[发明专利]道路识别方法及装置

权利要求书

1.一种道路识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

A.对输入的图像信息的边缘特征进行分析，获取可能的道路边缘组；

B.根据获得的可能的道路边缘组，分割出输入图像中可能的道路边缘组之 间的区域；

C.对分割出输入图像中可能的道路边缘组之间的区域进行纹理分析，确定 道路区域；并根据道路特征确定道路区域的路面类型。

2.根据权利要求1所述的道路识别方法，其特征在于，所述步骤A具 体包括：

A1.提取输入图像的边缘图，根据边缘特征进行边缘的分割和连接；

A2.将所述图像边缘按预设规则分组，并输入预先训练的道路边缘分类 器，根据分类结果确定可能的道路边缘组。

3.根据权利要求2所述的道路识别方法，其特征在于，所述步骤A1中 具体包括：

对所述输入图像提取输入图像的边缘图，对提取的边缘图进行二值化；对 二值化后的边缘去除散点噪声，然后根据边缘的形状特征将粘连的边缘断开或 者将断裂的边缘连接起来。

4.根据权利要求3所述的道路识别方法，其特征在于，步骤A1之前还包 括：对输入的图像进行去噪、滤波处理。

5.根据权利要求3所述的道路识别方法，其特征在于，所述提取的方法为：

Sobel算子、或Roberts算子、或Laplacian算子、或Canny算子；

或者，根据道路边缘的特征设计需要的边缘提取方法。

6.根据权利要求2所述的道路识别方法，其特征在于，该方法进一步包 括：计算分类器的分类结果的置信度，根据置信度判断分类结果的可信程度；

对于分类结果可信程度较低的边缘组，进一步对其对应的原始图像中的相 应区域进行局部特征分析；或者增加其对应的纹理特征分析的比重。

7.根据权利要求1所述的道路识别方法，其特征在于，步骤C中所述纹 理分析的方法为：

局部二维模式LBP特征和主分量分析PCA相结合的纹理分析方法；

或者，利用预先训练的纹理分类器对可能的路面区域进行分类。

8.根据权利要求7所述的道路识别方法，其特征在于，所述纹理分析采用 分块进行分析；所述道路边缘的局部特征类似的作为同一块。

9.根据权利要求1所述的道路识别方法，其特征在于，该方法还包括：进 一步利用色度信息进行识别。

10.一种道路识别装置，其特征在于，该装置包括：边缘分析单元、道路 区域分割单元、纹理分析单元和路面类型确定单元，其中，

边缘分析单元，用于对输入的图像进行边缘检测、边缘分类，获取可能 的道路边缘组；

道路区域分割单元，用于分割出输入图像中可能的道路边缘组之间的区 域，作为可能的道路区域；

纹理分析单元，用于对分割出的可能的道路边缘组之间的区域进行纹理 分析，确定道路区域；

路面类型确认单元，用于根据道路特征确定道路区域的路面类型。

11.根据权利要求10所述的道路识别装置，其特征在于，所述边缘分析 单元包括边缘检测模块和边缘分类模块，其中，

边缘检测模块，用于从输入图像提取边缘图，并根据输入图像的边缘特征 对边缘图进行边缘的分割和连接；

边缘分类模块，用于将图像中的边缘根据预设规则分组，利用预先训练的 道路边缘分类器对多个边缘组分别进行分类，根据分类结果找出可能的道路边 缘组。

12.根据权利要求11所述的道路识别装置，其特征在于，所述边缘检测 模块进一步用于，在提取边缘图之前，先对输入的图像进行去噪、滤波处理。