[发明专利]一种基于图像处理的高速公路路面检测方法在审
| 申请号: | 201711480274.5 | 申请日: | 2017-12-29 |
| 公开(公告)号: | CN108171695A | 公开(公告)日: | 2018-06-15 |
| 发明(设计)人: | 廖娟;朱德泉;周平;吴敏;刘路;吴杨;张顺 | 申请(专利权)人: | 安徽农业大学 |
| 主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/13;G06T7/11 |
| 代理公司: | 合肥维可专利代理事务所(普通合伙) 34135 | 代理人: | 吴明华 |
| 地址: | 230000 *** | 国省代码: | 安徽;34 |
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| 摘要: | 本发明公开了一种基于图像处理的高速公路路面检测方法,包括:连续采集视频文件的至少一幅视频帧图像,并根据至少一幅视频帧图像获得目标视频帧图像;对目标视频帧图像进行边缘检测,获得包含道路边缘像素点的边缘图像;扫描边缘图像,获得道路区域,并对道路区域进行横向划分得到子区域,并利用概率霍夫变换对每一个子区域进行检测,获得道路边缘线段;根据道路区域顶端的子区域中的所有边缘线段求解灭点,以及根据每一个子区域中斜率最大的直线和斜率最小的直线是否存在交点确定每一个非底端子区域的中间控制点,以及最底端子区域的边界点;根据中间控制点、边界点、灭点,绘制左右车道边缘线。应用本发明的实施例,提高了对弯道场景的适应性。 1 | ||
| 搜索关键词: | 子区域 道路区域 高速公路路面 控制点 视频帧图像 边缘图像 道路边缘 端子区域 目标视频 图像处理 边界点 帧图像 灭点 检测 线段 边缘检测 边缘线段 车道边缘 霍夫变换 连续采集 视频文件 像素点 求解 弯道 扫描 绘制 场景 概率 应用 | ||
连续采集视频文件的至少一幅视频帧图像,并根据所述至少一幅视频帧图像获得目标视频帧图像,其中,所述目标视频帧图像中的任意一个像素点的像素值为所述至少一幅视频帧图像中对应像素点的像素灰度值的平均值;
对所述目标视频帧图像进行边缘检测,获得包含道路边缘像素点的边缘图像;
扫描所述边缘图像,获得道路区域,并对所述道路区域进行横向划分得到子区域,并利用概率霍夫变换对每一个子区域进行检测,获得道路边缘线段;
根据所述道路区域顶端的子区域中的所有边缘线段求解灭点,以及根据每一个子区域中斜率最大的直线和斜率最小的直线是否存在交点确定每一个非底端子区域的中间控制点,以及最底端子区域的边界点;
根据所述中间控制点、所述边界点、所述灭点,绘制左右车道边缘线,并根据所述车道边缘线确定路面区域;
所述扫描所述边缘图像,获得道路区域,并对所述道路区域进行横向划分得到子区域,并利用概率霍夫变换对每一个子区域进行检测,获得道路边缘线段的步骤,包括:
由上至下逐行扫描所述边缘图像,直至在目标行出现白色像素点,将所述目标行以下的区域确认为道路区域;
对所述道路区域进行横向划分为三等分子区域,并利用概率霍夫变换对每一个子区域进行检测,获得道路边缘线段;
所述利用概率霍夫变换对每一个子区域进行检测,获得道路边缘线段的步骤,包括:
S1:针对每一个子区域,随机选取边缘点绘制参数空间曲线;
S2:判断边缘点集中交于目标点的曲线数量是否达到预设阈值,如果否返回S1,如果是执行S3;
S3:将边缘点之间距离小于预设距离的点连成线段,并计算线段的长度,在且线段的长度大于长度阈值时确定为边缘线段。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的高速公路路面检测方法,其特征在于:所述对所述目标视频帧图像进行边缘检测的步骤之前,所述方法还包括:对所述目标视频帧图像进行图像滤波处理;
所述对所述目标视频帧图像进行边缘检测,获得包含道路边缘像素点的边缘图像的步骤,包括:
对滤波处理后的目标视频帧图像进行边缘检测,获得包含道路边缘像素点的边缘图像。
3.根据权利要求2所述的一种基于图像处理的高速公路路面检测方法,其特征在于,所述对所述目标视频帧图像进行边缘检测,获得包含道路边缘像素点的边缘图像的步骤,包括:采用Canny边缘检测算子对所述目标视频帧图像进行边缘检测,获得包含道路边缘像素点的边缘图像。
4.根据权利要求5所述的一种基于图像处理的高速公路路面检测方法,其特征在于,所述方法还包括:判断所述边缘线段是否只出现在一个子区域中,如果是,删除该边缘线段。
5.根据权利要求1或4所述的一种基于图像处理的高速公路路面检测方法,其特征在于,所述根据所述道路区域顶端的子区域中的所有边缘线段求解灭点的公式具体表达为:在顶端的区域中检测图像中的灭点,对顶端区域中的所有直线li,i=1…k,,计算直线li和灭点vp的距离d,采用随机样本一致性算法迭代求解,获取图像的灭点vp,公式如下:
其中,li为顶端的子区域中的第i条边缘线段,总共具有k条边缘线段,d为li所在的直线与灭点的距离。
6.根据权利要求4所述的一种基于图像处理的高速公路路面检测方法,其特征在于,所述根据每一个子区域中斜率最大的直线和斜率最小的直线是否存在交点确定每一个非底端子区域的中间控制点,以及最底端子区域的边界点的步骤,包括:确定所述顶端的子区域中斜率最大的边缘线段所在的第一直线和斜率最小的边缘线段所在的第二直线,中间子区域中斜率最大的边缘线段所在的第三直线和斜率最小的边缘线段所在的第四直线、底部子区域中斜率最大的边缘线段所在的第五直线和斜率最小的边缘线段所在的第六直线;
在第一直线与第三直线、第二直线与第四直线存在的交点不为两个时,将所述第一直线、所述第二直线与所述中间子区域的上边界的交点作为左右车道边缘线的中间控制点,如果第一直线与第五直线、第二直线与第六直线存在的交点不为两个时,将第一直线、第二支线与底部子区域的交点作为左右车道边缘线的边界点,否则,将第五直线、第六直线与底部子区域的交点作为左右车道边缘线的边界点;
在第一直线与第三直线、第二直线与第四直线存在的交点为两个时,则将两个交点作为左右车道边缘线的中间控制点,并在所述第三直线与所述第五直线、所述第四直线和所述第六直线存在两个交点时,将该两个节点作为左右车道边缘线的边界点,否则,将所述第三直线和所述第四直线与所述底部子区域的图像边界的交点作为左右车道边缘线的边界点。
7.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的高速公路路面检测方法,其特征在于,所述根据所述中间控制点、所述边界点、所述灭点,绘制左右车道边缘线,并根据所述车到边缘线确定路面区域的步骤,包括:根据所述中间控制点、所述边界点、所述灭点,采用三次样条插值函数绘制左右车道边缘线,并根据所述车到边缘线确定路面区域。
8.根据权利要求2所述的一种基于图像处理的高速公路路面检测方法,其特征在于,所述方法还包括:根据所述路面区域,采用分水岭算法找出分水岭点,并分区域对所述分水岭点进行概率霍夫变换,利用三次样条曲线拟合完成中间车道分割线的检测。该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于安徽农业大学,未经安徽农业大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
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