[发明专利]车道线检测方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及智能驾驶技术领域，特别是涉及一种车道线检测方法和系统。

背景技术

随着近几年来经济与科技的发展，人们的生活水平日益提高，城市的交通设施不断完善，汽车的数量明显增多。同时，由于汽车引发的交通安全事故也在日益增加。研发高效、安全、舒适的无人智能驾驶汽车是减少交通安全事故的一个可行方案。无人智能驾驶汽车是一个复杂的智能控制系统，包含机械控制、路径规划、路径决策以及环境感知等多个模块。车道线检测是环境感知模块中的重要部分，可以为车辆行驶偏离进行预警、为车道变道提供决策信息。传统的车道线检测方法只能检测到与汽车最近的两条车道，而无法实现多车道线检测，从而无法满足实际行驶需求。

发明内容

基于此，有必要提供一种能够实现多车道线检测的车道线检测方法和系统。

一种车道线检测方法，包括：

采集道路图像；

对所述道路图像进行线段检测；

对检测到的线段进行过滤，以将水平干扰线去除；所述水平干扰线为与水平线之间的夹角在预设范围内的线段；

根据过滤后的线段确定消失点；

计算经过所述消失点的扫描线在各扫描角度下与所有线段的重合度；所述扫描角度为扫描线与水平线之间的夹角；

根据各扫描角度下的重合度确定重合度峰值；以及

将各重合度峰值对应的扫描角度所对应的线段识别为车道线。

上述车道线检测方法，会对采集到的道路图像进行线段检测并去除水平干扰线后根据过滤得到的线段确定消失点。在确定消失点后，会计算经过该消失点的扫描线在各扫描角度下与所有线段的重合度，从而根据各重合度确定重合度峰值，并将各重合度峰值对应的扫描角度所对应的线段识别为车道线。通过各扫描角度下的重合度确定重合度峰值的过程可以对多个车道线进行检测，而并不限于相邻两车道，从而实现多车道线检测。

在其中一个实施例中，所述根据过滤后的线段确定消失点的步骤包括：

求取所有线段对的交点在图像平面上的分布概率；以及

将所述图像平面上分布概率最高的交点确定为消失点。

在其中一个实施例中，所述根据过滤后的线段确定消失点的步骤之后、所述计算经过所述消失点的扫描线在各扫描角度下与所有线段的重合度的步骤之前，还包括：将经过所述消失点的线段和不会向所述消失点方向延伸的线段进行过滤。

在其中一个实施例中，所述将各重合度峰值对应的扫描角度所对应的线段识别为车道线的步骤包括：

将各重合度峰值对应的扫描角度所对应的线段识别为初始车道线；以及

将对所述初始车道线进行去噪声处理后得到的车道线作为最终的车道线检测识别结果。

在其中一个实施例中，所述将各重合度峰值对应的扫描角度所对应的线段识别为初始车道线的步骤之后、所述将对所述初始车道线进行去噪声处理后得到的车道线作为最终的车道线检测识别结果之前，还包括：基于所述消失点所形成的水平线对各初始车道线的角度进行调整的步骤。

在其中一个实施例中，所述将对所述初始车道线进行去噪声处理后得到的车道线作为最终的车道线检测识别结果的步骤包括：

根据所述初始车道线确定相邻两车道线之间的夹角均大于角度阈值时的车道线方案，并确定对应车道线方案中的最小相邻车道线夹角；以及

将具有最大的所述最小相邻车道线夹角的车道线方案的结果作为最终的车道线检测识别结果。

在其中一个实施例中，所述根据过滤后的线段确定消失点的步骤之后、所述计算经过所述消失点的扫描线在各扫描角度下与所有线段的重合度的步骤之前，还包括：

结合之前采集的道路图像确定车辆的转动角度；以及

根据所述转动角度对所述消失点进行调整。

一种车道线检测方法，包括：

采集道路图像；

对所述道路图像进行线段检测；

对检测到的线段进行过滤，以将水平干扰线去除；所述水平干扰线为与水平线之间的夹角在预设范围内的线段；

根据过滤后的线段确定消失点；

计算经过所述消失点的扫描线在各扫描角度下与所有线段的重合度；所述扫描角度为扫描线与水平线之间的夹角；

根据各扫描角度下的重合度确定重合度峰值；

将各重合度峰值对应的扫描角度所对应的线段识别为初始车道线；

将各初始车道线与车道线集合里面的车道线进行匹配；所述车道线集合的车道线由之前每次采集到的道路图像检测到的初始车道线组成；