[发明专利]一种基于智能驾驶的斑马线实时检测的方法

权利要求书

1.一种基于智能驾驶的斑马线实时检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：

1）首先固定采集视频的摄像头位置，安装在智能汽车的后视镜中间位置，距离地面1.1-1.2米，摄像头要求广角大于120度，分辨率大于640*480；通过智能车辆上的摄像机，以20-50帧/秒的帧率实时获取智能车辆前方道路的图像Src_Image，对获取的原始图像Src_Image进行逆透视变换得到道路画面的鸟瞰图像Bird_View；对图像Bird_View进行车道线检测，沿着本车道的两条车道线从图像Bird_View中裁剪出本车道区域图像，在此基础上进一步剪切，从上至下分成5份截取出图像的中间3份分作为感兴趣区域图像ROI_Image；

2）对图像ROI_Image进行灰度化、自适应二值化、canny边缘提取、形态学腐蚀膨胀，获得二值化图像Dst_Bw；

3）在图像Dst_Bw上虚拟10条等间距宽度为1像素的横线用于统计横线上的像素信息,设图像Dst_Bw的左上角坐标为(0,0)，width和height分别代表图像Dst_Bw的宽和高，L_i代表第i条横线,1≤i≤10,则横线L_i的左端起始坐标为(0,i*height/10-heigh/20);

4）统计横线L_i的像素情况，包括黑白像素跳变次数Sum_i、连续黑色区域平均宽Wb、连续白色区域平均宽Ww，跳变次数Sum_i是用来计算本车道路面上斑马线白条带个数，连续黑色区域平均宽Wb是用来计算黑色条带的宽度，连续白色区域平均宽Ww是用来计算白色条带的宽度；

所述Sum_i的计算方法如下：

其中，Sum_i初始值为0，Vual(j,i*height/10-height/20)表示图像Dst_Bw中第i*height/10-heigh/20行第j列的像素值，0≤j≤width-1;

所述Wb_i和Ww_i的计算方法如下：

Wbi=Count_bi1/2*Sumi+1]]>

Wwi=Count_wi1/2*Sumi]]>

其中，Wb_i和Wb_i的初始值均为0，Count_b_i和Count_w_i分别表示这一行中黑色像素即像素值为0的像素和白色像素即像素值为255的像素的数量；

5）根据斑马线的特征可知，在一个车道里的斑马线黑白条带数量、宽度是有一定范围的，不在这范围内说明不是斑马线而是其他干扰，因此这些数据需舍去，对Sum_i，Wb_i和Ww_i的值进行取舍具体规则如下：

6）所述的Sum，Wb，Ww和H的计算方法如下：

Sum=Σi=1i=10SumiCountnonzero_Sumi]]>

Wb=Σi=1i=10WbiCountnonzero_Wbi]]>

Ww=Σi=1i=10WwiCountnonzero_Wwi]]>

H=H_end-H_begin

其中Countnonzero_Sum_i，Countnonzero_Wb_i，Countnonzero_Ww_i分别表示Sum_i≠0，Wb_i≠0，Ww_i≠0的数量；H_begin和H_end分别表示斑马线中白条的顶端位置和底端位置，H则是白条的高度；

7）最后根据Sum，Wb，Ww和H的值来判断是否出现斑马线；如果4≤Sum≤10，|Wb-Ww|≤width/10，width/9≤Ww≤width/6，width/9≤Wb≤width/4，height/5≤H≤height条件都满足，意味着满足了斑马线的所有特征，说明出现斑马线；否则，没有出现。