(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210312078.1 (22)申请日 2022.03.28 (71)申请人 厦门兆慧网络科技有限公司 地址 361000 福建省厦门市思明区环岛东 路1699号建发国际大厦3 5楼 (72)发明人 徐鑫　谢伟　林开雄　黄保成　 张晨　 (74)专利代理 机构 福州市博深专利事务所(普 通合伙) 35214 专利代理师 柯玉珊 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/28(2022.01) G06V 10/56(2022.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/30(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06T 7/62(2017.01) (54)发明名称 一种基于多维度特征的障碍物占道检测的 方法与终端 (57)摘要 本发明公开了一种基于多维度特征的障碍 物占道检测的方法与终端， 获取某 一位置的待检 图像， 计算待检图像以及对应位置无障碍物情况 下的背景图像的灰度图相似度； 生成待检图像和 背景图像的二值化图， 并计算二值化图相似度， 并获取差异部分的白色像素点个数以及最大面 积轮廓的面积占比； 根据灰度图相似度、 二值化 图相似度、 白色像素点个数以及面积占比进行阈 值比较和权重计算， 生成检测结果； 本发明基于 待检图像和无障碍情况下的背景图像， 融合了对 应的灰度图特征、 二值化图特征、 形态学轮廓面 积及白色像素点个数四个纬度进行考量， 加权计 算综合得分， 给出最终结果， 能够根据图像简便 有效地识别到障碍物， 具有抗干扰能力强， 准确 率高的优点。 权利要求书2页 说明书7页 附图4页 CN 114821394 A 2022.07.29 CN 114821394 A 1.一种基于多维度特 征的障碍物占道检测的方法， 其特 征在于， 包括 步骤： S1、 获取某一位置的待检 图像， 计算所述待检 图像以及对应位置无障碍物情况下的背 景图像的灰度图相似度； S2、 生成所述待检图像和所述背景图像的二值化图， 并计算二值化图相似度， 并获取差 异部分的白色像素点个数以及最大面积轮廓的面积占比； S3、 根据所述灰度图相似度、 所述二值化图相似度、 所述白色像素点个数以及所述面积 占比进行阈值比较和权 重计算， 生成检测结果。 2.根据权利要求1所述的一种基于多维度特征的障碍物占道检测的方法， 其特征在于， 所述步骤S3具体包括 步骤： S31、 判断所述灰度图相似度是否小于预设的第一阈值， 若是则灰度图相似度得分为1， 否则灰度图相似度得分为0； S32、 判断所述二值化图相似度是否小于预设的第二阈值， 若是则二值图相似度 得分为 1， 否则二 值图相似度得分为0； S33、 判断所述白色像素点个数是否大于预设的第三阈值， 若是则白色像素点个数得分 为1， 否则白色像素点个数 得分为0； S34、 判断所述面积占比是否大于预设的第四阈值， 若是则面积占比得分为1， 否则面积 占比得分为0； S35、 计算所述灰度图相似度得分、 所述二值 图相似度得分、 所述白色像素点个数得分 和所述面积占比得分对应预设权重的加权总和， 若所述加权总和大于预设的第 五阈值， 则 检测结果 为存在障碍物， 否则检测结果 为不存在障碍物。 3.根据权利要求1所述的一种基于多维度特征的障碍物占道检测的方法， 其特征在于， 步骤S2中所述获取差异部分的白色像素点个数以及最大面积轮廓的面积占比具体为： 将所述待检图像的二值化图和所述背景图像的二值化图进行相减， 得到二者的差异特 征图； 通过轮廓找寻方法获取到所述差异特征图中的最大面积轮廓， 计算所述最大面积轮廓 在所述差异特 征图中的面积占比， 并获取 所述最大面积轮廓内的白色像素点个数。 4.根据权利要求1所述的一种基于多维度特征的障碍物占道检测的方法， 其特征在于， 所述步骤S3之后还 包括步骤： S4、 若所述检测结果为存在障碍物， 则累计所述障碍物的存在时间， 当所述存在时间大 于预设的时间阈值时， 生成障碍物占道预警消息 。 5.根据权利要求1所述的一种基于多维度特征的障碍物占道检测的方法， 其特征在于， 所述步骤S1具体包括 步骤： S11、 获取某一位置的待检图像， 并获取对应位置无障碍物情况下的背景图像， 对所述 待检图像和所述背景图像进行 灰度处理， 得到待检灰度图和背景 灰度图； S12、 根据S SIM相似度公式计算所述待检灰度图和所述背景 灰度图的灰度图相似度。 6.根据权利要求5所述的一种基于多维度特征的障碍物占道检测的方法， 其特征在于， 所述步骤S2中所述生成所述待检图像和所述背 景图像的二值化图， 并计算二值化图相似度 具体为： 分别对所述待检灰度图和所述背景灰度图进行高斯滤波处理， 并通过Sobel算子提取权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114821394 A 2两个图像中物体边 缘信息， 得到待检边 缘特征图和背景边 缘特征图； 对所述待检边缘特征图和所述背景边缘特征图进行包括形态学的腐蚀、 膨胀、 开操作 或闭操作算法的处 理， 并进行二 值化处理， 得到待检二 值化图和背景二 值化图； 根据SSIM相似度公式计算所述待检二 值化图和所述背景二 值化图的二 值化图相似度。 7.根据权利要求2所述的一种基于多维度特征的障碍物占道检测的方法， 其特征在于， 所述第一阈值 为0.7， 所述第二阈值 为0.6， 所述第三阈值 为0.2， 所述第四阈值 为200。 8.根据权利要求2所述的一种基于多维度特征的障碍物占道检测的方法， 其特征在于， 所述预设权重包括第一权重score_gray_weight＝0.25、 第二权重score_bin_weight＝ 0.25、 第三权 重score_A rea_weight＝0.3和第四权 重score_N_weight＝0.2； 所述计算所述灰度图相似度得分、 所述二值图相似度得分、 所述 白色像素点个数得分 和所述面积占比得分对应预设权 重的加权总和具体为： score_end＝score_gray*score_gray_weight+score_bin*score_bin_weight+scor e_ Area*score_A rea_weight+score_N*score_N_weight ＝score_gray* 0.25+score_bi n*0.25+score_A rea*0.3+score_N* 0.2； 其中， 所述score_end表示加权总和， score_gray表示灰度图相似度得分， score_bin表 示二值图相似度得分， score_Area表 示面积占比得分， 所述score_N表示白色像素点个数得 分。 9.一种基于多维度特征的障碍物占道检测的终端， 包括处理器、 存储器以及存储在所 述存储器中并可在所述处理器上运行 的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计 算机程序时实现以上权利要求 1‑8的任一一种基于多维度特征的障碍物占道检测的方法中 的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114821394 A 3