[发明专利]一种实时精准提取轨道ROI的方法

权利要求书

1.一种实时精准提取轨道ROI的方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：标注轨道环境图片；

步骤2：用获取二分类的预测模型；

步骤3：获取图像进行帧编号，并取当前最近时间帧进行预测处理；

步骤4：提取边缘轮廓点集；

步骤5：把轮廓与历史轮廓作面积和周长对比；

步骤6：对比完成后，保存帧编号和对应轮廓点集到历史；

步骤7：生成二值灰度图并转换为实际图像大小；

步骤8：生成ROI图，可视化轨道区域。

2.根据权利要求1所述的一种实时精准提取轨道ROI的方法，其特征在于：所述步骤1的具体过程如下：使用labelme工具，只标注轨道区域轮廓。

3.根据权利要求1所述的一种实时精准提取轨道ROI的方法，其特征在于：所述步骤2的具体过程如下：基于PaddlePaddle-paddleseg平台，用图像分割网络deeplabv3p预训练模型进行训练最终得到二分类的预测模型，分割网络主干网络使用mobilenetv2，减小模型体积，加速预测速度。

4.根据权利要求1所述的一种实时精准提取轨道ROI的方法，其特征在于：所述步骤3的具体过程如下：获取图像，并把原图1920*1080的分辨率压缩至480*270，并标记帧编号，取当前最近时间帧进行预测处理，然后通过预测模型获得轨道分割区域。

5.根据权利要求1所述的一种实时精准提取轨道ROI的方法，其特征在于：所述步骤4中，轮廓点集分为左右轨道，并去除远近轨道横向边缘点。

6.根据权利要求1所述的一种实时精准提取轨道ROI的方法，其特征在于：所述步骤5中，把轮廓与历史轮廓作面积和周长对比后，如果变化超过阀值则认为有障碍物导致轮廓突变，如果有轮廓突变，则把历史左右轨道点集与当前点集比较找出变化区域，用历史点集数据和两点集最大平均差值去除异常部分拟合出缺失部分轮廓点。

7.根据权利要求1所述的一种实时精准提取轨道ROI的方法，其特征在于：所述步骤6的具体过程如下：使用左右轨道点集用三次函数曲线拟合两条轨道边界,左右扩展边界，进一步获取侵界范围(侵界范围是轨道外扩展若干距离)的数学函数,保存帧编号和对应轮廓点集到历史。

8.根据权利要求1所述的一种实时精准提取轨道ROI的方法，其特征在于：所述步骤7的具体过程如下：通过四个曲线函数生成拟合修正后的轨道区域和侵界ROI区域的二值灰度图并转换为实际图像大小。

9.根据权利要求8所述的一种实时精准提取轨道ROI的方法，其特征在于：所述步骤8的具体过程如下：将步骤7中的四个曲线函数生成拟合修正后的轨道区域和侵界ROI区域的二值灰度图均转换为rgb格式单色图片，并通过帧编号与原始图像进行融合，生成蒙色效果。