[发明专利]一种车辆所在车道边界检测方法

权利要求书

1.一种车辆所在车道边界检测方法，其特征在于包括下述步骤：

步骤1：根据像素梯度幅值自适应地对道路图像地平线以下的部分提取边缘点，并计算边缘方向；

步骤2：根据提取的边缘点、边缘方向以及车道边界投影模型，在车道边界投影模型的参数向量空间利用粒子群优化搜索定位车道边界；

步骤3：根据搜索到的车道边界投影模型参数值以及参数计算式计算车辆所在车道平面几何结构、车辆在车道中的位置和偏向角。

2.根据权利要求1所述的车辆所在车道边界检测方法，其特征在于：所述的步骤1包括以下步骤：

步骤1.1：确定图像中地平线的位置，计算其中r_O表示图像中心点的纵坐标，d_y表示像素点垂直方向上的物理尺寸，f_c表示车载摄像机的焦距，α表示车载摄像机的倾斜角，以地平线(j，r_H)为界将图像划分为上下两部分，其中j＝0，1，…，N，N表示图像宽度的像素值；

步骤1.2：计算图像中地平线以下部分每个像素点的梯度幅值其中(c，r)表示图像中地平线以下部分像素点的坐标，G_x(c，r)、G_y(c，r)分别表示图像中地平线以下部分像素点水平和垂直方向上的梯度幅值，其计算方法分别为

Gx(c,r)=f(c+1,r-1)+2f(c+1,r)+f(c+1,r+1)]]>

-f(c-1,r-1)-2f(c-1,r)-f(c-1,r+1)]]>

Gy(c,r)=f(c-1,r+1)+2f(c,r+1)+f(c+1,r+1)]]>

-f(c-1,r-1)-2f(c,r-1)-f(c+1,r-1)]]>

其中f(c，r)表示图像中地平线以下部分像素点(c，r)的像素值；

步骤1.3：计算提取边缘的阈值其中M、N分别表示图像高和宽的像素值，w_G为系数，其取值范围为0.1≤w_G≤1.5；

步骤1.4：将图像中地平线以下部分每个像素点的梯度幅值与边缘阈值比较，若梯度幅值大于边缘阈值，则该像素点为边缘点并计算边缘点的边缘方向θ(c，r)＝arctan[G_y(c，r)/G_x(c，r)]。