The present invention discloses a lane line identification method, by determining the starting point based on the edge strength of the edge point set corresponding to the edge point set of the lane line image, and then determining all pairs of first and second points based on the starting point, and calculating each pair of first and second set points. Then the similarity degree is sorted to determine the target lane. The invention also discloses a lane recognition device and a computer readable storage medium. This method can detect the lane line in the original lane image without distortion correction. In the process of detection, the distortion coefficient is used to correct the edge direction of the adjacent region, which solves the problem of overstretching in some areas of the existing technology, forming the false lane line edge, and affecting the whole detection problem. The direction similarity of the edge points of the road lines and the opposite direction to the edge directions of the lanes can remove the interference from the unrelated edges and improve the accuracy of lane recognition.
【技术实现步骤摘要】
车道线识别方法、装置及计算机可读存储介质
本专利技术涉及图像处理
,尤其涉及一种车道线识别方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
车道线识别对于行车记录仪等车载智能化设备来说,是一项非常重要的技术,同时,车道线的识别也是无人驾驶或高精度地图中的基础问题。其中,相机是非常重要的硬件设备之一,包括鱼眼相机。目前,车道线识别通常基于畸变较小的镜头实现。在使用鱼眼相机进行车道线的识别时,通常需要先对鱼眼相机拍摄的车道线图像进行畸变校正,然而,进行畸变校正之后的图像,由于采样率不够等原因,经常会出现某些区域过度拉伸的现象,进而引起车道线的误识别,因此有必要提出一种在未进行过畸变矫正的原始车道线图像中进行车道线检测的方法。上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案,并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种车道线识别方法、装置及计算机可读存储介质,旨在解决在原始车道线图像中进行车道线检测的的技术问题。为实现上述目的,本专利技术提供一种车道线识别方法,所述车道线识别方法包括以下步骤:在获取到车道线图像的边缘点集对应的边缘强度和方向时, ...
【技术保护点】
一种车道线识别方法,其特征在于,所述车道线识别方法包括以下步骤:在获取到车道线图像的边缘点集对应的边缘强度和方向时,基于所述边缘强度确定起始点;基于所述起始点确定车道线图像上所有成对的第一点集和第二点集,并计算每一对第一点集和第二点集的相似度;对相似度进行排序,确定目标车道线。
【技术特征摘要】
1.一种车道线识别方法,其特征在于,所述车道线识别方法包括以下步骤:在获取到车道线图像的边缘点集对应的边缘强度和方向时,基于所述边缘强度确定起始点;基于所述起始点确定车道线图像上所有成对的第一点集和第二点集,并计算每一对第一点集和第二点集的相似度;对相似度进行排序,确定目标车道线。2.如权利要求1所述的车道线识别方法,其特征在于,所述在获取到车道线图像的边缘点集对应的边缘强度和方向时,基于所述边缘强度确定起始点的步骤之前,所述方法还包括:通过对车道线图像进行标定,得到边缘点集、相机内参数、相机外参数、径向畸变系数和图像坐标系内车道宽度。3.如权利要求1所述的车道线识别方法,其特征在于,所述在获取到车道线图像的边缘点集对应的边缘强度和方向时,基于所述边缘强度确定起始点的步骤包括:利用梯度算子对车道线图像进行水平方向和垂直方向的检测,得到边缘点集对应的边缘强度和方向;将所述边缘强度进行弱排序,按照第一预设规则确定起始点。4.如权利要求3所述的车道线识别方法,其特征在于,所述将所述边缘强度进行弱排序,按照第一预设规则确定起始点的步骤包括:将所述边缘强度按照强度大小由高到低进行弱排序,分为预设个数个组;在边缘强度最强的组中随机确定一个点作为起始点,确定所述起始点的方向是否符合方向约束;在所述起始点的方向符合方向约束时,标记为已使用状态。5.如权利要求4所述的车道线识别方法,其特征在于,所述在边缘强度最强的组中随机确定一个点作为起始点,确定所述起始点的方向是否符合方向约束的步骤之后,所述方法还包括:在所述起始点的方向不符合方向约束时,在所述边缘强度最强的组中再随机寻找其他点,将符合方向约束的第一个点确定为起始点。6.如权利要求1所述的车道线识别方法,其特征在于,所述基于所述起始点确定所有成对的第...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘新,宋朝忠,郭烽,胡志恒,
申请(专利权)人:深圳市易成自动驾驶技术有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
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