用于检测移动物体的方法和系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本申请大体设及移动物体检测方法和移动物体检测系统。
【背景技术】
[0002] 如今，有许多基于图像的检测方法来检测移动物体（如行人和车辆），并且该些方 法可W用来检测车辆周围的移动物体并且提醒驾驶员检测到的移动物体，因此降低交通事 故的可能性。但是，常规检测方法使用迭代算法来减少误判，所述迭代算法的计算是复杂 的。因此，需要更有效的移动物体检测方法和系统。
【发明内容】
[0003] 在一个实施方案中，提供一种移动物体检测方法。移动物体检测方法可包括：基于 多个视频帖识别多个特征点；基于多个特征点之间的相关性从多个特征点中进行选择来形 成第一特征点组和第二特征点组；W及基于第一特征点组和第二特征点组在至少一个视频 帖中识别两个片段，来作为检测到的移动物体，其中两个特征点之间的相关性可包括距离 分量和移动差异分量，其中距离分量与两个特征点之间的距离相关，并且移动差异分量与 两个特征点的对应移动之间的差异相关。
[0004] 在一些实施方案中，可根据方程式（1)计算两个特征点之间的相关性：
[0005]
方程式（1)
[0006]其中。康示两个特征点P1和P之间的相关性；
[0007]ds。表示两个特征点之间的距离；
[000引 dvi2表示两个特征点的移动差异；并且
[0009] 0心和0V分别表示距离和移动的统计方差。
[0010] 在一些实施方案中，如果dSi2大于0dis，或者如果dVi2大于0V的两倍，那么相关 性可设为零。该样，可避免对具有"松散"关系的特征点的相关性计算，因此减少计算的 工作量和复杂性。
[0011] 在一些实施方案中，0心可设为在+ ,/15到^狀2+//2 /H)的范围中的值， 其中W表示视频帖的宽度，并且H表示视频帖的高度。在一些实施方案中，可设为在6 到10范围中的值。
[0012] 在一些情况下，不同的组可具有共同特征点。在一些实施方案中，所述方法还包 括：如果第一组和第二组具有共同特征点，那么通过W下操作将共同特征点分类到第一组 和第二组中的一个；从第一特征点组中识别第一基准点，所述第一基准点具有与第一组的 其它特征点的相关性的最大总和；从第二特征点组中识别第二基准点，所述第二基准点具 有与第二组的其它特征点的相关性的最大总和；W及将共同特征点分类到第一组和第二组 中的一个来获得更新的第一特征点组和第二特征点组，所述一个组的基准点与共同特征点 有较大的相关性，其中基于更新的第一特征点组和第二特征点组可识别两个片段。
[0013] 在一些实施方案中，还可通过W下操作来识别第一基准点；针对第一组的每一个 特征点计算所述特征点与第一组的其他特征点的相关性的总和；在第一组中识别预定比例 的具有相关性的最大总和的特征点；针对预定比例的特征点中的每一个特征点计算所述特 征点与预定比例的特征点中的其它特征点的相关性的总和；W及识别第一基准点，所述第 一基准点具有与预定比例的特征点中的其它特征点的相关性的最大总和。可使用同一方法 来识别第二基准点。
[0014] 在一些实施方案中，预定比例的特征点可W是第一组中的特征点的数量的一半。 可根据如计算工作量等的特定条件和需求来设定所述比例的值。
[0015] 在一些实施方案中，可使用表示用于捕获视频帖的摄像机的移动的基本矩阵来改 善移动物体的检测。在一些实施方案中，所述方法还包括；使用WRANSAC为基础的单应性 识别优势面；基于优势面上的特征点计算基本矩阵；W及确定更新的第一特征点组和第二 特征点组的移动是否遵循基本矩阵，如果特征点组的移动遵循基本矩阵，那么将基于所述 特征点组来识别的物体归类为静态物体。
[0016] 在一个实施方案中，提供一种移动物体检测方法。移动物体检测方法可包括：基于 多个视频帖识别多个特征点；基于多个特征点之间的相关性从多个特征点中进行选择来形 成特征点组；W及基于特征点组在至少一个视频帖中识别一个片段来作为检测到的移动物 体，其中两个特征点之间的相关性可包括距离分量和移动差异分量，其中距离分量与两个 特征点之间的距离相关，并且移动差异分量与两个特征点的对应移动之间的差异相关。
[0017] 在本申请的一个实施方案中，提供一种移动物体检测系统。移动物体检测系统可 包括处理设备，所述处理设备被配置来；基于多个视频帖识别多个特征点；基于多个特征 点之间的相关性从多个特征点中进行选择来形成第一特征点组和第二特征点组；并且基于 第一特征点组和第二特征点组在至少一个视频帖中识别两个片段来作为检测到的移动物 体，其中两个特征点之间的相关性可包括距离分量和移动差异分量，其中距离分量与两个 特征点之间的距离相关，并且移动差异分量与两个特征点的对应移动之间的差异相关。
[0018] 在一些实施方案中，移动物体检测系统可还包括用于捕获视频帖的摄像机。
[0019] 在一些实施方案中，可根据方程式（1)计算两个特征点之间的相关性：
[0020]
方程式（1)
[002U 其中Ci2表示两个特征点P1和P2之间的相关性；
[0022] ds。表示两个特征点之间的距离；
[0023] dvi2表示两个特征点的移动差异；并且
[0024] 0心和0V分别表示距离和移动的统计方差。
[0025] 在一些实施方案中，如果dsi2大于0dis，或者如果dvi2大于0V的两倍，那么相关 性可设为零。该样，可避免对具有"松散"关系的特征点的相关性计算，因此减少计算的 工作量和复杂性。
[0026] 在一些实施方案中，0 41河设为在^/旷+妒 /15到^/味'2+パ2 /10的范围中的值， 其中W表示视频帖的宽度，并且H表示视频帖的高度。在一些实施方案中，可设为在6 到10范围中的值。
[0027] 在一些情况下，不同的组可具有共同特征点。在一些实施方案中，处理设备还可 被配置来；检查第一组和第二组是否具有共同特征点，如果有，那么从第一特征点组中识别 第一基准点，所述第一基准点具有与第一组的其它特征点的相关性的最大总和；从第二特 征点组中识别第二基准点，所述第二基准点具有与第二组的其它特征点的相关性的最大总 和；并且将共同特征点分类到第一组和第二组中的一个来获得更新的第一特征点组和第二 特征点组，所述一个组的基准点与共同特征点有较大的相关性，其中基于更新的第一特征 点组和第二特征点组可识别两个片段。
[002引在一些实施方案中，处理设备还可被配置来；检查第一组和第二组是否具有共同 特征点，如果有，那么针对第一组的每一个特征点计算所述特征点与第一组的其他特征点 的相关性的总和；在第一组中识别预定比例的具有相关性的最大总和的特征点来获得第= 特征点组；针对第=特征点组的每一个特征点计算所述特征点与第=特征点组的其它特征 点的相关性的总和；针对第一组识别第一基准点，所述第一基准点具有与第=特征点组的 其它特征点的相关性的最大总和；针对第二组的每一个特征点计算所述特征点与第二组的 其他特征点的相关性的总和；在第二组中识别预定比例的具有相关性的最大总和的特征点 来获得第四特征点组；针对第四特征点组的每一个特征点计算所述特征点与第四特征点组 的其它特征点的相关性的总和；针对第二组识别第二基准点，所述第二基准点具有与第四 特征点组的其它特征点的相关性的最大总和；并且将共同特征点分类到第一组和第二组中 的一个来获得更新的第一特征点组和第二特征点组，所述一个组的基准点与共同特征点有 较大的相关性，其中基于更新的第一特征点组和第二特征点组可识别两个片段。
[0029] 在一些实施方案中，预定比例的特征点可W是第一组中的特征点的数量的一半。 可根据如计算工作量等的特定条件和需求来设定所述比例的值。
[0030] 在一些实施方案中，可使用表示用于捕获视频帖的摄像机的移动的基本矩阵来改 善移动物体的检测。在一些实施方案中，处理设备还可被配置来；使用WRANSAC为基础的 单应性识别优势面；基于优势面上的特征点计算基本矩阵；并且如果特征点组的移动遵循 基本矩阵，那么将基于特征点组来识别的物体归类为静态物体。
[0031] 在本申请的一个实施方案中，提供一种移动物体检测系统。移动物体检测系统可 包括处理设备，所述处理设备被配置来；基于多个视频帖识别多