[发明专利]一种基于像素差异的车位线过滤方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于像素差异的车位线过滤方法及系统，该车位线过滤方法包括：基于像素距离对通过车位线检测算法得到的各个车位线进行分组；对每组里的车位线基于像素的相似性进行筛选，对每组里的相似车位线进行筛选，去除非车位线的干扰；在筛选后的各个车位线中选择最内侧的车位线为最佳车位；把通过车位检测算法得到的一系列相似车位线，结合图片像素信息对线段做过滤筛选处理，能有效去除掉非车位线的干扰问题，得到图像上的最佳车位线；同时也更加精细地区分车位线的内外边线，使泊车位置更加精准；能识别U型车位、矩形的水平车位和垂直车位，识别的车位线位置更加精确。

技术领域

本发明涉及智能驾驶领域，尤其涉及一种基于像素差异的车位线过滤方法及系统。

背景技术

自动泊车的目的提高泊车的方便性，为驾驶员提供安全舒适且快捷的泊车服务，降低驾驶员泊车的难度。其中的车位线检测算法先对车位轮廓线段进行筛选与融合，然后通过寻找成对的水平线段和成对的垂直线段，定位出车位的四个顶点，最后得到车位线。

目前的车位线检测技术主要依赖于对直线进行一系列处理，最后得到车位线。如果车位线附近有其他线段干扰，比如水泥划线，那么就很容易把干扰线段当做车位线段去计算，最后得出来的车位线和实际车位线有偏差，导致泊车位置偏移。而且，停车线本身都是有一定宽度的，目前的技术只对车位线进行筛选融合，并不更加精确的区分车位线的内外边线，这样在很多情况下，找到的车位线，会比实际车位线，偏移一个车位线宽度。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种基于像素差异的车位线过滤方法及系统，把通过车位检测算法得到的一系列相似车位线，结合图片像素信息对线段做过滤筛选处理，能有效去除掉非车位线的干扰问题，得到图像上的最佳车位线。

根据本发明的第一方面，提供了一种基于像素差异的车位线过滤方法，包括：步骤1，基于像素距离对通过车位线检测算法得到的各个车位线进行分组；

步骤2，对每组里的车位线基于像素的相似性进行筛选；

步骤3，在筛选后的各个车位线中选择最内侧的车位线为最佳车位。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以作出如下改进。

可选的，所述步骤1中，车位线L1的两条对边A和B，车位线L2相同方向对应的两条对边A′和B′；

计算得到边A与边A′的像素距离以及边B与边B′的像素距离均小于设定像素距离阈值时，将所述车位线L1和车位线L2分到同一组。

可选的，所述步骤2包括：

步骤201，计算车位线框内的图像的平均像素X1；

步骤202，计算待检测车位线的各个边线的两边的图像块的平均像素X2；

步骤203，计算各个图像块与车位线框内的图像的平均像素的关系P不超过设定阈值时，则判断该图像块不包含车位线；P超过设定阈值时，则判断该图像块包含车位线；

步骤204，根据各个边线的两边的图像块是否包含车位线判断该待检测车位线是否过滤掉。

可选的，以靠近摄像头的方向为前方，所述步骤202中，对于位于前方的水平边线，所述图像块为该水平边线前后两边宽度为车位线宽度的图像块；对于垂直边线，所述图像块为该垂直边线左右两边宽度为车位线宽度的图像块。

可选的，所述步骤204中过滤掉非车位线段的过程包括：

待检测车位线的边线为水平边线时，该水平边线的前后两边有至少一块所述图像块包含车位线时，则该水平边线为车位线段，否则，该水平边线为所述非车位线段；

待检测车位线的边线为垂直边线时，该垂直边线的左右两边有至少一块所述图像块包含车位线时，则该垂直边线为车位线段，否则，该垂直边线为所述非车位线段。