[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

说明书

本申请公开了一种车道线的检测方法、检测装置及计算机可读存储介质，该方法包括：获取道路图像；从道路图像中提取满足车道线提取条件的多个边缘点；计算边缘点的梯度方向；根据梯度方向将多个边缘点划分至不同的边缘点集合；对边缘点集合进行筛选，得到最佳边缘点集合；根据最佳边缘点集合拟合出车道线的边缘曲线。通过上述方式，本申请能够提高车道线检测的准确度。

技术领域

本申请涉及车辆技术领域，具体涉及一种车道线的检测方法、检测装置及计算机可读存储介质。

背景技术

车道线检测是高级驾驶辅助系统(ADAS，Advanced Driving Assistant System)和自动驾驶应用中一个关键的技术，利用装载在车辆上的摄像头拍摄前方图像，检测出车辆前方的车道线，估计车辆距离车道线的位置，对车道偏离进行预警或保持车辆在车道内正常行驶不偏离车道。

传统的车道线检测算法可采用Canny边缘检测算法检测出车道线的边缘，然后利用霍夫(Hough)直线变换把图像中潜在的直线检测出来，再通过车道的一些几何限制查找到车道线；但是采用霍夫直线变换检测只能对直车道或近似直车道有较好的检测效果，当车道线的弯道半径很大时，采用直线检测的方案就会失效。此外，还有基于深度学习的车道线检测方法，虽然基于深度学习的车道线检测方法可以检测出转弯半径很大的车道线，但对数据的要求比较高，需要大量的标注数据进行训练。

发明内容

本申请提供一种车道线的检测方法、检测装置及计算机可读存储介质，能够提高车道线检测的准确度。

为解决上述技术问题，本申请采用的技术方案是：提供一种车道线的检测方法，该方法包括：获取道路图像；从道路图像中提取满足车道线提取条件的多个边缘点；计算边缘点的梯度方向；根据梯度方向将多个边缘点划分至不同的边缘点集合；对边缘点集合进行筛选，得到最佳边缘点集合；根据最佳边缘点集合拟合出车道线的边缘曲线。

为解决上述技术问题，本申请采用的另一技术方案是：提供一种车道线的检测装置，该车道线的检测装置包括互相连接的存储器和处理器，其中，存储器用于存储计算机程序，计算机程序在被处理器执行时，用于实现上述的车道线的检测方法。

为解决上述技术问题，本申请采用的另一技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质用于存储计算机程序，计算机程序在被处理器执行时，用于实现上述的车道线的检测方法。

通过上述方案，本申请的有益效果是：可从获取到的道路图像中提取满足车道线提取条件的多个边缘点，然后计算每个边缘点的梯度方向，并根据边缘点的梯度方向对所有边缘点进行分类，得到多个边缘点集合，再从这些边缘点集合中选择出最佳边缘点集合，通过对最佳边缘点集合中的边缘点进行曲线拟合，得到拟合车道线，能够提高车道线检测的准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：

图1是本申请提供的车道线的检测方法一实施例的流程示意图；

图2是本申请提供的车道线的检测方法另一实施例的流程示意图；

图3是本申请提供的车道线的检测装置一实施例的结构示意图；

图4是本申请提供的计算机存储介质一实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性的劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。