基于Bag-of-Features算法的车辆检测研究

摘要：车辆检测已成为交通运输工程（ACC）和先进辅助驾驶系统（ADAS）中的核心技术之一。该算法利用车辆的边缘特征与BagofFeatures（BoF）模型的融合对前方运动车辆进行实时检测，主要包含车辆假设存在区域生成和假设区域验证两部分。首先，对图像进行预处理后利用Sobel边缘检测处理得到车辆假设存在的区域；然后，利用BagofFeatures的K最近邻域算法对假设存在区域进行验证。该算法与其他算法最大的区别在于将边缘和BagofFeatures相结合来提高检测率。通过对实际道路视频进行测试，结果表明，该方法能够实时准确地检测出道路上前方运动车辆。

0引言

车辆已成为人们日常生活中的必需品。然而，由车辆交通事故所导致的死亡人数、经济损失等也都在逐年递增。因此，研究先进的辅助驾驶系统变得越来越有意义，而车辆检测作为先进辅助驾驶系统中的核心技术势必会成为近些年来研究的重点。

1车辆检测方法设计

2车辆假设存在

边缘是图像最基本的特征之一，也是目标物体与背景图像的分界，其包含很多重要的信息，包括方向、形状、阶跃性质等［5］。因此，使用Sobel边缘检测算子提取出车辆假设存在的区域对提高整个车辆检测系统的实时性和准确性有很大的作用。

2.1Sobel边缘检测算子

Sobel算子的基本原理是利用水平模板和垂直模板对一些离散的数据（图像）进行邻域平均或加权平均运算，从而检测出图像的边缘点。Sobel算子模板如图2所示，包含两组3×3的矩阵，分别为横向及纵向。将其与图像作平面卷积运算，即可分别得出横向和纵向的亮度差分近似值。其公式如式（1）：

其中，A为原始图像；Gx和Gy分别代表经纵向和横向边缘检测的图像。

图像的每一个像素的梯度值可以由横向及纵向梯度近似值结合式(2)计算：

梯度方向可由式（3）计算得到：

经过Sobel算子对图像进行边缘检测处理后的结果如图3(b)所示。

2.2车辆假设存在区域的提取

为了提高整个检测过程的实时性，该方法先提取出感兴趣区域(ROI)。ROI区域的生成首先是将灰度化的图像经过Sobel边缘检测后，根据视觉上近大远小的客观规律，获知图像相应区域的车辆高度等参数的先验知识；再由地面的视野最远点出发，缩小车辆的搜索范围，框定地面部分类似梯形的车辆搜索区域，大大减少了外界其他复杂纹理的干扰，得到车辆假设存在的区域。提取出的假设区域结果用白色矩形方框标记出来，如图4所示。

3假设存在区域的验证

3.1Bag-of-Features算法概述

3.2假设区域的验证

BoF是一种用于图像和视频检索的算法，该算法对于不同角度、光照的图像，基本都能在图像库中正确检索，并且在目标识别领域中表现出优越的性能。使用BoF算法进行假设区域验证主要包含三个步骤：特征提取、构建图像码书以及分类器设计。

3.2.1特征提取

其中，gx、gy分别是x、y方向上的梯度，G(s~)为高斯模板。

Harris算法的响应函数如式（5）：

R=det(M)－κ(trace(M))2(5)

其中，det(M)、trace(M)分别是矩阵的行列式和迹；κ为常数。角响应函数值R在角区域内为正值，因此在实际应用中，通过计算窗口中心点的R值来判断是否为角点，如果大于某一给定的门限值，就认为这个点是角点。然后使用SURF算法对提取到的特征点进行描述。SURF算法对图像的局部特征具有旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定的稳定性。

3.2.2构建图像码书

由于每张图像的SURF特征点数量不一，所以将图像用SURF描述符表示后，不能直接用于机器学习的分类中，需要通过BoF对其进行进一步的变换。在提取出所有车辆训练图像的SURF特征向量后，用KMeans聚类算法对特征向量进行聚类，生成视觉词汇表。对特征向量进行KMeans聚类后特征向量被分成Ｋ类，每个类的中心即一个视觉单词，并对特征向量赋予它们所在簇的索引值，有多少个簇视觉词汇表中就有多少个视觉单词。

构建完视觉词汇表后，就可以用视觉单词的直方图来表示车辆图像了。首先提取车辆图像的SURF特征向量集，再计算SURF特征向量与视觉词汇表中的视觉单词的距离，得到SURF特征向量所属的簇，从而建立车辆图像的视觉单词直方图，即BoF描述向量，把此向量归一化后即可作为支持向量机的输入向量。

3.2.3分类器设计

车辆识别就是实现图像或视频中车辆的分类识别，BoF算法可以充分提取图像的特征，实现车辆的有效识别。目前常用的分类器有神经 络、Bayes分类器、支持向量机（SVM）等，其中SVM作为一种可训练的机器学习方法，建立在结构风险最小和统计学习原理上。SVM在解决小样本、非线性和高维模式识别问题时表现出特有的优点，在很大程度上克服了“维数灾难”等问题且具有较好的鲁棒性［9］。

如图5所示，车辆识别的过程主要包括车辆图像的表示与分类器的识别。按前文所述的方法得到车辆图像的BoF描述向量后，就可以对SVM进行训练和对车辆进行识别了。

4实验结果分析

5结论

参考文献

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［9］ 何友松，吴炜，陈默，等.基于Bag-of-Features算法的车辆图像识别研究 ［J］.视频应用与工程，2009, 33(12)：104-107.