[发明专利]车道线检测的方法在审

专利信息
申请号: 201711406215.3 申请日: 2017-12-22
公开(公告)号: CN108229354A 公开(公告)日: 2018-06-29
发明(设计)人: 罗胜;方正 申请(专利权)人: 温州大学激光与光电智能制造研究院
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46
代理公司: 温州市品创专利商标代理事务所(普通合伙) 33247 代理人: 程春生
地址: 325000 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明提供车道线检测的方法,所述方法包括以下步骤:首先将车道线图像下面部分、可能的车道区域设置为ROI;将ROI区域灰度化和二值化后对采用Canny算子获得边缘图像;再对边缘图像进行Hough变换,将边缘线段从图像空间中转换到Hough空间;依次使用平行约束、长度约束、成对约束、等宽度约束依次对Hough点进行筛选排查;采用动态规划在概率矩阵中搜寻最优的车道组合。本发明的有益效果是针对现有基于Hough变换的车道线检测方法流程繁琐、检测速度较慢的缺陷,本方法根据道路设计规范,在Hough空间中使用长度约束、平行约束、成对约束和等间距约束直接筛选出车道线方程,从而简化过程,提高检测速度。
搜索关键词: 车道线检测 边缘图像 长度约束 成对约束 平行 筛选 车道线图像 边缘线段 车道区域 道路设计 动态规划 概率矩阵 宽度约束 图像空间 车道线 二值化 灰度化 检测 排查 车道 搜寻 转换
【主权项】:
1.车道线检测的方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:A、首先将车道线图像下面部分、可能的车道区域设置为ROI;B、将ROI区域灰度化和二值化后对采用Canny算子获得边缘图像;C、再对边缘图像进行Hough变换,将边缘线段从图像空间中转换到Hough空间;D、使用下列约束依次对Hough点进行筛选排查:D1、平行约束:车道线在真实空间中是平行线,经投影变换后则为相交线,且相交于消失点,消失点通常在图像的中心;在Hough空间,则对应为消失线;消失点位置变化,此曲线也相应变化,因此在图像中心对应的曲线周围划定一个曲线带,带宽为m,为消失线可能的变化范围;D2、长度约束:车道线一般是该方向上的最长直线,保留每列的最大值点,去除其余的Hough点;D3、成对约束:每条车道线应该有两条长度近似的边;在Hough空间中,此规律是Hough点成对出现,累加值近似,角度相邻,且水平截距相近;据此,对每个候选Hough点,在邻近范围内找概率最大的边缘点;D4、等宽度约束:当摄像头水平居中安装时,左右应该对称,消失点处于图像垂直方向的中心线上,此时,车道在水平方向上的宽度应该相等;设车道左边缘线的角度为θl,右边缘线的角度θr,水平方向上的宽度dl为dl=H/2(ctgθl‑ctgθr)  (1)为了按等宽度约束找最优车道线组合,先将Hough空间中的剩余候选点,也就是图像空间中的边缘线,按角度从小到大排列,分别从左向右、从上向下作为概率矩阵的行和列;计算概率矩阵中每个位置的车道概率Plr;例如在矩阵中(l,r)位置上,此车道的左车道线角度l、右车道线角度r,宽度为dl、概率为Plr,计算方式如下:其中,dlc为车道水平宽度的经验值,Al和Ar分别为左、右车道线的累加值,rA是分辨了实线和虚线两种情况下的累加值比值;E、采用动态规划在概率矩阵中搜寻最优的车道组合;步骤D3中选择概率最大的候选边缘线组成成对边缘线,边缘线的概率计算方式如下:当前边缘线的角度为θc,累加值为A,候选边缘线的角度为θ’,累加值为A’,当前边缘线与候选边缘线成对的概率p为G、当p大于预设阈值时,保留成对边缘线,并将成对边缘线合并成一条边缘线,新边缘线的角度、累加值为成对边缘线对的角度、累加值的平均值;当p小于预设阈值时,舍弃此成对边缘线。
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