[发明专利]车道线识别方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种车道线识别方法，通过在获取到车道线图像的边缘点集对应的边缘强度和方向时，基于所述边缘强度确定起始点；然后基于所述起始点确定所有成对的第一点集和第二点集，并计算每一对第一点集和第二点集的相似度；之后对相似度进行排序，确定目标车道线。本发明还公开了一种车道线识别装置及计算机可读存储介质。本方法能够在未畸变矫正的原始车道线图像中进行车道线检测，在检测过程中利用畸变系数对相邻区域的边缘方向进行校正，解决了现有技术部分区域过度拉伸，形成虚假车道线边缘，以及影响整体检测的问题充，分利用了车道线边缘点的方向相似性、对边车道边缘方向的相反性，可以去除非相关边缘的干扰，提高车道线识别的精度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种车道线识别方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

车道线识别对于行车记录仪等车载智能化设备来说，是一项非常重要的技术，同时，车道线的识别也是无人驾驶或高精度地图中的基础问题。其中，相机是非常重要的硬件设备之一，包括鱼眼相机。目前，车道线识别通常基于畸变较小的镜头实现。在使用鱼眼相机进行车道线的识别时，通常需要先对鱼眼相机拍摄的车道线图像进行畸变校正，然而，进行畸变校正之后的图像，由于采样率不够等原因，经常会出现某些区域过度拉伸的现象，进而引起车道线的误识别，因此有必要提出一种在未进行过畸变矫正的原始车道线图像中进行车道线检测的方法。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种车道线识别方法、装置及计算机可读存储介质，旨在解决在原始车道线图像中进行车道线检测的的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种车道线识别方法，所述车道线识别方法包括以下步骤：

在获取到车道线图像的边缘点集对应的边缘强度和方向时，基于所述边缘强度确定起始点；

基于所述起始点确定所有成对的第一点集和第二点集，并计算每一对第一点集和第二点集的相似度；

对相似度进行排序，确定目标车道线。

优选地，所述在获取到车道线图像的所有边缘点对应的边缘强度和方向时，基于所述边缘强度确定起始点的步骤之前，所述方法还包括：

通过对车道线图像进行标定，得到边缘点集，相机内参数，相机外参数，径向畸变系数和图像坐标系内车道宽度。

优选地，所述在获取到车道线图像的梯度边缘强度和方向时，基于所述梯度边缘强度确定起始点的步骤包括：

利用梯度算子对车道线图像进行水平方向和垂直方向的检测，得到边缘点集对应的边缘强度和方向；

将所述边缘强度进行弱排序，按照第一预设规则确定起始点。

优选地，所述将所述梯度边缘强度进行弱排序，按照第一预设规则确定起始点的步骤包括：

将所述梯度边缘强度按照强度大小由高到低进行弱排序，分为预设个数个组；

在梯度边缘强度最强的组中随机确定一个点作为起始点，确定所述起始点的方向是否符合方向约束；

在所述起始点的方向符合方向约束时，标记为已使用状态。

优选地，所述在梯度边缘强度最强的组中随机确定一个点作为起始点，确定所述起始点的方向是否符合方向约束的步骤之后，所述方法还包括：

在所述起始点的方向不符合方向约束时，在所述边缘强度最强的组中再随机寻找其他点，将符合方向约束的第一个点确定为起始点。

优选地，所述基于所述起始点确定所有成对的第一点集和第二点集，并计算每一对第一点集和第二点集的相似度的步骤包括：