[发明专利]一种车道线检测及跟踪检测方法

权利要求书

1.一种车道线检测方法，其特征在于，包括下列步骤：

步骤1：采集道路视频图像；

步骤2：基于所述视频图像的前N帧图像，获取单应性矩阵H，其中N大于等于2：

分别将每帧图像转换为灰度图像，并进行边缘检测输出边缘图像；将所述边缘图像横向分为T个图像块，T大于等于2，所述边缘图像块的宽度等于边缘图像的宽度；

对每个边缘图像，分别进行初始化消失线检测：对每个图像块进行直线检测，得到每个图像块所对应的直线集；并基于所述直线集中的每对直线的交点确定边缘图像的消失线的坐标；基于预设的滑动窗口，检测出所述N个消失线最集中的纵坐标区域，取所述纵坐标区域的任意纵坐标为当前所有边缘图像的初始化消失线坐标；

在图像I_i的初始化消失线下方的图像块中确定一对车道线段对，其中图像I_i表示前N帧图像中的任意一帧图像；

定义所述车道线段对的端点为控制点；在垂直于边缘图像的水平坐标上确定两条平行的直线l1和l2，定义为所述车道线段对的坐标转换线段，分别在直线l1和l2上任意取两点作为对应控制点的转换点，基于所述控制点和转换点，计算单应性矩阵H；

步骤3：对道路视频图像的每帧图像进行车道检测处理：

步骤301：对当前帧图像进行灰度处理，并进行边缘检测输出边缘图像；

步骤302：基于所述单应性矩阵H对所述边缘检测图像进行逆透视变换处理：在边缘检测图像取相交点以下的各像素点，基于所述单应性矩阵H进行逆透视变换，得到图像I_con；

步骤303：将图像I_con横向分为K个图像块，其中各图像块的宽度等于图像I_con的宽度，用k从上到下用对各图像块进行标识，其中k＝1,2,…,K，且K大于等于3；

分别对图像块进行直线检测，得到各图像块的直线集，并存储每条直线中点坐标和直线长度；

将图像块1和图像块K所对应的各直线集的每条直线的端点作为拟合点，从图像块1和图像块K中分别取两个拟合点组成一组，基于每组拟合端点得到一条光滑的曲线x，若曲线x与图像I_con底端的交点在图像I_con的中心点右边，则定义为右曲线；否则定义为左曲线；

基于公式分别计算每条曲线x的权值，其中p表示直线中点，θ表示图像块2到图像块K-1的所有直线中点，d_x(p)表示直线中点到曲线x的直线距离，当d_x(p)小于等于3个像素点时，P(d_x(p)＜3)的取值为1，否则为0；表示经过直线中点p的直线的长度；

步骤304：从各左右曲线中，分别取最大权值的曲线为当前图像I_con的车道线对，根据单应性矩阵H进行坐标变换，输出当前帧图像的车道线对。

2.一种车道线的跟踪检测方法，其特征在于，包括下列步骤：

步骤S1：采集道路视频图像；

步骤S2：基于权利要求1的步骤2得到获取单应性矩阵H：

步骤S3：基于权利要求1的步骤3，输出所述道路视频图像的第一帧图像的车道线对；

步骤S4：检测输出所述道路视频图像第t帧图像的车道线，其中t大于1：

基于上一帧的车道线对确定上一帧的目标区域：包括所述车道线对的左车道线的最小矩形区域，以及包括所述车道线对的右车道线的最小矩形区域；

基于颜色核函数将上一帧的目标区域内各像素值的维数转换为11维像素值，再根据主成分分析方法PCA，将得到的11维像素值转换为2维像素值；

根据上一帧的目标区域，基于循环结构跟踪器检测出当前帧的目标区域；

对当前帧的目标区域进行Gaussian-like滤波处理输出拟合点，将所述拟合点拟合成光滑曲线，得到当前帧的车道线对。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括步骤S5：判断当前帧与上一帧的车道线交点的距离差是否小于或等于预设阈值，若是，基于所述步骤S4对下一帧图像进行车道线检测；否则，基于权利要求1的步骤3对下一帧图像进行车道线检测。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S5还包括，若当前帧与上一帧的车道线交点的距离差小于或等于预设阈值，继续判断当前帧与上一帧的车道线的直方图的差值是否小于或等于预设阈值，若是，基于所述步骤S4对下一帧图像进行车道线检测；否则，基于权利要求1的步骤3对下一帧图像进行车道线检测。