一种适于无人驾驶的夜间车道标志线视频检测方法技术

本发明专利技术涉及一种适于无人驾驶的夜间车道标志线视频检测方法，包括以下步骤：1)获取夜间道路图像，并且进行预处理，包括采用中值滤波抑制图像噪声以及采用Sobel算子进行道路边缘增强，消除图像中的无用信息；2)根据预处理后的夜间道路图像生成“八”字形自适应感兴趣区域；3)在“八”字形自适应感兴趣区域内进行道路边界特征点进行分类，并根据分类结果分别获得左车道感兴趣四边形区域和右车道感兴趣四边形区域；4)采用改进Hough变换拟合识别车道标志线。与现有技术相比，本发明专利技术具有减小筛选道路边界点范围、车道边界点分类、减少车道线的检测时间等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种适于无人驾驶的夜间车道标志线视频检测方法
本专利技术涉及智能交通主动安全领域，尤其是涉及一种适于无人驾驶的夜间车道标志线视频检测方法。
技术介绍
随着我国城市经济的快速发展，小汽车拥有量逐年上升，交通安全问题也逐渐显现。据国家统计局的官方数据表明2015年我国发生的交通事故18万余起，其中伤亡人数已经超过25万人，事故的死亡率高达30％。其中由于驾驶员注意力不集中，致使车辆偏离正常行驶车道而导致重大交通伤亡事故的现象屡见不鲜。因此，研究道路标志线检测的主动安全技术尤显重要。道路检测技术可以用于驾驶辅助系统，同时也是无人驾驶车辆研发过程中的关键技术。目前欧美日已投入研发部分车道检测系统，其中具有代表性的系统如RALPH系统、Start系统、AURORA系统和ALVINN系统。在上述系统中，利用不同的道路模型和不同的边界提取技术来进行道路的检测。但是上述检测算法主要适用白天均匀光照场景，算法缺乏对光线变化的适应能力。而目前我国尚未有专门针对夜间场景进行道路检测的产品。有关于道路检测的研究主要停留在白天均匀光照场景上。由于夜间场景复杂，光照不均匀，路面阴影繁杂，少有关于夜间复杂场景的研本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种适于无人驾驶的夜间车道标志线视频检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取夜间道路图像，并且进行预处理，包括采用中值滤波抑制图像噪声以及采用Sobel算子进行道路边缘增强，消除图像中的无用信息；2)根据预处理后的夜间道路图像生成“八”字形自适应感兴趣区域；3)在“八”字形自适应感兴趣区域内进行道路边界特征点进行分类，并根据分类结果分别获得左车道感兴趣四边形区域和右车道感兴趣四边形区域；4)采用改进Hough变换拟合识别车道标志线。

【技术特征摘要】
1.一种适于无人驾驶的夜间车道标志线视频检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取夜间道路图像，并且进行预处理，包括采用中值滤波抑制图像噪声以及采用Sobel算子进行道路边缘增强，消除图像中的无用信息；2)根据预处理后的夜间道路图像生成“八”字形自适应感兴趣区域；3)在“八”字形自适应感兴趣区域内进行道路边界特征点进行分类，并根据分类结果分别获得左车道感兴趣四边形区域和右车道感兴趣四边形区域；4)采用改进Hough变换拟合识别车道标志线。2.根据权利要求1所述的一种适于无人驾驶的夜间车道标志线视频检测方法，其特征在于，所述的步骤2)具体包括以下步骤：21)建立初始化“八”字形感兴趣区域：在边缘增强后的首幅图像内设置矩形的初始化区域Bi，通过设置波动系数fl扩大初始化区域Bi的宽度，在扩大后的初始化区域Bi中进行多方向搜索获取道路边界点的端点，在首幅图像内形成初始化“八”字形感兴趣区域；22)建立“八”字形自适应感兴趣区域：根据上一幅边缘增强后的夜间道路图像的感兴趣区域Ra，采用横向扩大系数扩大Ra得到扩大后的区域Rb，并且在区域Rb中进行多方向搜索获取当前图像中道路边界点的端点。3.根据权利要求2所述的一种适于无人驾驶的夜间车道标志线视频检测方法，其特征在于，所述的多方向搜索获取道路边界点的端点具体步骤为：对于初始化区域内的任一组横向相邻边缘点a和b，若yb-ya≥dmin∩yb-ya≤dmax，则将该两点为道路边界点的端点并划入道路边界点集B中，其中，xa,ya、xb,yb分别为边缘点a和b的像素坐标，dmin和dmax为相邻距离的最小值和最大值。4.根据权利要求2所述的一种适于无人驾驶的夜...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺璇，游峰，陈川，段征宇，
申请(专利权)人：同济大学，华南理工大学，
类型：发明
国别省市：上海,31