[发明专利]一种基于线扫描三维点云的路面标线检测及参数计算方法

权利要求书

1.一种路面标线检测及参数计算方法，其特征在于，包括：

基于设有标线的目标路面的三维点云数据，利用预设阶跃算子进行卷积运算，获取所述目标路面的标线的边缘疑似点；

基于所述标线的边缘疑似点，进行边缘子块有效性判定，获得标线的疑似区域；

基于所述标线的疑似区域，进行标线纵向定位及邻接子块延伸判定，获取标线的定位信息，以实现路面标线的检测；

基于所述标线的定位信息，结合所述三维点云数据，计算标线的三维参数，获取所述标线的三维参数信息；

其中，所述邻接子块延伸判定是基于标线纵向起止位置范围内的标线边缘疑似子块的邻接信息进行延伸及连接判定。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于设有标线的目标路面的三维点云数据，利用预设阶跃算子进行卷积运算，获取所述目标路面的标线的边缘疑似点，之前还包括：

获取有标线的目标路面的三维点云数据；

对于所述三维点云数据的每个断面，利用靠近每个断面中心区域的非异常采样点替换异常噪声点，得到像方断面数据；

根据标定文件对所述像方断面数据进行校正，并将所述像方断面数据转换为物方数据；

相应的，根据所述物方数据，利用预设阶跃算子进行卷积运算，获取所述目标路面的标线的边缘疑似点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于设有标线的目标路面的三维点云数据，利用预设阶跃算子进行卷积运算，获取所述目标路面的标线的边缘疑似点，具体包括：

基于所述三维点云数据的所有断面的物方数据，将每个断面的物方数据与预设阶跃算子进行卷积运算，获取卷积值序列；

在所述卷积值序列中，选取在预设标线高程范围内的极值位置，获取极值位置序列；

在极值位置序列中，获取不小于预设高程阈值的极值位置作为标线的边缘疑似点，所述预设高程阈值根据标线高度限制及所述预设阶跃算子的长度与差值而确定。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述标线的边缘疑似点，进行边缘子块有效性判定，获得标线的疑似区域，具体包括：

将所有标线的边缘疑似点进行拼接，获取三维路面标线疑似点图像，并对所述三维路面标线疑似点图像进行子块划分，获得所有子块；

基于所述所有子块，获取子块内的标线疑似点总数大于第一总数阈值且所述子块及其多邻域范围的标线疑似点总数大于第二总数阈值的子块，作为保留子块集合；

对于所述保留子块集合中的每个子块，根据边缘疑似点的投影方向进行延伸和拼接，从而获得所述标线的疑似区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对于所述保留子块集合中的每个子块，根据边缘疑似点的投影方向进行延伸和拼接，从而获得所述标线的疑似区域，具体包括：

对于所述保留子块集合中的每个子块，获取每个子块及其多邻域范围的标线疑似点在横断面方向的投影长度和行车方向的投影长度；

将所述投影长度大于预设投影长度阈值的横断面方向或行车方向作为投影方向；

在所述投影方向上对所述每个子块进行延伸，然后拼接所有的子块，从而获得所述标线的疑似区域。

6.根据权利要求3-5任一项所述的方法，其特征在于，基于所述标线的疑似区域，进行标线纵向定位及邻接子块延伸判定，获取标线的定位信息，以实现路面标线的检测，具体包括：

基于所述三维点云数据的所有断面，获取所述标线的疑似区域的疑似点所在的每个疑似断面；

对于每个疑似断面，获取所述每个疑似断面所在的疑似区域的疑似点对应的卷积值，选取其中最大的卷积值作为所述每个疑似断面的卷积极差值；

对于所有疑似断面的卷积极差值组成的卷积极差值序列，通过分段统计的方式计算所述卷积极差值序列的连续性，获取所述标线的纵向起止范围；

根据所述标线的纵向起止范围，对所述纵向起止范围的疑似点进行子块划分、延伸和连接处理，从而获得标线的边缘定位信息，以实现路面标线的检测。