[发明专利]一种非结构化道路可行驶区域识别方法、电子设备及介质

权利要求书

1.一种非结构化道路可行驶区域识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

对相机采集的道路图像对应的RGB图像按照第一预定公式转换为HSV图像；

根据所述HSV图像的像素值与预定阈值的比较结果对图像进行区域划分并输出关于颜色特征的第一图像处理结果；

通过对所述RGB图像的水平方向与垂直方向进行卷积提取道路图像的边缘特征；

根据边缘提取后图像的像素值与预定阈值的比较结果对道路图像进行边缘划分并输出关于纹理特征的第二图像处理结果；

将所述第一图像处理结果的二值化图像和所述第二图像处理结果的二值化图像按照预定公式合并计算，得到道路图像的第三图像处理结果；

根据所述第三图像处理结果对应的二值化图像获得图像最大连通域，并将图像最大连通域对应的道路外包围凸多边形识别为可行驶区域。

2.如权利要求1所述的非结构化道路可行驶区域识别方法，其特征在于，所述第一预定公式为：

其中，R为红色通道的像素值，G为绿色通道的像素值，B为蓝色通道的像素值，H为色相通道的像素值，S为饱和度通道的像素值,V为明亮度通道的像素值。

3.如权利要求1所述的非结构化道路可行驶区域识别方法，其特征在于，根据所述HSV图像的像素值与预定阈值的比较结果对图像进行区域划分并输出关于颜色特征的第一图像处理结果包括：

在所述HSV图像的像素值大于预定阈值时将该像素值对应的图像区域划分为行驶区域；

在所述HSV图像的像素值小于预定阈值时将该像素值对应的区域划分为背景区域；

将所述HSV图像中H、S、V通道的行驶区域和背景区域进行二值化处理，输出所述第一图像处理结果；其中，所述第一图像处理结果包括H通道对应的二值化图像、S通道对应的二值化图像和V通道对应的二值化图像。

4.如权利要求1所述的非结构化道路可行驶区域识别方法，其特征在于，通过对所述RGB图像的水平方向与垂直方向进行卷积提取道路图像的边缘特征包括：

对RGB图像进行图像处理得到灰度图像；

对灰度图像进行水平方向与垂直方向卷积后得到经水平方向卷积后的图像像素值和经垂直方向卷积后的图像像素值。

5.如权利要求3所述的非结构化道路可行驶区域识别方法，其特征在于，根据边缘提取后图像的像素值与预定阈值的比较结果对道路图像进行边缘划分并输出关于纹理特征的第二图像处理结果包括：

在边缘提取后图像的像素值大于预定阈值时将该像素值对应的区域划分为边缘区域；

在边缘提取后图像的像素值小于预定阈值时将该像素值对应的区域划分为非边缘区域；

将边缘提取后图像中水平方向卷积后的图像与垂直方向卷积后的图像的边缘区域和非边缘区域进行二值化处理，输出所述第二图像处理结果；其中，所述第二图像处理结果包括水平方向卷积后的图像对应的二值化图像和垂直方向卷积后的图像对应的二值化图像。

6.如权利要求5所述的非结构化道路可行驶区域识别方法，其特征在于，将所述第一图像处理结果的二值化图像和所述第二图像处理结果的二值化图像按照预定公式合并计算，得到道路图像的第三图像处理结果包括：

将H通道对应的二值化图像、S通道对应的二值化图像和V通道对应的二值化图像进行或运算得到颜色特征对应的二值化图像；

将水平方向卷积后的图像对应的二值化图像和垂直方向卷积后的图像对应的二值化图像进行或运算得到纹理特征对应的二值化图像；

将所述颜色特征对应的二值化图像和所述纹理特征对应的二值化图像进行与运算得到所述第三图像处理结果。

7.如权利要求1所述的非结构化道路可行驶区域识别方法，其特征在于，根据所述第三图像处理结果对应的二值化图像获得图像最大连通域，并将图像最大连通域对应的道路外包围凸多边形识别为可行驶区域包括：

在所述第三图像处理结果对应的二值化图像中标记所有非零像素点；

将非零像素点个数最大的连通区域最外层的点连接所得到的凸多边形识别为可行驶区域。