[发明专利]一种应用于智能驾驶的停止线检测与测距方法有效
申请号: | 201610076874.4 | 申请日: | 2016-02-02 |
公开(公告)号: | CN105740832B | 公开(公告)日: | 2019-06-07 |
发明(设计)人: | 田雨农;蔡春蒙;周秀田;于维双;陆振波 | 申请(专利权)人: | 大连楼兰科技股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人: | 许宗富 |
地址: | 116023 辽宁省大*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 应用于 智能 驾驶 停止 检测 测距 算法 | ||
本发明涉及一种应用于智能驾驶的停止线检测与测距方法,对目标区域进行摄像机镜头标定;采集路面灰度图片,提取感兴趣区域;对提取出来的感兴趣区域进行预处理得到二值图;判断图像中是否存在斑马线,如果存在,则根据斑马线与停止线之间的关系检测停止线,完成停止线检测;否则检测图像中是否存在路面标识符;如果存在路面标识符,则根据路面标识符与停止线之间的关系检测停止线,完成停止线检测;如果检测到停止线,则根据透视图像计算车与停止线之间的距离。本发明通过统计连通域信息,利用斑马线、路面标识符等辅助信息共同完成停止线的有无判断,记录停止线在图像中所在的位置,结合透视变换与标定,计算出停止线距离汽车的实际物理位置。
技术领域
本发明涉及智能驾驶领域,具体地说是一种应用于智能驾驶的停止线检测与测距方法。
背景技术
随着社会与科学技术的发展,汽车在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。汽车给人们生活带来便利的同时,也为人们的安全带来了巨大的隐患,尤其是在道路交通路口,这种隐患尤为严重。自动驾驶技术与无人驾驶的发展,为解决这个隐患带来了福音。
目前自动驾驶与无人驾驶中,常采用以霍夫变换为主体的停止线检测技术。该技术是在采集到的灰度图像中,用预处理技术、图像边缘化技术、霍夫变换技术来检测图像中的“直线”,并通过直线的角度等先验性知识来判断是否存在停止线。因霍夫变换算法非常耗时,导致算法整体耗时偏高,不能满足现在车载实时性系统的需求。
现在停止线检测算法之中,只能检测停止线的有无,而不能给出停止线在图像中的具体位置,更不能给出车辆距离停止线的距离,只能给出一个相对距离的预警。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提供一种应用于智能驾驶的停止线检测与测距方法,通过统计连通域信息,并利用斑马线、路面标识符等辅助信息共同完成停止线的有无判断,并记录停止线在图像中所在的位置。结合透视变换与标定,计算出停止线距离汽车的实际物理位置。
本发明为实现上述目的所采用的技术方案是:
一种应用于智能驾驶的停止线检测与测距方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1:对目标区域进行摄像机镜头标定;
步骤2:采集路面灰度图片,提取感兴趣区域;
步骤3:对提取出来的感兴趣区域进行预处理得到二值图;
步骤4:判断图像中是否存在斑马线,如果存在,则根据斑马线与停止线之间的关系检测停止线,完成停止线检测;否则检测图像中是否存在路面标识符;
步骤5:如果存在路面标识符,则根据路面标识符与停止线之间的关系检测停止线,完成停止线检测;
步骤6:如果检测到停止线,则根据透视图像计算车与停止线之间的距离,程序结束,否则,程序结束。
所述提取感兴趣区域的过程为,一个车道内的梯形的区域,通过行近邻差值法,将该梯形区域转化为矩形区域,即为感兴趣区域。
所述行近邻差值法为:将任意长度的行,通过近邻差值,拉伸为指定宽度的行。
所述预处理过程为:对感兴趣区域图像进行大尺度均值滤波处理,得到目标图像,然后对目标图像进行二值化处理,得到二值图。
所述判断图像中是否存在斑马线包括以下过程:
步骤1:提取图像第一行灰度信息作为检测斑马线的特征向量;
步骤2:将检测斑马线的特征向量输入adboost神经网络中,判断该特征向量是否为斑马线,如果是,则图像中存在斑马线,判断结束,否则执行步骤3;
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