一种基于透视变换的交叉路口多车道标定方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及智能交通领域，具体是一种通过透视变换分析交叉路口图像以标定各 车道位置的方法。
【背景技术】
[0002] 随着我国交通事业的迅速发展，城市的汽车数量逐年增加，城市道路交通堵塞、拥 挤问题显得越来越突出。现代化交通控制系统的建设，却可大幅度的提高现有道路的利用 率，而可靠的违章检测是智能交通应用的保障。
[0003] 交叉路口的多车道标定是判别违章的一个关键。目前在交叉路口埋设感应线圈的 方式不仅成本高、施工难，在一些拥挤路段还不便于维护。作为替代的计算机视觉技术因其 轻便等特点在智能交通领域得到了广泛的关注。
[0004] 与目前用于辅助驾驶系统的单、双车道识别不同，城市中的交叉路口往往需要同 时识别更多的车道并标定出红灯停止线位置。
【发明内容】
[0005] 本发明要克服现有技术的上述缺点，以透视变换为依据，提供一种交叉路口的多 车道标定方法。本发明包括如下步骤：
[0006] 步骤1 :从交叉路口的监控视频中选取车道线明显的图像，避免车辆遮挡等干扰， 其中图像的高度为height，宽度为width，单位为像素；
[0007] 步骤2 :在选取的图像基础上使用Canny算子进行边缘提取，然后利用Hough变 换提取出n条直线段h (i = 1，2,…，n)，其中h的起止端点坐标分别记作A i (xAi, yAi)与 81(^，&)，坐标原点为图像左上角，每条线段对应的斜率为1计算公式如下：
[0009] 步骤3 :根据斜率获得水平线段集合H与竖直线段集合S，其中：
[0010] H = {li I ki G (-0. 1, 0. 1), i G {1, 2,. . . , n}} (2)
[0011] S= {lJhG (-①，-0.65) U (0.65,①），i G {l，2，...，n}} (3)
[0012] 步骤4 :对步骤3得到的集合H与S进行初步筛选，具体为：
[0013] 步骤4. 1 :将所有端点坐标满足0 < .v 1;. < jk/g/7/1 |~|.0 < i〖的直线段h从 水平线段集合H与竖直线段集合S里剔除，得到新的H与S ;
[0014] 步骤4. 2 (可选）：如果视频图像中包括时间戳与地点戳，则进一步将端点坐标位 于图像固定时间戳与地点戳区域的直线段1，人水平线段集合H与竖直线段集合S里剔除， 再次得到更新的H与S;
[0015] 步骤5:令步骤4得到的最终的H与S记为H'与S'，进一步对线段过滤：
[0016] 步骤5. 1 :通过以下公式计算对水平线段集合H'进行聚类并得到r个子集ht:
[0017] U:=| h., = H' Hh, g H'且 ht= {1 tk| t = 1，2, ? ? ?，r ;k = 1，2, ? ? ? wt} (4)
[0018] h" n h" = 0 ,其中 p = 1，2,…，r ;q = 1，2,…，r ;p 辛 q (5)
[0022] 其中，^表示子集h t中的线段数；1 tk表示第t个子集的第k条线段；式（6)中，1 ps 表示子集hp中的第s条线段，1 qz表示子集h q中的第z条线段，DistY(l ps，lqz)表示线段lps 与线段lqz之间的竖直距离，yAps表示子集1^中第s条线段的起始端点的纵坐标，y Bps表示 子集hp中第s条线段的终止端点的纵坐标，y Aqz表示子集h q中第z条线段的起始端点的纵 坐标，yBqz表示子集h q中第z条线段的终止端点的纵坐标；式（7)表示线段1 ps与线段1 qz 之间的竖直距离应该满足的条件；式（8)表示子集\内部的第i条线段1 pi与第j条线段 lpj之间的竖直距离应该满足的条件，w p表示子集h p的线段数；
[0023] 步骤5. 2 :提取每个子集ht (t = 1，2,…，r)中最长的线段构成新的水平线段集合 H"；
[0024] 步骤5. 3 :通过以下公式计算对竖直线段集合S'进行聚类得到m个子集st:
[0025] s, = S'且s, g &'且 st= {1 tv| t = 1，2, ? ? ?，m ;v = 1，2, ? ? ? uj (9)
[0026] sp ns9 =0，其中 p = 1，2, ...，m ;q = 1，2, ...，m ;p 辛 q (10)
[0030] 其中，ut表示子集^中的线段数，ltv表示第t个子集的第v条线段；式（11)中， l ps表示子集s p中的第s条线段，1 qz表示子集s q中的第z条线段，DistX(l ps，lqz)表示线段 lps与线段1 qz之间的水平距离，xAps表示子集sp中第s条线段的起始端点的横坐标，x Bps表 示子集sp中第s条线段的终止端点的横坐标，xAqz表示子集s q中第z条线段的起始端点的 横坐标，xBqz表示子集s q中第z条线段的终止端点的横坐标；式（12)表示线段1 ps与线段 lqz之间的水平距离应该满足的条件；式（13)表示子集s 5内部的第i条线段1 pi与第j条 线估lw之间的水平距离应该满足的条件，up表示子集s p的线段数；
[0031] 步骤5. 4:提取每个子集st (t = 1，2,…，m)中最长的线段构成新的竖直线段集合 S";
[0032] 步骤6 :在H"中确定红灯线并对S"进一步过滤，具体为：
[0033] 步骤6. 1 :对水平线段集合H"按如下规则排序：使第i条线段h与第j条线段1』 的端点坐标满足
，其中1# H"，1H"，i〈j ;
[0034] 步骤6. 2 :保留排序后的H"中第1条线段作为红灯停止线；
[0035] 步骤6. 3 :计算竖直线段集合S "中任意两线段1占1』的延长线交点C u (Xij，yiJ)， i辛j，构建交点集P :
[0036] P= {(^(Xij，y。）|i= 1，2, ? ? ?，n";j= 1，2, ? ? ?，n" } (14)
[0038] 7^.= k i (Xij-xAi)+yAi (16)
[0039] 其中对应于S"中线段1^1』的斜率，n"表示S"中线段的数量，（xAi，y Ai) 表示线段li的起始端点坐标，（xAj,yAj)表示线段lj的起始端点坐标；
[0040]步骤6. 4:从交点集P中找出灭点V(x。，y。)，其中灭点表示平行线在透视投影中 的交点，灭点V(x。，y。）的特征为：
且对交点集P中的任意一点G(Xg，y g)满足
，g为下标，表示交点集P中不同于灭点V的其他任意点；
[0041] 步骤6. 5 :求出灭点V(x。，y。）到竖直线段集合S"中任意直线段h的距离cU，其中
，剔除竖直线段集合S"中
-的所有线段得到新的竖 直线段集合S"';
[0042] 步骤7:找出步骤6得到的集合S"'中代表车道线的线段，具体为：
[0043] 步骤7.1:对竖直线段集合S"'进行排序，使得排序后第i条线段h与第 j条线段的端点坐标满足
S " '，1S " '，i〈j，i = 1，2,. . .，n" '，j = 1，2,. . .，n"'，其中 n"'表示 S"'中的线段数量，xAJPl xBi表示 线段li的起始和终止端点的横坐标，x &_和x ^表示线段1」的起始和终止端点的横坐标；
[0044] 步骤7. 2:利用动态规划算法对竖直线段集合S"'进行筛选，尽可能多的保留其 中的线段，并使其中任一线段li到相邻线段1 i+1的水平距离满足式（17)和（18):
[0047] 其中DistX的定义见式（11);
[0048]步骤7. 3 :逐一绘制灭点V(x。，y。）到经过步骤7. 2筛选后的竖直线段集合S"'中 每条线段^的中点的射线即可标记出每个路口的多车道位置。
[0049] 本发明的优点是：本发明能有效排除交叉路口复杂背景的干扰，利用透视变换准 确标定出交叉路口多车道位置。
【附图说明】
[0050] 图1为本发明的实施例选取的四个交叉路口图像。
[0051] 图2为本发明的经过步骤3处理的四个交叉路口图像。
[0052] 图3为本发明的经过步骤4处理的四个交叉路口图像。
[0053] 图4为本发明的经过步骤5处理的四个交叉路口图像。
[0054] 图5为本发明的经过步骤6. 3处理的四个交叉路口图像。
[0055] 图6为本发明的经过步骤6. 4处理的四个交叉路口图像。
[0056] 图7为本发明的经过步骤6. 5处理的四个交叉路口图像。
[0057] 图8为本发明的经过步骤7. 2处理的四个交叉路口图像。
[0058] 图9为本发明的经过步骤7. 3处理的四个交叉路口图像。
【具体实施方式】
[0059] 下面结合实施例来详细阐述本发明的基于透视变换的交叉路口多车道标定方法 的【具体实施方式】。
[0060] 步骤1 :从交叉路口的监控视频中选取车道线明显的图像，避免车辆遮挡等干扰， 其中图像的高度为height，宽度为width，单位为像素。选取的四个交叉路口图像如图1所 不〇
[0061] 步骤2 :在选取的图像基础上使用Canny算子进行边缘提取，然后利用Hough变 换提取出n条直线段h (i = 1，2,…，n)，其中h的起止端点坐标分别记作Ai(xAi, yAi)与 81'，^丨坐标原点为图像左上角。每条线段对应的斜率为1计算公式如下：
[0063] 步骤3 :根据斜率获得水平线段集合H与竖直线段集合S，其中：
[0064] H = {li | ki G (-0. 1, 0. 1), i G {1, 2, . . . , n}} (2)
[0065] S = {li | kj G ^ , -0. 65) U (0. 65, , i G {1, 2,. . . , n}} (3)
[0066] 提取出的直线段如图2所示，其中，水平线段集合H中的直线段用a标出，竖直线 段集合S中的直线段用b标出。
[0067] 步骤4 :对步骤3得到的集合H与S进行简单筛选，具体为：
[0068] 步骤4.1 :将所有端点坐标满足〇 <.)，的直线段1乂人 水平线段集合H与竖直线段集合S里剔除，得到新的H与S。
[0069] 步骤4. 2 (可选）：如果视频图像中包括时间戳与地点戳，则进一步将端点坐标位 于图像固定时间戳与地点戳区域的直线段1，人水平线段集合H与竖直线段集合S里剔除， 再次得到更新的H与S。
[0070]如图3所示，此刻的水平线段集合H中的直线段用a '标出，竖直线段集合S中的 直线段用b '标出。
[0071]步骤5:令步骤4得到的最终的H与S记为H'与S'，进行线段粗略过滤：
[0072] 步骤5. 1 :对水平线段集合H'进行聚类得到r个子集ht，要求满足如下条件：
[0073] U;=1 h, = H'-且[ H'且 ht= {1 tk| t = 1，2, ? ? ?，r ;k = 1，2, ? ? ? wt} (4)
[0074] n h" = 0，其中 p = 1，2,…，r ;q = 1，2,…，r ;p 辛 q (5)
[0078] 其中，^表示子集h t中的线段数；1 tk表示第t个子集的第k条线段；式（6)中，1 ps 表示子集hp中的第s条线段，1 qz表示子集h q中的第z条线段，DistY(l ps，lqz)表示线段lps 与线段lqz之间的竖直距离，yAps表示子集1^中第s条线段的起始端点的纵坐标，y Bps表示 子集hp中第s条线段的终止端点的纵坐标，y Aqz表示子集h q中第z条线段的起始端点的纵 坐标，yBqz表示子集h q中第z条线段的终止端点的纵坐标；式（7)表示线段1 ps与线段1 @之 间的竖直距离应该满足的条件；式（8)表示子集\内部的