[发明专利]一种车道线检测的方法

摘要

本发明提供一种车道线检测的方法，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。

主权项

一种车道线检测的方法，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d_l＝H/2(ctgθ_l‑ctgθ_r)   (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：$\left\{\begin{array}{c}{p}_{lr}=k_1\log \frac{H/2({\mathrm{ctg\θ}}_l-{\mathrm{ctg\θ}}_r)}{d_{lc}}+k_2{\mathrm{logr}}_A\\ r_A=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{logr}}_0& 1\>r_0\>0.83\\ \log (r_0+0.33)& 0.83\>r_0\>0.64\\ \log (r_0+0.4)& 0.64\>r_0\>0.4\end{array}\right.\\ r_0=\frac{\min (A_l-A_r)}{\max (A_l-A_r)}\end{array}\right.---\left(2\right)$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。