CN119494964A 图像特征点提取方法、目标检测方法、车辆及存储介质 （云视车联科技有限公司）_第1页
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文档简介

2根据所述灰度分布数据确定对应各初始特征点将使总熵之和最大时对应的预设阈值t记为tmax，将使总熵之和最3高的特征点数量和所述设定参数调整各候选特获取车辆行驶过程中采集的道路图像，对所述道路图像进行预处基于权利要求1至5任一项所述的图像特征点提取方法对所述道路图像进行图像特征提取模块，用于根据所述灰度分布数据确定全局阈值，基于FAST算法和9.一种车辆，包括存储器、处理器以及存储在所4[0003]目前，常用的特征提取方法中，尺度不变特征变换(Scale_InvariantFeatureTransformation,SIFT)算法和加速稳健特征(SpeededUpRobustFeatures,SURF)算法因为其计算量而使得特征点提取的过程异常花费时间，在一些注重速度的场合难有应用场[0007]基于FAST算法和所述全局阈值对所述目标图像进行特征点提取，获取初始特征[0012]利用预设阈值t将所述灰度分布数据中灰度级范围[0，L_1]划分为两个子范围：5[0028]在一种可能的实现方式中，所述针对各候选特征点对应的邻域进行非极大值抑[0034]基于如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法对所述道路图6上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述一方面的任一种可能的实现方式或第二方面的任一种可能的实现方式7度值的分布情况数据。可选地，分布情况数据为目标图像对应的灰度直方图和/或统计数8分布数据确定对应各初始特征点的局部阈值，基于FAST算法和局部阈值进行特征点提取，9[0085]在一种可能的实现方式中，根据灰度分布数据确定对应各初始特征点的局部阈[0099]本实施例中，基于局部阈值最高的特征点数量适应调整确定邻域范围的设定参取部分采集的道路图像为目标图像进行特征点提[0112]其中，S302～S306主要基于前述实施例提供的特征点提[0115]在一种可能的实现方式中，对道路图像进行预处理并确[0120]在本实施例中，对车辆行驶过程中采集的道路图像进行预处理后进行特征点提的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限分布数据确定对应各初始特征点的局部阈值，基于FAST算法和局部阈值进行特征点提取，个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于[0129]所述电子设备5可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field_分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器[0139]所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立

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