[发明专利]一种基于FPGA的车道线实时检测方法

说明书

本发明公开了一种基于FPGA的车道线实时检测方法，包括：图像输入步骤：对图像数据进行采集；图像预处理步骤：通过将车道线从原图中分割出来；分割结果融合步骤：通过二值化图像进行对应像素点叠加，将三种色彩空间分割结果融合。逆透视变换步骤：确定逆透视变换的感兴趣区域，得到鸟瞰图。车道线拟合步骤：通过使用滑动窗口和遍历鸟瞰图，实现对车道线的拟合；提取车道信息步骤：求解出车辆偏离车道中心的方向和距离。透视变换步骤：通过逆透视变换矩阵进行求逆运算，读出透视变换图像。本发明利用多种方式提取车道线，并将多种提取结果进行融合的方法，降低了单一提取方式而出现的车道线残缺不全的程度，同时能快速完成对车道线的检测。

技术领域

本发明涉及智能交通领域，尤其涉及一种基于FPGA的车道线实时检测方法。

背景技术

随着自动驾驶汽车的普及，对车辆行驶过程中的车道线进行实时检测成为安全自动驾驶的首要基础任务。车道线检测内容包含车辆偏离车道中心的方向、距离，车道的弯曲程度等信息，而这些信息都有助于实现安全的自动驾驶。

目前对车道线检测的研究大多是基于PC的开发平台，利用CPU的高灵活性实现并且快速对比不同算法的检测效果，但是该平台性价比低、功耗高、体积大、实时性难以达到要求，不适合用于车载场景中，同时实现车道线检测的图像处理算法较容易受光照不均、阴影遮挡等影响，导致提取到的车道线出现残缺不全的现象。因此，提出一种在FPGA硬件平台上使用图像处理算法，实现行车环境中的车道线实时检测，避免了基于常规的PC开发平台存在的功耗大、性价比低的问题。同时本发明利用多种方式提取车道线，并将多种提取结果进行融合的方法，降低了使用单一提取方式而出现的车道线残缺不全的问题。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种基于FPGA的车道线实时检测方法。

一种基于FPGA的车道线实时检测方法，包括如下步骤：

S1：图像预处理步骤：分别在多种色彩空间中分别设置左右车道线阈值范围，将车道线从原图中分割出来，并以二值化的形式保存，通过将多种二值化图像进行对应像素点叠加，将三种色彩空间分割结果融合。

S2：逆透视变换步骤：通过图像消失点和实际情况，确定逆透视变换的感兴趣区域得到8个坐标位置，代入8个坐标值并利用高斯消元法，解出逆透视变换矩阵；然后利用逆透视变换矩阵，将步骤s1中的图像进行逆透视变换，得到鸟瞰图。

S3：车道线拟合步骤：通过使用滑动窗口和遍历鸟瞰图，实现对车道线的拟合。

S4：提取车道信息步骤：利用车道线的拟合曲线求解车道曲率半径，车道弯曲方向，再根据获得的车道线位置，并获取到当前图像的中心位置以及像素点对应的实际距离，求解出车辆偏离车道中心的方向和距离。

S5：透视变换步骤：通过对S2中得到的逆透视变换矩阵进行求逆运算，遍历鸟瞰图中所有像素的位置，最后从存储区中读出透视变换图像。

所述步骤s1包括如下子步骤：

S11：分别找出在RGB、HSL、HSV三种色彩空间中，黄色、白色车道线上的像素点数值所在的阈值范围。

S12：根据三种阈值范围，遍历输入图像并获取图像中的每一个像素点的值，将车道线从原图中分割出来，并以二值化的形式保存，得到三张车道线的分割结果图；

S13：将三种分割结果对应像素点位置的值进行叠加，如果某一位置的值大于等于1则输出1。

所述步骤s2包括如下子步骤：

S21：通过图像消失点以及车道线实际情况，确定需要进行变换的车道感兴趣区域，并获取到该区域的四个顶点坐标，以及变换之后对应四个点的坐标。

S22：将坐标代入公式1，利用高斯消元法求解出逆透视变换矩阵，得出坐标变换矩阵。