一种车道线检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种车道线检测方法和装置。所述方法包括：在待检测图像中确定感兴趣区域；在感兴趣区域中提取各车道线像素特征；将相似的所述车道线像素特征进行合并处理，生成与合并的所述车道线像素特征对应的超像素；对各所述超像素进行聚类拟合处理，获得目标车道线。本发明专利技术基于超像素生成目标车道线，不需要任何关于车道线和道路模型的假设，也不依赖车道线平行的假设，可在城市环境中鲁棒的工作，而且不受前方车辆的干扰，从而降低了车道线检测过程中出现漏检或误检的概率。

【技术实现步骤摘要】
一种车道线检测方法及装置
本专利技术涉及智能交通领域，特别是涉及一种车道线检测方法及装置。
技术介绍
随着汽车辅助驾驶和无人车技术的飞速发展，机器视觉传感器能否精确获取车辆周围的标志、标示或车道线信息是汽车辅助驾驶系统最重要的一环，其中车道线的实时检测和预警技术保障了车辆各行其道，在偏离预警、车道保持等方面发挥了重要作用。目前，在车道线检测算法中，主要依赖于车道线平行的假设，或者需要事先知道车道线或者道路模型，这些算法在高速道路上表现很好，但在城市环境中，比如车道线出现交叉、分叉、融合等情况时，这些算法就会出现漏检的现象，并且，当前方有车辆过近时，也会对当前车道的车道线检测带来干扰，导致车道线误检。
技术实现思路
本专利技术提供一种车道线检测方法及装置，以解决现有车道线检测算法容易出现漏检或误检的问题。为了解决上述问题，本专利技术公开了一种车道线检测方法，包括：在待检测图像中确定感兴趣区域；在感兴趣区域中提取各车道线像素特征；将相似的所述车道线像素特征进行合并处理，生成与合并的所述车道线像素特征对应的超像素；对各所述超像素进行聚类拟合处理，获得目标车道线。优选地，所述在待检测图像中确定感本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车道线检测方法，应用于车载设备，其特征在于，包括：在待检测图像中确定感兴趣区域；在感兴趣区域中提取各车道线像素特征；将相似的所述车道线像素特征进行合并处理，生成与合并的所述车道线像素特征对应的超像素；对各所述超像素进行聚类拟合处理，获得目标车道线。

【技术特征摘要】
1.一种车道线检测方法，应用于车载设备，其特征在于，包括：在待检测图像中确定感兴趣区域；在感兴趣区域中提取各车道线像素特征；将相似的所述车道线像素特征进行合并处理，生成与合并的所述车道线像素特征对应的超像素；对各所述超像素进行聚类拟合处理，获得目标车道线。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在待检测图像中确定感兴趣区域的步骤，包括：在所述车载设备的周边设定车道线处理区域；确定所述车道线处理区域各边界线的中点在所述车载设备所处真实坐标系中的坐标值；将各所述坐标值转换到所述待检测图像对应的图像坐标系中，获得各图像坐标值；依据各所述图像坐标值，确定所述待检测图像的感兴趣区域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在感兴趣区域中提取各车道线像素特征的步骤，包括：在所述感兴趣区域中选取第一边缘图像和第二边缘图像；分别对所述第一边缘图像和所述第二边缘图像进行二值化处理，得到第一二值化边缘图像及第二二值化边缘图像；对所述第一二值化边缘图像和所述第二二值化边缘图像分别进行行扫描处理，分别获取各行中的第一车车道线像素特征点和第二车道线像素特征点。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将相似的所述车道线像素特征进行合并处理，生成与合并的所述车道线像素特征对应的超像素的步骤，包括：在所述第一车道线像素特征点和所述第二车道线像素特征点之间的距离满足设定距离阈值时，将所述第一车道线像素特征点和所述第二车道线像素特征点复制保存至新的图像中，以得到车道线特征图；从所述车道线像素特征图的边缘位置处进行超像素特征的搜索，并将搜索到的第一个超像素特征作为超像素特征参考点；在所述超像素特征参考点的候选范围内查找所述超像素特征参考点的相似特征；将所述超像素特征参考点与查找到的所述相似特征进行合并，生成所述超像素。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各所述超像素进行聚类拟合处理，获得目标车道线的步骤，包括：对各所述超像素进行聚类处理，获得多条候选车道线；计算各所述候选车道线的长度值；对所述长度值大于设定阈值的各所述候选车道线进行二次曲线拟合，获得目标车道线。6.一种车道线检测装置，其特征在于，包括：感兴趣区域确定模块，用于在待检测图像中确定感兴趣区域；像素特征提取模块，用...

【专利技术属性】
技术研发人员：谷玉，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11