[发明专利]一种基于单目图像的车道线检测的方法及装置

权利要求书

1.一种基于单目图像的车道线检测方法，其特征在于，包括：

获取携带有车道线的单目图像；

对所述单目图像进行透视变换，确定所述单目图像对应的鸟瞰图像；

根据所述单目图像对应的鸟瞰图像，确定所述鸟瞰图对应的二值化图像；

在所述二值化图像内，确定每条车道线所包含的目标像素点的图像坐标；

针对每条车道线，根据该车道线所包含的所述目标像素点的图像坐标，确定车道线。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述单目图像进行透视变换，确定所述单目图像对应的鸟瞰图像之前，所述方法还包括：

在所述单目图像内，按照预先设定的车道线范围，截取车道线图像，其中，所述车道线图像中的车道线的数量少于所述单目图像中的车道线的数量；

将所截取的车道线图像作为待透视变换的单目图像。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述单目图像进行透视变换，确定所述单目图像对应的鸟瞰图像，进一步包括：

使用预先根据单目相机数据计算出的标定参数，对所述单目图像进行透视变换，确定所述单目图像对应的鸟瞰图像。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述单目图像对应的鸟瞰图像，确定所述鸟瞰图对应的二值化图像，进一步包括：

对所述单目图像对应的鸟瞰图像进行降噪二值化处理，得到所述鸟瞰图对应的二值化图像；或

根据所述单目图像对应的鸟瞰图像，通过由深度学习网络训练得到的图像分割模型，得到所述鸟瞰图对应的二值化图像。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述二值化图像内，确定每条车道线所包含的目标像素点的图像坐标，进一步包括：

针对每条车道线，将所述二值化图像按照车道线的方向划分为N份图像块，从位于所述二值化图像底部的图像块到顶部的图像块，依次根据每个图像块的中心位置构建搜索区域，在搜索区域中确定所有目标像素点的图像坐标，其中，N为大于1的整数。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在依次根据每个图像块的中心位置构建搜索区域之前，所述方法还包括：

计算所述二值化图像中指定区域内的像素点直方图；

将所述像素点直方图的峰顶确定为位于所述二值化图像底部的图像块的中心位置；并依次将在当前图像块所构建的搜索区域中确定所有目标像素点的图像坐标的横坐标的平均值作为下一个图像块的中心位置。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据该车道线所包含的所述目标像素点的图像坐标，确定车道线，进一步包括：

根据该车道线所包含的所述目标像素点的图像坐标，确定该车道线的二阶多项式公式；

根据该车道线的二阶多项式公式，确定所述二值化图像内每个横坐标所对应的纵坐标；

选取满足预设的阈值的纵坐标及其对应的横坐标，作为位于车道线上的点的坐标；

根据所确定出的各位于车道线上的点的坐标，通过逆透视变换确定车道线。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过每条车道线的二阶多项式公式，确定使得车道线的二阶多项式公式为零的坐标点所对应的横坐标；

确定所确定出的使得车道线的二阶多项式公式为零的坐标点所对应的横坐标之差的绝对值；

获取两条车道线之间的真实距离；

根据所述真实距离以及所述绝对值，确定所述鸟瞰图内每个像素点的长度；

根据所述鸟瞰图底部中心点的横坐标、所确定出的使得车道线的二阶多项式公式为零的坐标点所对应的横坐标以及所述鸟瞰图内每个像素点的长度，确定车辆距两条车道线的距离。

9.一种存储设备，其上存储有程序数据，其特征在于，所述程序数据用于被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的基于单目图像的车道线检测方法。

10.一种基于单目图像的车道线检测装置，其特征在于，包括：

存储设备，用于存储程序数据；

处理器，用于执行所述存储设备中的程序数据以实现权利要求1-8中任一项所述的基于单目图像的车道线检测方法。