所述小波选取阈值的噪声信号置零，获得大于所述小波选取阈值的有效信号信息；对所述有效信号信息进行滤波重构，获得所述第二交通图像
。3.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第二交通图像进行
ORB
特征识别，获得
ORB
特征识别结果，包括：根据特征检测算法对所述第二交通图像进行关键点识别，获得图像关键点识别结果；基于向量创建算法，对所述图像关键点识别结果进行特征向量构建，获得特征向量构建结果；基于所述特征向量构建结果，生成所述
ORB
特征识别结果
。4.
如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据特征检测算法对所述第二交通图像进行关键点识别，获得图像关键点识别结果，包括：基于所述第二交通图像进行像素识别，获得图像像素识别结果；对所述图像像素识别结果进行邻域像素变化度分析，获得邻域像素变化度分析结果；获得预设邻域像素变化度；判断所述邻域像素变化度分析结果是否大于所述预设邻域像素变化度；若所述邻域像素变化度分析结果大于所述预设邻域像素变化度，生成所述图像关键点识别结果
。5.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述
ORB
特征聚类结果对所述第二交通图像进行背景隔离，获得第三交通图像，包括：基于所述
ORB
特征聚类结果，获得多个中心
ORB
特征；基于所述多个中心
ORB
特征进行曲线拟合，获得中心
ORB
特征曲...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫军，王伟，冯澍，
申请(专利权)人：智慧互通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：