[发明专利]一种道路障碍物检测方法与装置

权利要求书

1.一种道路障碍物检测方法，其特征在于，包括：

通过双目设备获取道路图像，并对所述道路图像进行处理，得到所述道路图像的视差图；

对所述视差图进行基于路面信息的图像分割，得到包括障碍物区域为前景和其他区域为背景的二值图；

对所述二值图进行形态学运算，得到疑似障碍物的待检测区域模板；

将所述待检测区域模板与单目图像进行信息融合，得到所述待检测区域的灰度图像，所述单目图像为所述道路图像中的其中一副；

输入所述灰度图像至预设障碍物检测模型对所述道路图像进行障碍物判断，根据判断结果对所述疑似障碍物进行确认；

其中，所述输入所述灰度图像至预设障碍物检测模型对所述道路图像进行障碍物判断，根据判断结果对所述疑似障碍物进行确认包括：

通过所述预设障碍物检测模型中的障碍物识别模型，对所述灰度图像进行特征分析，根据分析结果对所述疑似障碍物进行目标识别并进行标记，得到标记目标；

通过所述预设障碍物检测模型中的障碍物分类模型对所述标记目标进行分类；其中，所述预设障碍物检测模型的获取方法包括：

通过双目设备获取多组道路图像作为样本，将每组图像的视差信息作为已知输入量生成对应的视差图；

对所述视差图进行基于路面信息的图像分割，得到包括疑似障碍物区域为前景和其他区域为背景的二值图；

对所述二值图进行形态学运算，得到疑似障碍物的待检测区域模板；

将所述待检测区域模板与单目图像进行信息融合，对所述待检测区域模板进行连通域统计，得到每个连通区域的最小外接矩形，在所述单目图像上由所述矩形位置得到所述待检测区域的灰度图像，所述单目图像为所述道路图像中的其中一副；

对所述灰度图像内障碍物进行筛选并集中，构成所述障碍物识别模型；

对所述预设障碍物识别样本集合进行机器训练学习，获取所述障碍物分类模型；

其中，所述通过双目设备获取道路图像，并对所述道路图像进行处理，得到所述道路图像的视差图包括：

获取所述道路图像的视差信息，并将所述视差信息以图像矩阵形式展示，用不同颜色代表不同的视差值，将数字化的视差信息以图像形式可视化显示，生成所述视差图。

2.根据权利要求1所述的道路障碍物检测方法，其特征在于，所述对所述视差图进行基于路面信息的图像分割，得到包括疑似障碍物区域为前景和其他区域为背景的二值图包括：

通过所述路面信息获取成像范围内没有障碍物的路面模型；

输入所述路面模型对所述视差图进行图像分割，得到包括疑似障碍物区域为前景和其他区域为背景的二值图。