[发明专利]一种基于嵌入式终端的高速地面障碍物检测方法

权利要求书

1.一种基于嵌入式终端的高速地面障碍物检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、在探测距离范围内，利用双目相机对前方区域进行实时覆盖检测，以获取目标检测图片；

S2、从目标检测图片中分割出仅包含所在行驶车道的目标车道图片；

S3、基于目标检测算法对目标车道图片进行障碍物检测，确定障碍物信息；

S4、在双目相机的视差上对目标车道图片进行匹配，以验证探测距离范围内是否存在障碍物。

2.根据权利要求1所述的基于嵌入式终端的高速地面障碍物检测方法，其特征在于：S2中从目标检测图片中分割出仅包含所在行驶车道的目标车道图片，包括：

提取目标检测图片中梯度强度大于预设梯度强度阈值的第一像素点，并从第一像素点中提取梯度强度大于沿正负梯度方向上相邻第一像素点的梯度强度的第二像素点；

利用双阈值法从第二像素点中筛选强边缘像素点，获取由强边缘像素点构成的边缘图像；

检测边缘图像中的直线线段，并基于颜色特征提取车道线，分割出仅包含所在行驶车道的目标车道图片。

3.根据权利要求2所述的基于嵌入式终端的高速地面障碍物检测方法，其特征在于：S2中从目标检测图片中分割出仅包含所在行驶车道的目标车道图片之前，包括：

计算目标检测图片中各像素点对应的高斯卷积核，将高斯卷积核与目标检测图片中对应像素点进行卷积运算，以对目标检测图片进行平滑处理。

4.根据权利要求2所述的基于嵌入式终端的高速地面障碍物检测方法，其特征在于：S3中基于目标检测算法对目标车道图片进行障碍物检测，确定障碍物信息，包括：

基于目标检测算法训练得到障碍物检测模型，将目标车道图片输入障碍物检测模型中，获取目标车道图片对应的检测数据；

根据检测数据确定目标车道图片中包含的障碍物信息。

5.根据权利要求4所述的基于嵌入式终端的高速地面障碍物检测方法，其特征在于：所述将目标车道图片输入障碍物检测模型中，获取目标车道图片对应的检测数据，包括：

将目标车道图片切分为多个子图像，利用障碍物检测模型确定各子图像的置信度；

对置信度大于置信度阈值的子图像，确定包含的连通分量类别；

提取出所有连通类别分量为障碍物的子图像，并将这些子图像的坐标位置作为目标车道图片对应的检测数据。

6.根据权利要求5所述的基于嵌入式终端的高速地面障碍物检测方法，其特征在于：所述根据检测数据确定目标车道图片中包含的障碍物信息，包括：

根据检测数据确定障碍物边缘像素点的坐标位置，并得到障碍物的中心位置，同时计算障碍物的体积大小，将障碍物的中心位置、体积大小作为目标车道图片中包含的障碍物信息。

7.根据权利要求6所述的基于嵌入式终端的高速地面障碍物检测方法，其特征在于：S4中在双目相机的视差上对目标车道图片进行匹配，以验证探测距离范围内是否存在障碍物，包括：

对双目相机中主相机检测到的坐标位置(x₁,y₁)的障碍物特征点，在双目相机中副相机内坐标位置(x₁+Δp,y₁)处进行邻域匹配；

若在副相机内坐标位置(x₁+Δp,y₁)处的邻域内存在相同的障碍物特征点，则判定探测距离范围内存在障碍物；

其中，Δp为双目相机在主相机检测到障碍物特征点处的视差。

8.根据权利要求7所述的基于嵌入式终端的高速地面障碍物检测方法，其特征在于：所述在双目相机中副相机内坐标位置(x₁+Δp,y₁)处进行邻域匹配，包括：

通过SAD匹配算法在双目相机中副相机内坐标位置(x₁+Δp,y₁)处进行邻域匹配，若计算得到代价函数ESAD为零，则判定在副相机内坐标位置(x₁+Δp,y₁)处的邻域内存在相同的障碍物特征点。

9.根据权利要求1-8中任意一项所述的基于嵌入式终端的高速地面障碍物检测方法，其特征在于：所述探测距离范围采用下式表示：

r＜D＜30b

其中，D为双目相机探测距离，r为车辆最小转弯半径，b为基线长度。