[发明专利]一种适用于无人方程式赛车的直线加速车道标志线检测方法有效
申请号: | 202010579870.4 | 申请日: | 2020-06-23 |
公开(公告)号: | CN111931560B | 公开(公告)日: | 2022-11-01 |
发明(设计)人: | 殷国栋;柏硕;卢彦博;耿可可;庄伟超;王金湘;张宁;张辉;任祖平;陈建松 | 申请(专利权)人: | 东南大学 |
主分类号: | G06V20/56 | 分类号: | G06V20/56;G06V20/40;G06V10/26;G06V10/48 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 徐尔东 |
地址: | 210096 江苏省*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 适用于 无人 方程式赛车 直线 加速 车道 标志 检测 方法 | ||
1.一种适用于无人方程式赛车的直线加速车道标志线检测方法,其特征在于:具体包括以下步骤:
第一步:基于无人方程式直线加速赛道视频进行道路图像采集,获取起始线图像;
第二步:对起始线图像进行预处理,即将彩色图像变为灰度图进行灰度化处理后,进行高斯滤波处理,采用自适应阈值法提取阈值,将起始线图像进行二值化处理得到起始线预处理图像;
第三步:通过对二值化处理得到的起始线图像进行霍夫变换,检测直线,得到起始线中所有可能的直线;
第四步:在所有可能的直线的上下固定像素点范围内观察像素值,记录符合颜色约束以及不符合颜色约束的点的集合,计算每条直线符合颜色约束的点所占的比例,若该比例大于设定的阈值则认为是起始线,此时发送信号给赛车底盘控制系统,启动赛车,若该比例小于或等于设定的阈值则认为为非起始线,此时回到第一步重新检测;
第五步:启动赛车后,获取车道线图像,对车道线图像进行预处理,即将彩色图像变为灰度图进行灰度化处理后,进行高斯滤波处理,基于Sobel算子进行道路边缘增强,消除车道线图像中的无用消息,采用自适应阈值法提取阈值,将车道线图像进行二值化处理得到车道线预处理图像;
第六步:采用Canny边缘检测算子进行车道线边缘的提取;
第七步:建立三角形自适应感兴趣区域的提取,生成道路预处理图像;
第八步:将道路预处理图像分为左图像和右图像两个部分,利用霍夫变换进行左图像以及右图像内的左右车道线检测;
第九步:将左图像、右图像检测输出的两条车道线叠加至原始图像中,获取终止线图像;
第十步:将终止线图像进行预处理,即将彩色图像变为灰度图进行灰度化处理后,进行高斯滤波处理,采用自适应阈值法提取阈值,将终止线图像进行二值化处理得到终止线预处理图像;
第十一步:基于霍夫变换进行终止线检测,将获取的反馈信号输送至赛车底盘控制系统,对赛车进行制动,完成直线加速比赛。
2.根据权利要求1所述的适用于无人方程式赛车的直线加速车道标志线检测方法,其特征在于:前述第六步中采用Canny边缘检测算子进行车道线边缘的提取具体包括:
第61步,对车道线图像的亮度梯度进行求解,在平滑的车道线图像上使用Sobel沿x轴和y轴检测道路边缘是否为水平线、垂直线或对角线;
第62步,采用非极大值抑制思想进行边缘的细化,检测每个像素值在先前计算的梯度方向是否为局部最大值;
第63步,非极大抑制后确认强像素在最终边缘映射中,对弱像素进行分析,确认是否为车道线边缘或者噪声。
3.根据权利要求2所述的适用于无人方程式赛车的直线加速车道标志线检测方法,其特征在于:前述的第七步中建立三角形自适应感兴趣区域的提取,生成道路预处理图像具体包括:
第71步,将车道线边缘增强后的首幅图像内设置三角形初始化区域,以三角形图像的左下角、右下角、图像顶边中心三个点作为三角形定点坐标;
第72步,将原图片所有像素值填充为0,其中将三角形区域内像素填充为255,其余区域保留0,进行按位与操作,重新生成道路预处理图片。
4.根据权利要求3所述的适用于无人方程式赛车的直线加速车道标志线检测方法,其特征在于:前述第八步中将道路预处理图像分为左图像和右图像两个部分,依次对左图像、右图像进行霍夫变换,获得左图像中的左车道线以及右图像中的右车道线,采用直线极坐标霍夫变换,利用图像空间和霍夫参数空间的对偶性关系,对图像感兴趣区域内每一个像素点进行霍夫变换,通过求解霍夫空间的曲线交点得到二维空间的直线,二维空间与霍夫空间转换关系为
ρ=xcosθ+ysinθ
上述式中,ρ为笛卡尔坐标系中原点到直线的距离,即极径,θ为该直线的垂线和x轴的夹角,x,y分别为直线上像素点在图像中的二维坐标;
其中,θ角度范围为[0,360],极径范围为[0,ρmax],ρmax为极径最大值,可由下式确定:
上述式中,w为图像的宽度,h为图像的高度。
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