[发明专利]基于视觉摄像机的自阴影物体边缘识别方法、装置及车辆

说明书

本发明提供了一种基于视觉摄像机的自阴影物体边缘识别方法、装置及车辆，所述方法包括：在车辆行驶过程中，采集待识别对象的影像数据，并进行微分处理；根据预设阈值对所述微分处理后的影像进行三值化处理，以获取包括正负向边界像素的三值化影像；根据所述正负向边界像素，获取表示所述待识别物的边界走势的正负向直线段；如果所述直线段创建了具备预设条件目标对象，则确定所述直线段为所述待识别对象的外围边界，否则根据所述预设条件所述确定第一边界；根据所述第一边界确定第二边界；通过所述第一边界和所述第二边界的位置，绘制所述待识别对象的外围边界。解决了现有技术中没有系统有效的方法识别自阴影物体边缘的问题。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，包括一种基于视觉摄像机的自阴影物体边缘识别方法、装置及车辆。

背景技术

ADAS(Advanced Driver Assistant Systems，高级驾驶辅助系统)可以利用安装在车上的各式各样传感器，在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，并辨识、追踪不同运动状态的物体。再结合导航仪地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性，尤其是在自动驾驶领域，ADAS中的各种传感器，如视觉相机具有像人类一样获得二维图像的功能，所以可作为自动驾驶车辆中ADAS中的主要传感器。

其中，视觉相机使用图像处理功能来捕捉车辆驾驶中的道路图像，并辅助驾驶员在自动驾驶模式下准确的识别道路，是自动驾驶领域的一项重要课题。但是对于识别具有自身阴影的小物体，其中，由于在照明下产生的阴影自遮蔽会产生防止物体识别的边界，并且边界随着照明的方向而变化。即边界在物体表面上移动。所以，识别具有自身阴影的物体是非常困难的。

目前，并没有有效和系统的方法来有效的识别自阴影图像中边界，从而进行的目标对象的识别。

发明内容

有鉴于此，由于现有技术中没有有效和系统的方法来获取效果较好的原始图像的三值图像的问题。

为解决上述问题，本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于视觉摄像机的自阴影物体边缘识别方法，在车辆行驶过程中，采集待识别对象的影像数据；

对所述影像数据进行微分处理，以获取微分处理后的影像，并根据预设阈值对所述微分处理后的影像进行三值化处理，以获取包括正向边界像素和负向边界像素的三值化影像；

根据所述正向边界像素和所述负向边界像素，获取表示所述待识别物的边界走势的正向直线段和负向直线段；

如果所述直线段创建了具备预设高度、预设宽度和预设形状的目标对象，则确定所述直线段为所述待识别对象的外围边界，

否则进行下述步骤，以确定所述待识别对象的外围边界：

在所述直线段中选择与所述预设高度以及预设角度最接近的直线段，并确定第一边界；所述第一边界为光线与所述待识别物体交接线；

在所述直线段中选择与所述第一边界具备相同高度、位置、角对称性以及距离小于所述待识别对象宽度的直线段，并确定为第二边界；所述第二边界为所述影像数据中所述待识别物体上的光线与阴影交接线；

通过所述第一边界和所述第二边界的位置，绘制所述待识别对象的外围边界；所述外围边界为所述影像数据中所述待识别物体上的阴影与背景交接线。

进一步的，所述通过所述第一边界和所述第二边界的位置，绘制所述待识别对象的外围边界的步骤，包括：

获取所述第一边界和第二边界延长线的交点；

获取所述第一边界与水平线之间的第一角度；

通过平角与所述第一角度之差，得到第三角度；