基于动态区域划分的双模型车道线识别方法

文档序号:6590496阅读:139来源:国知局
专利名称:基于动态区域划分的双模型车道线识别方法
技术领域
本发明属于车辆辅助驾驶技术领域,具体涉及一种车道线的智能识别方法。
背景技术
车道线是最基本的交通标志,也是汽车行驶时最基本的约束。基于机器视觉的车道线识别系统是智能交通系统的重要组成部分,它广泛应用于车道偏离预警系统(LaneDeparture Warning, LDW),前向防撞系统(Longitudinal Collision Avoidance, LCA)和盲点监测系统(Blind Spot Information System)等汽车先进辅助驾驶系统,同时也是进行障碍物识别的基本前提。目前,基于机器视觉的车道线识别系统,主要通过安装在车辆上的前视摄像机等图像传感器来获取前方道路图像,然后对图像进行车道线提取。在进行车道线提取时,常用的算法有Hough变换、模板匹配和区域生长等方法等。算法的难点在于图像无用信息的剔除,车道线有效区域的规划,不规则车道线(虚线,道路标识线等)的识别和随着纵向距离增加车道线模型(直线,曲线)变化,车道线信息减弱等问题。此外,有些算法根据摄像机成像原理,利用逆透视变换将每帧图像转化为俯视图,消除透视效应影响,并借助公路本身的几何特征(如宽度、平行度等)进行前方道路的识别。但该算法中图像逆透视变化运算量大,且对摄像头标定精度要求高,不便于利用。

发明内容
本发明的目的是:为解决现有技术中区域规划不足,算法运算量大且提取的车道线精度较差的问题,而提出一种基于动态区域划分的双模型车道线识别方法,以提高图像预处理效果;本发明的技术方案是:一种基于动态区域划分的双模型车道线识别方法,它包括以下步骤:步骤一、采集车辆前方环境原始图像I ;车辆行驶过程中,通过安装在车辆上前挡风玻璃下的图像传感器采集车辆前方行驶环境原始图像I,并设原始图像I左上角点为图像坐标系原点,水平向右为X轴正方向,竖直向下为I轴正方向;步骤二、对原始图像I进行预处理,具体步骤包括:2.1对原始图像I进行灰度均衡化处理;2.2采用二维空间中值滤波进行平滑处理;2.3利用Canny算子进行边界提取运算,得到二值化边界图像Iralge,其中,二值化边界图像I*中边界像素值为I,非边界像素值为O ;2.4利用B1模板对二值化边界图像Iedge进行腐蚀、膨胀处理,B2模板对B1模板处理后的结果再次进行腐蚀、膨胀处理,得到二值化边界图像Ih ;所用模板BpB2分别为:
权利要求
1.一种基于动态区域划分的双模型车道线识别方法,其特征是,它包括以下步骤: 步骤一、采集车辆前方环境原始图像I ; 车辆行驶过程中,通过安装在车辆上前挡风玻璃下的图像传感器采集车辆前方行驶环境原始图像I,并设原始图像I左上角点为图像坐标系原点,水平向右为X轴正方向,竖直向下为y轴正方向; 步骤二、对原始图像I进行预处理,具体步骤包括: .2.1对原始图像I进行灰度均衡化处理; .2.2采用二维空间中值滤波进行平滑处理; .2.3利用Canny算子进行边界提取运算,得到二值化边界图像Iralge,其中,二值化边界图像Iedge中边界像素值为I,非边界像素值为O ; .2.4利用B1模板对二值化边界图像Iedge进行腐蚀、膨胀处理,B2模板对B1模板处理后的结果再次进行腐蚀、膨胀处理,得到二值化边界图像Ih ;所用模板BpB2分别为:
2.如权利要求1所述的一种基于动态区域划分的双模型车道线识别方法,其特征是,所述步骤3.1中,求取消失线y坐标V的方法为:/ SCCSl-1TSnCl'\ , i — ', SL.1- vci,:^--- { u,-卞 L n h.— - cos;3 ■' -.J 上式中,α,β,γ为图像传感器坐标系和世界坐标系之间的旋转变换角,ay为图像传感器I方向的等效焦距;Vtl为图像主点,即图像传感器主轴和感光芯片的交点,在图像坐标系中的垂直坐标。
3.如权利要求1或2所述的一种基于动态区域划分的双模型车道线识别方法,其特征是,所述步骤3.2中,b=3。
4.如权利要求1或2所述的一种基于动态区域划分的双模型车道线识别方法,其特征是,所述步骤4.2中M=60。
5.如权利要求1所述的一种基于动态区域划分的双模型车道线识别方法,其特征是,所述步骤四、五、六 中N=5。
全文摘要
本发明属于车辆辅助驾驶技术领域,具体涉及一种车道线的智能识别方法。一种基于动态区域划分的双模型车道线识别方法,它包括以下步骤步骤一、采集车辆前方环境原始图像I;步骤二、对原始图像I进行预处理;步骤三、规划车道线识别区域;步骤四、对车道线识别区域进行分区;步骤五、对分区进行识别,提取各区内直线簇;步骤六、分析各分区内候选直线几何特征确定车道线内边线;步骤七、将图中各分区划分为直线区和曲线区;步骤八、左右车道线重构;与其他同类方法相比,本发明大大提高车道线检测和跟踪的准确性和鲁棒性。
文档编号G06K9/00GK103177246SQ201310099778
公开日2013年6月26日 申请日期2013年3月26日 优先权日2013年3月26日
发明者齐志权, 王宝锋, 马国成 申请人:北京理工大学
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