基于无人机航拍影像的车道线自动提取和识别方法技术

本发明专利技术提供一种基于无人机航拍影像的车道线自动提取和识别方法，包括以下步骤：步骤S1，输入图像，并对输入图像进行预处理；步骤S2，基于颜色空间和灰度空间对预处理后的输入图像进行图像二值化处理，融合生成二值化图像，步骤S3，对二值化图像进行车道线连通区域提取，生成车道线连通区域；步骤S4，对车道线连通区域进行骨架提取，得到车道线提取的初步结果；步骤S5，对车道线提取的初步结果进行简化、剪枝和平滑，生成最终的车道线。通过对新江湾城的航拍影像所做的车道线提取和识别测试，证明了本发明专利技术的有效性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
基于无人机航拍影像的车道线自动提取和识别方法
本专利技术涉及交通信息
，具体涉及一种基于无人机航拍影像的车道线自动提取和识别方法。
技术介绍
地图导航是人们出行的必备的服务之一。ADAS(高级驾驶辅助系统)和无人驾驶的核心技术之一就是高精度地图。近年来无人机行业得到了快速发展，无人机也被广泛地应用到低空摄影测量和三维重建的
当中。与卫星遥感和高空航空摄影相比，无人机航拍具有机动灵活、成像分辨率和地面采样率高、相对低成本、周期短、效率高以及操作简单等优势，因此无人机航拍在国内外已被广泛地应用到电力巡线、植保等各个领域当中。尤其是基于航拍影像合成的数字正射影像，已成为高精度地图生产制作的一个重要的数据来源。然而如何从航拍的影像当中，自动的提取和识别感兴趣的目标，仍是一个有待攻克的课题。车道线的位置及其属性信息(颜色、线型和方向)是高精度地图的重要主成部分，因此如何快速、准确和自动提取车道线的位置及其属性一直是高精度地图生产制作的热点问题。无人机航拍得到的正射影像具有较高的分辨率，路面上的印刷物(车道线、方向箭头等)可以较清晰的呈现。但目前基于航拍影像的车道线提取，最为有效的手本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于无人机航拍影像的车道线自动提取和识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，输入图像，并对输入图像进行预处理；步骤S2，基于颜色空间和灰度空间对预处理后的输入图像进行图像二值化处理，融合生成二值化图像；步骤S3，对二值化图像进行车道线连通区域提取，生成车道线连通区域；步骤S4，对车道线连通区域进行骨架提取，得到车道线提取的初步结果；步骤S5，对车道线提取的初步结果进行简化、剪枝和平滑，生成最终的车道线。

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机航拍影像的车道线自动提取和识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，输入图像，并对输入图像进行预处理；步骤S2，基于颜色空间和灰度空间对预处理后的输入图像进行图像二值化处理，融合生成二值化图像；步骤S3，对二值化图像进行车道线连通区域提取，生成车道线连通区域；步骤S4，对车道线连通区域进行骨架提取，得到车道线提取的初步结果；步骤S5，对车道线提取的初步结果进行简化、剪枝和平滑，生成最终的车道线。2.如权利要求1所述的一种基于无人机航拍影像的车道线自动提取和识别方法，其特征在于，所述步骤S1中对输入图像进行预处理包括对输入图像进行直方图均衡化和对比度增强。3.如权利要求1所述的一种基于无人机航拍影像的车道线自动提取和识别方法，其特征在于，所述步骤S3中车道线连通区域包括实线车道线连通区域和虚线车道线连通区域。4.如权利要求3所述的一种基于无人机航拍影像的车道线自动提取和识别方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：步骤S31，基于形态学的连通性，对二值化图像进行进一步提取；步骤S32，基于车道线几何特征进行滤波，进行实线车道线连通区域提取，生成长实车道线连通区域；步骤S33，基于模板和形状匹配进行虚线车道线连通区域提取，生成虚线车道线连通区域。5.如权利要求4...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛嵩，
申请(专利权)人：千寻位置网络有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31