[发明专利]一种车道线的检测方法、检测装置及计算机可读存储介质在审
申请号: | 201911312555.9 | 申请日: | 2019-12-18 |
公开(公告)号: | CN111178193A | 公开(公告)日: | 2020-05-19 |
发明(设计)人: | 李扬;庞建新;熊友军 | 申请(专利权)人: | 深圳市优必选科技股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙) 44280 | 代理人: | 李莉 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 车道 检测 方法 装置 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种车道线的检测方法,其特征在于,包括:
获取道路图像;
从所述道路图像中提取满足车道线提取条件的多个边缘点;
计算所述边缘点的梯度方向;
根据所述梯度方向将所述多个边缘点划分至不同的边缘点集合;
对所述边缘点集合进行筛选,得到最佳边缘点集合;
根据所述最佳边缘点集合拟合出车道线的边缘曲线。
2.根据权利要求1所述的车道线的检测方法,其特征在于,所述从所述道路图像中提取满足车道线提取条件的多个边缘点的步骤,包括:
沿预定的扫描方向遍历所述道路图像上的像素点;
将沿所述扫描方向的位于遍历到的当前像素点前向的预定数量的前向像素点的像素值求和与位于所述当前像素点后向的所述预定数量的后向像素点的像素值求和进行差值运算,以获得所述当前像素点的梯度值,其中,所述预定数量由所述车道线在所述道路图像中的像素宽度决定;
沿所述扫描方向依次选择所述梯度值的两个相邻峰值所对应的像素点作为候选对;
根据所述候选的像素值确定所述车道线的边缘点。
3.根据权利要求2所述的车道线的检测方法,其特征在于,所述根据所述候选的像素值确定所述车道线的边缘点的步骤,包括:
判断所述候选对中的两个所述像素点之间的像素间距与所述像素宽度之间的绝对差值是否小于预设阈值;
若小于所述预设阈值,则将所述候选对中的两个所述像素点作为所述车道线的边缘点。
4.根据权利要求2所述的车道线的检测方法,其特征在于,
所述像素宽度由所述车道线的实际宽度和用于拍摄所述道路图像的成像设备的成像参数预先计算获得。
5.根据权利要求1所述的车道线的检测方法,其特征在于,所述计算所述边缘点的梯度方向的步骤,包括:
将所述边缘点的自相关矩阵的最大特征值对应的特征向量的方向作为所述边缘点的梯度方向。
6.根据权利要求1所述的车道线的检测方法,其特征在于,所述根据所述梯度方向将所述多个边缘点划分至不同的边缘点集合的步骤,包括:
遍历所述边缘点;
判断遍历到的当前边缘点是否属于已生成的边缘点集合;
若不属于已生成的边缘点集合,则生成当前边缘点集合,并将所述当前边缘点划分到所述当前边缘点集合;
判断在所述当前边缘点的梯度方向的预设方向范围内是否存在下一个边缘点;
若存在所述下一个边缘点,则将所述下一个边缘点划分到所述当前边缘点集合,并将所述下一个边缘点作为所述当前边缘点,并返回所述判断在所述当前边缘点的梯度方向的预设方向范围内是否存在下一个边缘点的步骤;
若不存在所述下一个边缘点,则返回所述遍历所述边缘点的步骤。
7.根据权利要求1所述的车道线的检测方法,其特征在于,所述对所述边缘点集合进行筛选,得到最佳边缘点集合的步骤,包括:
根据所述边缘点集合中所述边缘点的梯度值与所述边缘点集合中所述边缘点的数量,得到所述车道线对应的所述最佳边缘点集合。
8.根据权利要求1所述的车道线的检测方法,其特征在于,所述根据所述最佳边缘点集合拟合出车道线的边缘曲线的步骤,包括:
将所述最佳边缘点集合中的边缘点转换到地面坐标系中,并利用扩展卡尔曼滤波对转换后的边缘点进行处理,生成所述车道线的边缘曲线。
9.一种车道线的检测装置,其特征在于,包括互相连接的存储器和处理器,其中,所述存储器用于存储计算机程序,所述计算机程序在被所述处理器执行时,用于实现权利要求1-8中任一项所述的车道线的检测方法。
10.一种计算机可读存储介质,用于存储计算机程序,其特征在于,所述计算机程序在被处理器执行时,用于实现权利要求1-8中任一项所述的车道线的检测方法。
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