[发明专利]一种城市环境中导向交通标线识别系统及方法

摘要

本发明涉及一种城市环境中导向交通标线识别系统及方法,为了实现无人驾驶车对路面导向标识的主动认知，本发明包括图像采集单元，获取在道路上拍摄的图像信息；导向交通标线提取单元，将从图像采集单元获取的图像中导向交通标线的区域提取出来；数据库单元，存储导向交通标线标识；导向交通标线识别单元，将导向交通标线提取单元提取的导向交通标线图形与数据库单元的导向交通标线标识对比，并将图形的识别结果传给车载控制单元；车载控制单元，根据导向交通标线识别单元的识别结果做出车辆行驶指令。该系统方法实现无人车对路面标识的主动认知，用二维独立分量分析方法降低特征维数，最近分类器分类交通标线的类别，该方法求取的特征维数低，分类准确率高。

主权项

一种城市环境中导向交通标线识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一、采集路面图像，并对图像进行直方图均衡化处理，增强图像对比度，对增强后的图像进行逆投影变换，得到场景的俯视图；步骤二、对图像进行自适应阈值分割，根据分割后的二值图像得到交通标线的候选区域；步骤三、将不同形状类的候选交通标线图像进行灰度化、归一化及Gabor小波变换，得到特征向量；用二维独立分量分析算法降低特征向量的维数，并利用最近邻分类算法进行分类，获得交通标线的类别；步骤四、将图像中的交通标线类型信息送入车载控制单元，车载控制单元选择正确的车道行车；所述逆投影变换的具体过程如下：首先定义两个平面坐标：I＝{(u,v)}∈E2表示采集到的图像平面坐标系，W＝{(x,y,z)}∈E3表示逆投影变换图像平面坐标系，为了获得场景的俯瞰图像，定义新的映射图像V＝{(x,y,0)}∈W为图像空间W中z＝0的图像平面，设定空间W的感兴趣区域，用下列映射变换公式，将图像平面映射到平面V中：u(x,y,0)=(arctan(x-dy-l)-(γ-α))×(n-1)2α]]>v(x,y,0)=(arctan(h(x-d)2+(y-d)2)-(θ-β))×(m-1)2β]]>P＝(l,d,h)是相机在世界坐标平面W中坐标，2α和2β分别是相机的水平和垂直视场角；γ是相机光轴和垂直坐标轴之间的角度；θ是相机光轴和地平面之间的夹角。