[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

说明书

本发明公开了一种非结构化道路可行驶区域识别方法、电子设备及介质，该方法包括如下步骤：道路图像颜色通道转换；基于颜色特征二值化图像提取；基于纹理特征二值化图像提取；基于颜色特征和纹理特征二值化图像合并；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。本发明将复杂多样的非结构化道路路面环境简化，结合道路颜色及边界纹理特征进行边界检测，采用最大凸多边形实现道路边界检测，提高道路边界不清晰时边界检测效果。

技术领域

本发明涉及道路识别技术领域，特别涉及一种非结构化道路可行驶区域识别方法、电子设备及介质。

背景技术

对于道路检测问题，根据道路情况，可分为结构化道路与非结构化道路。结构化道路由于带有车道线，可通过车道线检测实现道路可行驶区域划分。非结构化道路通常类型多样，且周围环境复杂，道路边界检测干扰较大，目前并没有针对非结构化道路的通用检测方法。针对非结构化道路边界检测问题，主要有三类方法。一类是通过分析道路的颜色及边界纹理特征进行道路边界检测，该方式所需先验知识少，对道路形状不敏感，但对路面环境要求较高，在阴影、水迹等存在时易出现道路边界误识别。另一类是通过道路模型的方法，根据道路先验知识，构建道路模型，实现道路边界检测，该方式鲁棒性不强，更多适用于与道路模型相近的非结构化道路。此外，基于深度神经网络的道路边界检测近年来得到快速的发展，通过利用大量样本集，进行神经网络模型训练，实现非结构化道路分割，该方式对样本集依赖较大，对于未加入训练集的非结构化道路类型通常边界检测效果较差。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明的第一目的在于提供一种能够降低路面环境因素对道路识别影响，保证道路识别准确率的非结构化道路可行驶区域识别方法。

本发明的第二目的在于提供一种电子设备。

本发明的第三目的在于提供一种计算机可读介质。

为实现上述目的，本发明第一方面提供一种非结构化道路可行驶区域识别方法，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。

进一步，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。

进一步，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；