[发明专利]一种地面自主设备用低功耗实时道路自动识别装置

权利要求书

1.一种地面自主设备用低功耗实时道路自动识别装置，其特征在于：该装置包含硬件部分和软件部分，硬件部分含有摄像头模块(1)、TVIN模块(2)、GPS(3)、CAN(4)、主处理器模块(5)、存储设备模块(6)、显示模块(7)、串口模块(8)、无线网络模块(9)和电源模块(10)；硬件部分以主处理器模块(5)为中心，道路信息主要依靠摄像头模块(1)进行采集，然后通过TVIN模块(2)送给主处理器模块(5)进行识别处理，GPS(3)主要接受定位信息与时间信息然后送给主处理器模块(5)进行判断处理，CAN(4)作为整体信息传输总线连接主处理器模块(5)与地面自主设备上的传感器节点进行信息的交互，存储设备模块(6)与主处理器模块(5)连接，用来存储实时处理的数据以及存放安装软件；连接在主处理器模块(5)上的显示模块(7)主要用来显示摄像头采集来的道路信息与GPS(3)采集的信息，串口模块(8)把主处理器模块(5)与地面自主设备中的其他处理器模块相连接进行信息传输，无线网络模块(9)连接着主处理器模块(5)使得主处理器模块(5)与附近其他地面自主设备进行无线通信，电源模块(10)则是为整个装置提供电源供应；软件部分分为操作系统、驱动程序、上位机与算法程序，操作系统主要是运行在主处理器模块(5)中的软件程序，为整个装置的软件运算提供软件平台；驱动程序抽象的连接着硬件部分，驱动硬件部分工作；上位机为硬件部分采集的信息提供一个人机交互界面实现在操作系统上的C语言界面程序；算法程序是实现道路识别方法的核心程序，算法程序主要运行在操作系统之上计算出识别结果。

2.根据权利要求1所述的地面自主设备用低功耗实时道路自动识别装置，其特征在于：所述算法程序实现步骤如下：

步骤(1)设定视频图像某一区域为道路所在可接受区域，并规定视频图像像素属于道路区域的条件；设检测出的道路区域图像像素值假定为1，非道路区域像素值假定为0；

步骤(2)选择现有道路识别方法中的三种方法，分别为模版匹配法，自适应分割法和K-means聚类法作为备用方法，其中三种方法实现过程中都会用到视频图像预处理，形态学滤波等提高检测精度的算法；

步骤(3)模版匹配算法检测速度最快，首先用于检测采集到的视频图像的道路区域，并设定检测到的道路区域为A；

步骤(4)如果检测结果符合约束条件，标出道路区域A的边缘，取边缘中线为地面自主设备行驶路线；否则，进行第(5)步；

步骤(5)利用自适应分割的方法对采集的视频图像进行道路区域识别处理，并设定检测出的道路区域为B；如果检测结果符合约束条件，则检测并标出道路区域B的边缘，取边缘中线为地面自主设备行驶路线；否则，与步骤(4)检测出的道路区域A取交集，设交集区域为M：

M＝A∩B                        (1)

如果交集M符合约束条件，则仍标出道路边线，取中线做地面自主设备行驶路线；否则，进行第(6)步；

步骤(6)选择K-means算法对道路区域进行检测，检测出的道路区域设为C；如果检测结果符合约束条件，则选道路区域中间像素连成的线作为行驶路线；否则，与前两种检测结果用三人举手表决方法取道路区域N：

N=ABC+AB‾C+ABC‾+A‾BC---(2)]]>

然后标出道路区域N的边缘，取边缘中线作为行驶路线；

步骤(7)判断是否继续实时识别，如果是则返回第(3)步，否则结束。

3.根据权利要求1或2所述的地面自主设备用低功耗实时道路自动识别装置，其特征在于：所述的摄像头模块(1)为CCD摄像头，能够采集的视频为PAL格式，25Fps的视频。