[发明专利]一种多车道检测方法及跟踪方法

说明书

本发明提供一种多车道检测方法及跟踪方法，该检测方法包括：并确定图像中的侯选区域，而后利用单车道线检测方法检测侯选区域中车辆的左、右侧第一条车道线；在消失点正下方选一选定点，过该选定点作一水平线，该水平线与左、右侧第一条车道线分别相交于一第一交点和一第二交点；判断车辆的左、右侧是否存在相邻车道，若左、右侧存在相邻车道，则确定左、右侧第二条车道线的各侯选直线，且计算第一、二交点与左、右侧第二条车道线的各侯选直线之间的距离，并将距离在预定范围内的各侯选直线组成左、右侧第二条车道线的直线簇，而后根据该直线簇中的各条直线拟合左、右侧第二条车道线。本发明能够简单快速地定位车道线，计算复杂度低，有效性高。

技术领域

本发明涉及图像检测方法，尤其涉及一种多车道检测方法及跟踪方法。

背景技术

车道线检测的基本方法是根据图像边缘检测的结果，判断哪些边缘点属于同一条直线。对于高速公路上的车道线，近端车道可以用直线来表征。同时，作为智能交通环境感知的一部分，多车道的检测可以对自动驾驶辅助、智能驾驶以及无人驾驶提供小环境行车路线规划的支持数据。

目前，检测当前直线车道的方法有霍夫变换、直线逼近、基于模拟退火算法的曲线检测、相关性检测、逆透视影射等方法。在这些方法中，霍夫变换由于能够有效地弥补直线上特征点的缺失，从而提高车道线检测的准确率而得到广泛应用。

由于目前ADAS(高级驾驶辅助系统)相关的算法主要关注于当前车道，而对多车道的车道线检测研究甚少，然而随着自动驾驶技术的日趋成熟，相关法律法规的逐步健全，多车道的检测对自动驾驶车辆的路径规划越加重要。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于前视摄像头的多车道检测方法及跟踪方法，以准确检测并跟踪多条车道线，为无人驾驶提供数据支持。

为了实现上述目的，本发明一方面提供一种多车道检测方法，该方法包括以下步骤：

步骤S1，拍摄车辆前方的图像，并确定图像中的侯选区域，而后利用单车道线检测方法检测所述侯选区域中车辆的左、右侧第一条车道线；

步骤S2，在消失点正下方选定一选定点，过该选定点作一水平线，该水平线与左、右侧第一条车道线分别相交于一第一交点和一第二交点；

步骤S3，判断车辆的左、右侧是否存在相邻车道，若左侧存在相邻车道，则确定左侧第二条车道线的各侯选直线，且计算所述第一交点与左侧第二条车道线的各侯选直线之间的距离，并将距离在预定范围内的各侯选直线组成左侧第二条车道线的直线簇，而后根据该直线簇中的各条直线拟合左侧第二条车道线；若右侧存在相邻车道则确定右侧第二条车道线的各侯选直线，且计算所述第二交点与右侧第二条车道线的各侯选直线之间的距离，并将距离在预定范围内的各侯选直线组成右侧第二条车道线的直线簇，而后根据该直线簇中的各条直线拟合右侧第二条车道线。

进一步地，所述步骤S1中的单车道线检测方法包括如下步骤：

步骤S11，读入车辆前方的图像，并对所述图像进行预处理；

步骤S12，检测所述图像中的直线，并将车辆左侧的斜率为正的直线作为左侧直线，车辆右侧的斜率为负的直线作为右侧直线；

步骤S13，取消失点正下方的一基准点，计算该基准点与各左侧直线和右侧直线之间的间距，并将间距在预定范围内的各左侧直线组成左侧第一条车道线的直线簇，将间距在预定范围内的各右侧直线组成右侧第一条车道线的直线簇；

步骤S14，以距离所述基准点最近的左、右侧直线为基础，以左、右侧第一条车道线的直线簇中的其它直线为辅助，拟合所述左、右侧第一条车道线。

进一步地，所述步骤S12采用霍夫变换检测所述图像中的直线。