一种基于HEVC压缩视频的车道线检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于HEVC压缩视频的车道线检测方法，包括步骤：S1、从HEVC压缩视频的码流中提取I帧编码视频的编码单元结构、变换单元结构、帧内预测模式及DCT系数；S2、根据编码单元结构的尺寸，计算编码单元结构中每一行编码树单元的编码单元块数量，以实现对车道线道路区域的提取；S3、根据DCT系数中的交流分量确定所述变换单元结构中的变换单元块所对应的边缘模型；S4、计算所有边缘块的边缘方向、边缘强度和边缘偏移量，以得到边缘检测图；S5、采用基于方向优先级的搜索规则搜索边缘检测图，并基于帧内预测模式检测出车道线的具体位置；本发明专利技术可避免不必要的视频解码过程，减少计算复杂度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于HEVC压缩视频的车道线检测方法
本专利技术属于视频处理
，涉及在压缩域中对行车记录视频中的车道线进行检测，尤其涉及一种基于HEVC压缩视频的车道线检测方法。
技术介绍
随着社会的迅速发展和人民生活水平的日益提高，汽车作为一种方便快捷的代步工具已渐渐普及。如今，绝大多数的车主都会选择安装行车记录仪，它记录了车主的行车状况。在发生交通事故时，行车记录视频是交通部门进行事故责任判定和保险公司进行理赔的重要依据。因此，通过行车记录仪识别出驾驶行为具有重要应用前景。作为车辆驾驶行为研究方向的重要组成部分，车道线检测一直以来都是研究热点。现有的车道线检测方法，大多是针对像素域，将编码后的视频码流先完全解码到像素域，然后通过对像素的进一步处理来检测车道线。视频解码的过程非常复杂，而且，以当前高清视频的分辨率1920×1080来说，每一帧视频图像包含2073600个像素，对这么多像素做进一步处理，计算量非常大，也不利于实时性的应用。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供了一种基于HEVC压缩视频的车道线检测方法，该方法直接利用HEVC压缩视频中的编码单元结构、变换单元结构、帧内预测模式和DCT系数等信息进行车道线检测，解决了现有技术中视频解码过程中计算复杂度繁杂的问题；具体技术方案如下：一种基于HEVC压缩视频的车道线检测方法，所述方法包括步骤：S1：从HEVC压缩视频的码流中提取I帧编码视频的编码单元结构、变换单元结构、帧内预测模式及DCT系数；S2：根据所述编码单元结构的尺寸，计算编码单元结构中每一行编码树单元的编码单元块数量，以实现对车道线道路区域的提取；S3：根据所述DCT系数中的交流分量确定所述变换单元结构中的变换单元块所对应的边缘模型；S4：计算所有边缘块的边缘方向、边缘强度和边缘偏移量，以得到边缘检测图；S5：采用基于方向优先级的搜索规则搜索边缘检测图，并基于帧内预测模式检测出车道线的具体位置；进一步的，所述编码树单元中包括64×64、32×32、16×16和8×8大小的所述编码单元块；且步骤S2还包括步骤：S21：计算每一行所述编码树单元中64×64、32×32、16×16和8×8大小的所述编码单元块的数量Num64、Num32、Num16和Num8；S22：根据8×8大小的所述编码单元块的数量Num8的取值是否为零判断每一行所述编码树单元是否为道路区域，其中，若Num8＝0，则判定所述编码树单元所在行为非道路区域；若Num8≠0，计算和的值，其中，P16表示进一步划分为4个16×16大小的编码单元块的32×32大小编码单元块的数量，与没有进一步划分的32×32大小编码单元块的数量的比值；P8表示进一步划分为4个8×8大小的编码单元块的16×16大小编码单元块的数量，与没有进一步划分的16×16大小编码单元块的数量的比值；S23：设定两个阈值Th16和Th8，判断P16与阈值Th16的大小以及P8与阈值Th8的大小，若P16＜Th16且P8＜Th8，则将所述I帧编码视频的所述编码树单元所在行判定为非道路区域；否则，在所述I帧编码视频中此行所述编码树单元及其以下的所有区域为道路区域。进一步的，所述交流分量包括F(1,0)、F(0,1)、F(1,1)、F(2,0)和F(0,2)，所述边缘模型包括模型1、模型2、模型3、…、模型20共20种，且20种所述边缘模型分为T1、T2、T3、T4、T5共5类；其中，所述交流分量F(1,0)和F(0,1)与T1、T2、T3、T4、T5的关系可通过公式表示；所述交流分量F(1,0)、F(0,1)、F(1,1)、F(2,0)和F(0,2)与所述边缘模型之间的关系可通过公式以及公式表示。进一步的，所述模型1与所述模型2呈左对角线对称关系，且所述模型1的所述交流分量与所述模型2的所述交流分量满足关系：F(u,v)→F(v,u)；所述模型2和模型5呈右对角线对称关系，且所述模型2的所述交流分量与所述模型5的所述交流分量满足关系：F(u,v)→(-1)u+vF(v,u)；所述模型2和模型10、模型3和模型12、模型1和模型9、模型5和模型13以及模型17和模型18呈左右翻转对称关系，且呈左右翻转对称关系的每两个模型之间的所述交流分量满足关系：F(u,v)→(-1)u+1F(u,v)；所述模型2和模型14、模型3和模型16、模型10和模型6、模型12和模型7以及模型19和模型20呈上下翻转对称关系，且呈上下翻转对称关系的每两个模型之间的所述交流分量满足关系：F(u,v)→(-1)v+1F(u,v)；所述模型3和模型8、模型7和模型4、模型16和模型11以及模型12和模型15呈互补对称关系，且呈互补对称关系的每两个模型之间的所述交流分量满足关系：F(u,v)→-F(u,v)。进一步的，在步骤S3中，还包括步骤：S31：对所述变换单元块设置标识flag_edge，并判断所述标识flag_edge的取值，若所述变换单元块对应某一所述边缘模型，即所述变换单元块为边缘块，则设置其flag_edge＝1，并对所述边缘块设置参数边缘方向θ、边缘强度h和边缘偏移量d；若所述变换单元块不是所述边缘块，则设置其flag_edge＝0。进一步的，在步骤S4中，还包括步骤：S41：通过公式和公式计算所述模型2的边缘方向θ、边缘强度h和边缘偏移量d；S42：通过公式以及公式计算所述模型3的边缘方向θ、边缘强度h和边缘偏移量d；S43：通过公式θ＝90°、和公式计算所述模型17的边缘方向θ、边缘强度h和边缘偏移量d；S44：通过公式θ＝0°、和公式计算所述模型19的边缘方向θ、边缘强度h和边缘偏移量d。进一步的，其特征在于，在步骤S5中包括步骤：S51：将64×64、32×32、16×16和8×8大小的所述编码单元块统一分割成4×4大小的标准块，且每个所述标准块的所述帧内预测模式等于每个所述标准块所在HEVC内预测单元的帧内预测模式；S52：检测左侧车道线候选区域：S521：从所述I帧编码视频的左下角开始，依次从下往上，从左往右逐行扫描每个所述标准块，扫描到的所述标准块记为当前标准块；S522：根据所述当前标准块所在的变换单元的标识flag_edge的取值判断是否为所述边缘块，若flag_edge＝0，则继续扫描剩余所述标准块，直到发现边缘块，转到步骤S523；若flag_edge＝1，则将扫描到的所述当前标准块作为起始块，并初始化左侧车道线候选区域；S523：提取所述当前标准块和所述当前标准块的45°、90°和0°方向上的相邻标准块的帧内预测模式，并依次记录为Mode_cur1、Mode_45°、Mode_90°、Mode_0°；S524：根据方向优先级的搜索规则，按照设定的第一判定规则依次判断45°、90°和0°方向上的所述相邻标准块与所述当前标准块是否属于左侧车道线候选区域；S525：对属于所述左侧车道线候选区域的所述相邻标准块进行扫描，并重复步骤S523和步骤S524，对所述左侧车道线候选区域进行进一步划分；S526：判断是否存在所述相邻标准块满足所述第一判定规则，若不存在，则从所述起始块开始，继续从下往上，从左往右，扫描剩余所述标准块，并重复步骤S522～S525，直到所有所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于HEVC压缩视频的车道线检测方法，其特征在于，所述方法包括步骤：S1：从HEVC压缩视频的码流中提取I帧编码视频的编码单元结构、变换单元结构、帧内预测模式及DCT系数；S2：根据所述编码单元结构的尺寸，计算编码单元结构中每一行编码树单元的编码单元块数量，以实现对车道线道路区域的提取；S3：根据所述DCT系数中的交流分量确定所述变换单元结构中的变换单元块所对应的边缘模型；S4：计算所有边缘块的边缘方向、边缘强度和边缘偏移量，以得到边缘检测图；S5：采用基于方向优先级的搜索规则搜索边缘检测图，并基于帧内预测模式检测出车道线的具体位置。

【技术特征摘要】
1.一种基于HEVC压缩视频的车道线检测方法，其特征在于，所述方法包括步骤：S1：从HEVC压缩视频的码流中提取I帧编码视频的编码单元结构、变换单元结构、帧内预测模式及DCT系数；S2：根据所述编码单元结构的尺寸，计算编码单元结构中每一行编码树单元的编码单元块数量，以实现对车道线道路区域的提取；S3：根据所述DCT系数中的交流分量确定所述变换单元结构中的变换单元块所对应的边缘模型；S4：计算所有边缘块的边缘方向、边缘强度和边缘偏移量，以得到边缘检测图；S5：采用基于方向优先级的搜索规则搜索边缘检测图，并基于帧内预测模式检测出车道线的具体位置。2.根据权利要求1所述的一种基于HEVC压缩视频的车道线检测方法，其特征在于，所述编码树单元中包括64×64、32×32、16×16和8×8大小的所述编码单元块；且步骤S2还包括步骤：S21：计算每一行所述编码树单元中64×64、32×32、16×16和8×8大小的所述编码单元块的数量Num64、Num32、Num16和Num8；S22：根据8×8大小的所述编码单元块的数量Num8的取值是否为零判断每一行所述编码树单元是否为道路区域，其中，若Num8＝0，则判定所述编码树单元所在行为非道路区域；若Num8≠0，计算和的值，其中，P16表示进一步划分为4个16×16大小的编码单元块的32×32大小编码单元块的数量，与没有进一步划分的32×32大小编码单元块的数量的比值；P8表示进一步划分为4个8×8大小的编码单元块的16×16大小编码单元块的数量，与没有进一步划分的16×16大小编码单元块的数量的比值；S23：设定两个阈值Th16和Th8，判断P16与阈值Th16的大小以及P8与阈值Th8的大小，若P16＜Th16且P8＜Th8，则将所述I帧编码视频的所述编码树单元所在行判定为非道路区域；否则，在所述I帧编码视频中此行所述编码树单元及其以下的所有区域为道路区域。3.根据权利要求1所述的一种基于HEVC压缩视频的车道线检测方法，其特征在于，所述交流分量包括F(1,0)、F(0,1)、F(1,1)、F(2,0)和F(0,2)，所述边缘模型包括模型1、模型2、模型3、…、模型20共20种，且20种所述边缘模型分为T1、T2、T3、T4、T5共5类；其中，所述交流分量F(1,0)和F(0,1)与T1、T2、T3、T4、T5的关系可通过公式表示；所述交流分量F(1,0)、F(0,1)、F(1,1)、F(2,0)和F(0,2)与所述边缘模型之间的关系可通过公式以及公式表示。4.根据权利要求3所述的一种基于HEVC压缩视频的车道线检测方法，其特征在于，所述模型1与所述模型2呈左对角线对称关系，且所述模型1的所述交流分量与所述模型2的所述交流分量满足关系：F(u,v)→F(v,u)；所述模型2和模型5呈右对角线对称关系，且所述模型2的所述交流分量与所述模型5的所述交流分量满足关系：F(u,v)→(-1)u+vF(v,u)；所述模型2和模型10、模型3和模型12、模型1和模型9、模型5和模型13以及模型17和模型18呈左右翻转对称关系，且呈左右翻转对称关系的每两个模型之间的所述交流分量满足关系：F(u,v)→(-1)u+1F(u,v)；所述模型2和模型14、模型3和模型16、模型10和模型6、模型12和模型7以及模型19和模型20呈上下翻转对称关系，且呈上下翻转对称关系的每两个模型之间的所述交流分量满足关系：F(u,v)→(-1)v+1F(u,v)；所述模型3和模型8、模型7和模型4、模型16和模型11以及模型12和模型15呈互补对称关系，且呈互补对称关系的每两个模型之间的所述交流分量满足关系：F(u,v)→-F(u,v)。5.根据权利要求4所述的一种基于HEVC压缩视频的车道线检测方法，其特征在于，在步骤S3中，还包括步骤：S31：对所述变换单元块设置标识flag_edge，并判断所述标识flag_edge的取值，若所述变换单元块对应某一所述边缘模型，即所述变换单元块为边缘块，则设置其flag_edge＝1，并对所述边缘块设置参数边缘方向θ、边缘强度h和边缘偏移量d；若所述变换单元块不是所述边缘块，则设置其flag_edge＝0。6.根据权利要求5所述的一种基于HEVC压缩视频的车道线检测方法，其特征在于，在步骤S4中，还包括步骤：S41：通过公式和公式计算所述模型2的边缘方向θ、边缘强度h和边缘偏移量d；S42：通过公式以及公式计算所述模型3的边缘方向θ、边缘强度h和边缘偏移量d；S43：通过公式θ＝90°、和公式计算所述模型17的边缘方向θ、边缘强度h和边缘偏移量d；S44：通过公式θ＝0°、和公式计算所述模型19的边缘方向θ、边缘强度h和边缘偏移量d。7.根据权利要求1～6任一项所述的一种基于HEVC压缩视频的车道线检测方法，其特征在于，在步骤S5中包括步骤：S51：将64×64、32×32、16×16和8×8大小的所述编码单元块统一分割成4×4大小的标准块，且每个所述标准块的所述帧内预测模式等于每个所述标准块所在HEVC内预测单元的帧内预测模式；S52：检测左侧车道线候选区域：S521：从所述I帧编码视频的左下角开始，依次从下往上，从左往右逐行扫描每个所述标准块，扫描到的所述标准块记为当前标准块；S522：根据所述当前标准块所在的变换单元的标识flag_edge的取值判断是否为所述边缘块，若flag_edge＝0，则继续扫描剩余所述标准块，直到发现边缘块，转到步骤S523；若flag_edge＝1，则将扫描到的所述当前标准块作为起始块，并初始化左侧车道线候选区域；S523：提取所述当前...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋建新，龚洁，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32