[发明专利]一种基于单应性变换和特征窗口的车道线检测方法及系统有效
申请号: | 201910627427.7 | 申请日: | 2019-07-12 |
公开(公告)号: | CN110414385B | 公开(公告)日: | 2021-06-25 |
发明(设计)人: | 高尚兵;蔡创新;朱全银;黄子赫;郝明阳;桂凯歌;周君;王雨豪;李文婷;陈浩霖 | 申请(专利权)人: | 淮阴工学院 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 康燕文 |
地址: | 223005 江苏省淮安市*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 单应性 变换 特征 窗口 车道 检测 方法 系统 | ||
1.一种基于单应性变换和特征窗口的车道线检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)获取视频图像,在保证清晰度的基础上,缩小图像的尺寸并固定其大小,得到IMG0;
(2)利用拍摄的棋盘图像,计算出对应摄像机矩阵和畸变系数,对图像的失真进行校准,得到校准后的图像IMG1;
(3)设置六个顶点坐标,对IMG1进行多边形填充,得到一块包含车道线的梯形ROI区域的图像IMG2,将ROI区域外的像素置为0;
(4)采用多特征融合方法,即融合IMG2图像中车道线的颜色特征,直方图均衡化特征和梯度特征,得到图像IMG3,对IMG3进行高级形态学闭操作,得到处理后的二值图像IMG4;
(5)按逆时针方向,设置四个顶点坐标,对IMG4图像进行单应性变换,将ROI区域内的车道线图像投影到平面,得到变换后的包含车道线的平面二值图像IMG5,其尺寸和IMG0相同;
(6)基于特征提取窗口的车道线检测,对IMG5图像进行直方图统计,根据统计的峰值确定左,右车道线特征提取窗口的起始位置;在IMG5图像上,从起始位置,自底向上统计窗口内的非0像素点;对统计的左,右两条车道线像素点分别进行二次多项式拟合,以此确定左右车道线的边界;若在当前帧中同时检测到左右车道线,设置一定的横向偏移量,在已经拟合的车道线横向偏移量范围内寻找新的非0像素点,用于下一帧图像中车道线的拟合;
(7)在IMG5图像上,对左右车道线中间的像素点进行颜色标记;然后对IMG5进行透视变换,将标记后的车道线区域投影在图像IMG1上得到IMG6,实现车道线检测追踪的可视化。
2.根据权利要求1所述的一种基于单应性变换和特征窗口的车道线检测方法,其特征在于,所述IMG0长度范围为[750,400]像素,宽度范围为[480,240]像素。
3.根据权利要求1所述的一种基于单应性变换和特征窗口的车道线检测方法,其特征在于,所述步骤(4)包括以下步骤:
(41)将IMG2从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,对H通道,S通道和V通道进行阈值化处理,得到处理后的二值图像;
(42)将IMG2灰度化,然后对其进行直方图均衡化操作,通过设置阈值,得到处理后的二值图像;
(43)将IMG2灰度化,使用横向和纵向的Sobel算子对图像分别进行滤波,得到处理后的图像Sx和Sy,横向和纵向的Sobel算子如下所示:
其中,sobel_x为横向Sobel算子,sobel_y为纵向Sobel算子;
(44)通过公式计算Sxy,接着进行阈值化操作得到二值图像,Sxy的计算公式如下所示:
式中Sx和Sy分别是sobel_x和sobel_y对IMG2图像滤波之后的结果,max()是求最大的像素值;
(45)将(41)、(42)和(43)处理后的二值图像进行像素的逻辑或运算,得到多特征融合后的二值图像IMG3;
(46)使用高级形态学闭操作,对IMG3进行形态学滤波,得到处理后的二值图像IMG4。
4.根据权利要求1所述的一种基于单应性变换和特征窗口的车道线检测方法,其特征在于,所述步骤(6)包括以下步骤:
(61)设置特征提取窗口的长和宽,根据直方图统计得到的峰值点,确定特征提取窗口的起始位置,自底向上,统计窗口内的非0像素点的横纵坐标值x和y,下一窗口的起始位置根据当前窗口统计的非0像素点的所有横坐标x的均值来确定;
(62)根据窗口内统计的所有非0像素点的x和y值,拟合其二次多项式方程:
f(x)=by2+cy+d
其中,x为车道线横坐标值,y为车道线的纵坐标值,记图像IMG5的高为H,式中b,c,d为多项式系数;
(63)当在当前帧中同时检测到左右车道线,在下一帧图像中检测车道线时,设置一定的横向偏移量,在已经拟合的车道线横向偏移量范围内寻找新的非0像素点,用于下一帧图像中车道线的拟合。
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