一种基于线扫描三维点云的路面标线检测及参数计算方法技术

本发明专利技术提供一种基于线扫描三维点云的路面标线检测及参数计算方法。所述方法包括：基于设有标线的目标路面的三维点云数据，利用预设阶跃算子进行卷积运算，获取所述目标路面的标线的边缘疑似点；基于所述标线的边缘疑似点，进行边缘子块有效性判定，获得标线的疑似区域；基于所述标线的疑似区域，进行标线纵向定位及邻接子块延伸判定，获取标线的定位信息；基于标线的定位信息结合该区域内的高程信息进行标线三维参数计算，以实现路面标线的检测并获取标线的三维参数信息。本发明专利技术首次将三维点云数据用于路面标线检测及参数计算，克服了基于二维图像进行标线识别容易受路面磨损、光照、阴影等影响，能实现标线准确定位及标线三维参数的精确获取。

【技术实现步骤摘要】
一种基于线扫描三维点云的路面标线检测及参数计算方法
本专利技术属于激光扫描数据处理和智能交通系统的交叉领域，更具体地，涉及一种基于线扫描三维点云的路面标线检测及参数计算方法。
技术介绍
道路交通标线是由标划于路面上的各种线条、箭头、文字、立面标记、突起路标和轮廓标等所构成的交通安全设施。作为交通管理系统中的一个重要特征成分，路面标线在司机行车和行人安全等方面提供了重要的引导作用。另外，标线的自动识别在路网信息管理和更新、路面状况评定以及自动驾驶和行车导航方面有重要意义。在上述应用中，标线信息需要快速有效地进行定位、测量和识别等处理。所以，鲁棒而快速有效的标线自动检测算法在很多应用场景中具有重要意义。近年来，相关致力于标线自动检测的方法所采用的数据包括数字图像/视频、立体影像对、车载激光扫描数据等。这些方法大多从标线表面的光学特性出发，即认为标线表面的颜色及反光特性与正常路面背景具备较明显的差别从而进行标线检测。具体来说，现有的路面标线自动检测技术主要包含以下两类：(1)基于二维视觉特征的路面标线检测方法：基于二维视觉特征的标线检测方法主要通过光学相机及视频等获取路面数据，通过标线的颜色特性与路面背景之间的差异进行标线提取。此类方法无法克服环境光照、阴影、以及路表轮胎磨痕、油渍等对标线检测的影响，其适用性较为有限，而且基于二维灰度图像无法测量标线厚度等几何参数。(2)基于三维激光反射强度特征的路面标线检测方法：此类方法通常使用车载三维激光扫描数据，利用激光扫描过程中标线表面与路面非标线表面的反射强度差异实现路面与标线的分离。此类方法虽然能克服传统二维方法容易受到光照、阴影影响的缺陷，但是利用激光反射强度特征的方法也存在以下缺陷：激光线本身存在光线过强时，极容易将普通路面检测为标线区域；对于部分磨损型的标线，基于激光反射强度的方法检测效果较差。另外，以上基于二维视觉以及基于三维激光反射强度特征的标线检测方法，都无法获取较为完整的标线信息，例如标线的高程信息及磨损状况等。
技术实现思路
本专利技术提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于线扫描三维点云的路面标线检测及参数计算方法。根据本专利技术的一个方面，提供一种路面标线检测及参数计算方法，包括：基于设有标线的目标路面的三维点云数据，利用预设阶跃算子进行卷积运算，获取所述目标路面的标线的边缘疑似点；基于所述标线的边缘疑似点，进行边缘子块有效性判定，获得标线的疑似区域；基于所述标线的疑似区域，进行标线纵向定位及邻接子块延伸判定，获取标线的定位信息，以实现路面标线的检测；基于所述标线的定位信息，结合所述三维点云数据，计算标线的三维参数，获取所述标线的三维参数信息。本专利技术提出一种路面标线检测及参数计算方法，首次将三维点云数据用于路面标线检测，根据线线扫描三维路面数据中标线所具备的高程阶跃属性，设计阶跃算子获取路面三维点云数据中标线的位置及高程等信息，获取边缘疑似点，进一步获取疑似区域，进一步根据疑似区域获取标线的定位信息，实现路面标线的检测；然后根据检测到的路面标线进行三维参数的计算，获取标线的三维参数信息。本专利技术克服了采用二维灰度图像进行标线识别的受路面磨损、光照、阴影等的影响，以及三维激光检测效果差的问题，能实现标线准确定位和三维参数的准确计算。附图说明图1为本专利技术实施例一种基于线扫描三维点云的路面标线检测方法流程示意图；图2为本专利技术实施例基于阶跃算子卷积的断面标线边缘疑似点获取流程示意图；图3为本专利技术实施例所述预设阶跃算子示意图；图4为本专利技术实施例基于三维点云数据的断面预处理后的数据示意图；图5为本专利技术实施例断面数据与阶跃算子卷积后的卷积值序列示意图；图6为本专利技术实施例利用标线高度以及宽度限制获取的卷积极值对即选取的断面标线边缘疑似点示意图；图7为本专利技术实施例边缘子块4-邻域及去虚检过程示意图；图8为本专利技术实施例基于卷积极差值连续性的标线纵向范围定位示意图；图9为本专利技术实施例基于线扫描三维测量的沥青路面标线检测结果示意图，其中a为三维深度图转灰度图，b为去噪增强后的标线边缘二值图，c为标线区域检测结果；图10为本专利技术实施例一种路面标线检测设备的框架示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。目前三维建模技术已经广泛应用于各个领域，包括国土调查、三维可视化、三维动漫、高精度三维建模及三维打印等方面。根据激光三角测量原理，线扫描三维测量方法可实现同一姿态、同一时刻的路面横断面高程信息同步测量。基于车载设备，结合线扫描三维测量传感器获取的三维路面点云数据可获取包含了路面标线特征在内的路面高精度断面轮廓三维特征信息。路面标线在施划及使用过程中是具备一定的高程要求，通常约为2mm及以上，因此，在三维路面点云数据中标线具备明显的高程特性，能直接和方便地获取标线完整信息，包括标线位置、高程、宽度及磨损等参数信息。为解决现有技术问题，本专利技术实施例基于线扫描三维点云数据，获取高精度的道路表面高程的三维点云数据，并提出了一种基于线扫描三维点云的路面标线检测方法。所述线扫描三维点云数据，是根据激光三角测量原理，基于线扫描结合视觉传感器测量的方法可获取同一姿态、同一时刻的路面横断面的高程信息。图1为本专利技术实施例一种基于线扫描三维点云的路面标线检测方法流程示意图，如图1所示的路面标线检测方法，包括：S100，基于设有标线的目标路面的三维点云数据，利用预设阶跃算子进行卷积运算，获取所述目标路面的标线的边缘疑似点；本专利技术实施例所述目标路面是指设有标线的路面，所述预设阶跃算子如图3所示，其长度N为奇数(N>3)，中心点(N+1)/2的值为0，前半段[1,2,3,…,(N-1)/2]的值为1，后半段[(N+1)/2+1,(N+1)/2+2,…,N]的值为-1。本专利技术实施例利用三维路面横断面数据中标线边缘的阶跃属性，结合设计的阶跃算子以及标线宽度及高程约束等信息获取标线疑似点。S200，基于所述标线的边缘疑似点，进行边缘子块有效性判定，获得标线的疑似区域；本专利技术实施例依据标线的连续性，对三维拼接路面的标线疑似点进行子块有效性判定以及子块邻接有效性判定，用于标线边缘子块去噪及增强，获取标线疑似区域。S300，基于所述标线的疑似区域，进行标线纵向定位及邻接子块延伸判定，获取标线的定位信息，以实现路面标线的检测；本专利技术实施例所述标线的疑似区域进行标线纵向定位，结合标线纵向起止位置范围内的标线边缘疑似子块的邻接信息进行延伸及连接判定，根据标线较为标准的几何形状特征以及连续性进一步获取标线的边缘定位信息，标线的边缘一旦确定，该标线即被检测出来。S400，基于所述标线的定位信息，结合所述三维点云数据，计算标线的三维参数，获取所述标线的三维参数信息。本专利技术实施例步骤S400对标线定位进行后处理及标线三维参数提取。结合步骤S300获取的标线定位信息，对该区域内的标线边缘点信息进行适当匹配扩充，然后结合标线区域内的高程分布信息计算标线长度、宽度及高程等技术参数。本专利技术实施例提出一种路面标线检测方法，首次将三维点云数据用于路面标线检测，根据线线扫描三维路面数据中标线所具备的高程阶跃属性，设计阶跃算子获本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种路面标线检测及参数计算方法，其特征在于，包括：基于设有标线的目标路面的三维点云数据，利用预设阶跃算子进行卷积运算，获取所述目标路面的标线的边缘疑似点；基于所述标线的边缘疑似点，进行边缘子块有效性判定，获得标线的疑似区域；基于所述标线的疑似区域，进行标线纵向定位及邻接子块延伸判定，获取标线的定位信息，以实现路面标线的检测；基于所述标线的定位信息，结合所述三维点云数据，计算标线的三维参数，获取所述标线的三维参数信息。

【技术特征摘要】
1.一种路面标线检测及参数计算方法，其特征在于，包括：基于设有标线的目标路面的三维点云数据，利用预设阶跃算子进行卷积运算，获取所述目标路面的标线的边缘疑似点；基于所述标线的边缘疑似点，进行边缘子块有效性判定，获得标线的疑似区域；基于所述标线的疑似区域，进行标线纵向定位及邻接子块延伸判定，获取标线的定位信息，以实现路面标线的检测；基于所述标线的定位信息，结合所述三维点云数据，计算标线的三维参数，获取所述标线的三维参数信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于设有标线的目标路面的三维点云数据，利用预设阶跃算子进行卷积运算，获取所述目标路面的标线的边缘疑似点，之前还包括：获取有标线的目标路面的三维点云数据；对于所述三维点云数据的每个断面，利用靠近每个断面中心区域的非异常采样点替换异常噪声点，得到像方断面数据；根据标定文件对所述像方断面数据进行校正，并将所述像方断面数据转换为物方数据；相应的，根据所述物方数据，利用预设阶跃算子进行卷积运算，获取所述目标路面的标线的边缘疑似点。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于设有标线的目标路面的三维点云数据，利用预设阶跃算子进行卷积运算，获取所述目标路面的标线的边缘疑似点，具体包括：基于所述三维点云数据的所有断面的物方数据，将每个断面的物方数据与预设阶跃算子进行卷积运算，获取卷积值序列；在所述卷积值序列中，选取在预设标线高程范围内的极值位置，获取极值位置序列；在极值位置序列中，获取不小于预设高程阈值的极值位置作为标线的边缘疑似点，所述预设高程阈值根据标线高度限制及所述预设阶跃算子的长度与差值而确定。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述标线的边缘疑似点，进行边缘子块有效性判定，获得标线的疑似区域，具体包括：将所有标线的边缘疑似点进行拼接，获取三维路面标线疑似点图像，并对所述三维路面标线疑似点图像进行子块划分，获得所有子块；基于所述所有子块，获取子块内的标线疑似点总数大于第一总数阈值且所述子块及其多邻域范围的标线疑似点总数大于第二总数阈值的子块，作为保留子块集合；对于所述保留子块集合中的每个子块，根据边缘疑似点的投影方向进行延伸和拼接，从而获得所述标线的疑似区域。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对于所述保留子块集合中的每个子块，根据边缘疑似点的投影方向进行延伸和拼接，从而获得所述标线的疑似区域，具体包括：对于所述保留子块集合中的每个子块，获取每个子块及其多邻域范围的标线疑似点在横断面方向的投影长度和行车方向的投影长度；将所述投影长度大于预设投影长度阈值的横断面方向或行车方向作为投影方向；在所述投影方向上对所述每个子块进行延伸，然后拼接所有的子块，从而获得所述标线的疑似区域。6.根据权利要求3-5任一项所述的方法，其特征在于，基于所述标线的疑似区域，进行标线纵向定位及邻接子块延伸判定，获取标线的定位信息，以实现路面标线的检测，具体包括：基于所述三维点云数据的所有断面，获取所述标线的疑似区域的疑似点所在的每个疑似断面；对于每个疑似断面，获取所述每个疑似断面所在的疑似区域的疑似点对应的卷积值，选取其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：李清泉，张德津，曹民，桂容，林红，
申请(专利权)人：武汉武大卓越科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42