[发明专利]一种基于多特征融合及多态均值的车道线定位方法

摘要

本发明提供一种基于多特征融合及多态均值的车道线定位方法。本发明通过摄像头获取车辆前方路况图像，根据路面灰度正态分布特征和HSI颜色空间信息，将车道线的灰度分布信息和HSI空间中的颜色分布信息按权重融合，得到车道线疑似区域；然后根据先验知识，从道路中间向两边搜索，排除非车道区域，得到了避免非道路特征的干扰的包含车道线的子图像；再对子图像求边缘，运用霍夫变换检测直线，确定车道线在当前帧中的位置；最后通过对多帧车道线状态的融合，利用车道线位置不会突变的实际情况，对连续帧的检测结果求均值，得到稳定的车道线定位结果。

主权项

一种基于多特征融合及多态均值的车道线定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、转换色彩空间：将摄像头采集的原始图像转换为灰度图像和HSI图像；步骤2、车道线区域初步划分：对于灰度图像，在车辆正前方的区域取局部区域作为道路样本，计算区域内像素的均值m和标准差σ，若标准差σ小于预设阈值，则将该标准差σ作为道路灰度分布的依据；再计算灰度图像中各像素点与均值m之差的绝对值τ1；对HSI图像，计算HSI图像中各像素点与由先验知识得到的白色或黄色区域中心的距离τ2；计算各像素点的融合特征λ：λ=α1(1-e-β1τ1)+α2e-β2τ2]]>式中，α1,α2∈[0,1]分别为灰度通道和HSI通道的权重；β1,β2∈(0,∞)为通道的调整系数；将融合特征λ大于车道线判定阈值的像素点划分至车道线区域，否则划分至非车道线区域；对所有像素点划分完毕后，再进行闭操作，得到车道线区域初步划分图像；步骤3、车道线精确提取：以车道线区域初步划分图像取设定高度范围内的各行的中间像素点为起始位置分别向左、右两边搜索左侧车道线端点、右侧车道线端点；所述左侧车道线端点的标准为：以车道线端点为起始位置向左搜索方向上的预设宽度范围内存在连续的属于车道线区域的像素点，并在连续的车道线区域的像素点之后出现非车道线区域的像素点，并且以该端点作为左下角取设定大小的子图像内有满足设定斜率范围内的设定长度直线段；所述右侧车道线端点的标准为：以车道线端点为起始位置向右搜索方向上的预设宽度范围内存在连续的属于车道线区域的像素点，并在连续的车道线区域的像素点之后出现非车道线区域的像素点，并且以该端点作为右下角取设定大小的子图像内有满足设定斜率范围内的设定长度直线段；步骤4、利用多态均值对车道线定位：将连续帧中检测出的左侧车道线端点、右侧车道线端点位置坐标求平均值，得到左侧车道线端点、右侧车道线端点的定位结果，并将当前图像中所有的左侧车道线端点连为直线得到车辆前方左侧车道线定位结果，将当前图像中所有的右侧车道线端点连为直线得到车辆前方右侧车道线定位结果。