[发明专利]车道线检测方法、系统及存储介质

说明书

一种车道线检测方法、系统及存储介质，该车道线检测方法包括：获取道路图像，将道路图像转换为俯视图；根据实际车道线宽度对所述俯视图进行中值滤波，计算初始车道线图像，并对所初始车道线图像进行二值化处理；根据实际车道线宽度对二值化处理后的初始车道线图像进行形态学滤波，获得最终车道线图像；通过霍夫变换对最终车道线图像进行直线检测，获得车道线。该方法根据实际车道线宽度对道路图像转换的俯视图进行两次滤波，再通过霍夫变换进行车道线检测，一方面提高基于霍夫变换的车道线检测方法的精度，另一方面提高检测效率。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，特别涉及一种车道线检测方法、系统及存储介质。

背景技术

采用视觉传感器进行道路信息感知具有检测信息量大的特点。通过摄像头可以对道路路面、交通标志、交通信号灯等外界环境进行感知和处理。其中，最主要的任务是完成道路线的检测与识别，这也是辅助驾驶系统中的一个重要环节，因为只有精确了解道路信息才可以准确地获得车体相对于道路的位置和方向，为后续的车辆自适应巡航，障碍物检测等提供基础。

现有技术通常利用霍夫(Hough)变换检测车道线。车道线检测过程中，由于两侧建筑、树木的阴影，前方车辆的遮挡等，可能在采集的车道线图像上形成很多噪点，导致霍夫变换的计算时间开销增大、实时性降低。此外，由于干扰噪点的存在，也会影响检测结果的准确性。

因此，期待开发一种精度和效率更高的车道线检测方法。

发明内容

本发明的目的是提出一种车道线检测方法，以提高基于霍夫变换的车道线检测方法的精度和效率。

本发明提出一种车道线检测方法，包括：

获取道路图像，将所述道路图像转换为俯视图；

根据实际车道线宽度对所述俯视图进行中值滤波，计算初始车道线图像，并对所述初始车道线图像进行二值化处理；

根据所述实际车道线宽度对二值化处理后的初始车道线图像进行形态学滤波，获得最终车道线图像；

通过霍夫变换对所述最终车道线图像进行直线检测，获得车道线。

优选地，根据以下公式(6)确定中值滤波采用的窗口大小：

k1＝(2n+1)·(2n+1)  (6)

其中，k1表示窗口的每条边对应的像素数，n表示俯视图中的车道线宽度，其中N₀表示实际车道线宽度，width表示俯视图的宽度，W表示道路图像在世界坐标系中对应的宽度。

优选地，根据从世界坐标系到相机坐标系的变换矩阵H计算所述宽度W，其中：

H＝K·R_x·R_z·T

其中，K表示相机内参数矩阵，R_x表示绕相机坐标系x轴的旋转矩阵，R_z表示绕相机坐标系z轴的旋转矩阵，T表示从世界坐标系到相机坐标系的平移矩阵，f表示相机焦距，(C_x,C_y)表示图像主点坐标，表示相机的俯仰角，θ表示相机的偏航角，h表示世界坐标系下相机距地面的高度。

优选地，根据以下公式(7)计算初始车道线图像：

I_mi(x,y)＝I_srx(x,y)-I_filter(x,y)  (7)