[发明专利]一种基于图像处理的机动车道车辆逆行识别方法

摘要

本发明公开了一种基于图像处理的机动车道车辆逆行识别方法，该方法利用几何滤波和空间聚类方法过滤线段噪声，提高了中心黄线的识别率；同时利用Kalman滤波算法对中心黄线进行预跟踪和预测从而得出最优中心黄线，有效地降低了个别帧的中心黄线识别错误或失败对车辆逆行识别方法造成的影响，鲁棒性强；本发明通过利用车载摄像头来识别和跟踪中心黄线，从而判断待检测车辆是否逆行，算法简单易行，实时性高。

主权项

1.一种基于图像处理的机动车道车辆逆行识别方法，包括如下步骤：(1)利用安装于车身上的摄像头采集实景图像，截取实景图像中的道路区域作为目标区域并对目标区域进行预处理；(2)基于色调信息对预处理后的目标区域进行图像分割，从中提取出若干近似黄色的连通区块；(3)对所述的连通区块进行中值滤波，以去除目标区域中孤立的噪声点；(4)对中值滤波后保留下来的连通区块进行边缘检测以提取轮廓并对轮廓进行线段检测，进而将检测得到的所有线段分类为左侧线段集合和右侧线段集合；(5)对上述两组集合中的线段进行筛选以及合并，进而判定中心黄线：若两组集合均为空，则中心黄线判定失败；若两组集合其中一组为空，另一组不为空，则以线段长度越长以及越靠近目标区域中央作为两项指标通过加权求和得到综合评定值，选取非空集合中综合评定值最高的线段作为中心黄线的判定结果；若两组集合均不为空，则选取两组集合中长度最长且所属连通区块平均色调值最大的线段作为中心黄线的判定结果，若无法找到同时满足长度最长且所属连通区块平均色调值最大的线段，则中心黄线判定失败；(6)基于Kalman滤波算法生成当前帧中心黄线的预测结果，结合步骤(5)中得到的当前帧中心黄线的判定结果，确定当前帧中心黄线的最终结果，具体标准如下：若步骤(5)中的中心黄线判定失败，则当前帧中心黄线的最终结果即采用预测结果；若连续多次中心黄线判定失败，则认定实景图像中不存在中心黄线，无法识别当前车辆是否逆向行驶；若当前帧中心黄线的判定结果与预测结果的斜率误差以及截距误差在阈值范围内，则当前帧中心黄线的最终结果即采用判定结果；若当前帧中心黄线的判定结果与预测结果的斜率误差或截距误差超出了阈值范围且非连续多次出现该情况，则当前帧中心黄线的最终结果即采用预测结果；若当前帧中心黄线的判定结果与预测结果的斜率误差或截距误差超出了阈值范围且连续多次出现该情况，则当前帧中心黄线的最终结果即采用判定结果；进而根据中心黄线的最终结果判断当前车辆是否在道路上逆向行驶。