一种车道线识别方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种车道线识别方法及装置，该方法包括：在获取到待识别的目标图像后，通过对其进行预处理，确定其中包含的待识别区域，再将待识别区域中每一像素点映射到预先建立的本车三维坐标系中，得到每一像素点的坐标，并计算出待识别区域的实际面积，若判断出待识别区域的实际面积与预设面积值的差值小于预设差值阈值，则确定其为车道线候选区域，进而可以根据车道线候选区域，确定出目标图像中的车道线。可见，本申请是通过坐标转换来判断待识别区域的实际面积与预设面积值的差值是否小于预设差值阈值的方式，确定出其是否为车道线候选区域，从而可以将不属于车道线所对应的候选区域剔除，提高车道线识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种车道线识别方法及装置
本申请涉及智能交通
，尤其涉及一种车道线识别方法及装置。
技术介绍
随着智能化系统被应用到车辆驾驶领域中，越来越多的车辆上配置了能够实现自动驾驶功能或辅助驾驶功能的智能系统。为了实现自动驾驶功能或辅助驾驶功能，车辆上的智能系统通常需要从车辆周围的道路图像中识别出车道线，以确定车辆附近的行驶车道，从而指导车辆的驾驶。但是，目前现有的车道线识别方法通常是利用对称局部阈值(SymmetricalLocalThreshold，简称SLT)算法，先是从拍摄得到的车道图像中确定出组成车道线的候选点(白色/黄色像素点)，然后再基于这些车道线候选点拟合得到车道线候选线，进而基于这些车道线候选线确定出车道线候选区域，最后，再由车道线候选区域确定出车道线，但在这种识别方法中，在利用SLT算法来确定车道线候选点时，可能受到光照不均匀影响，确定出错误的候选点，由此，可能导致确定出错误的候选线，进而可能导致确定出错误的候选区域，影响最后识别车道线的准确率，并且在由候选点组成候选线，再由候选线组成候选区域的过程中，也可能会出现计算错误，因此，为了提高车道线的识别准确率，在识别出车道线之前，需要对所有候选区域进行筛选，剔除其中不属于车道线所对应的候选区域，但目前并没有一种能够对候选区域进行准确筛选和识别的方法，因此，如何实现对车道线候选区域进行准确筛选和识别，以便利用筛选后的候选区域准确确定出车道线，已成为亟待解决的问题。
技术实现思路
本申请实施例的主要目的在于提供一种车道线识别方法及装置，能够提高车道线识别结果的准确性。本申请实施例提供了一种车道线识别方法，包括：获取待识别的目标图像，所述目标图像为包含目标车道线的车道图像；通过对所述目标图像转换进行预处理，确定所述目标图像中包含的待识别区域；将所述待识别区域中每一像素点映射到预先建立的本车三维坐标系中，得到每一像素点在所述本车三维坐标系中的坐标；根据所述坐标，计算所述待识别区域的实际面积；若判断出所述待识别区域的实际面积与预设面积值的差值小于预设差值阈值，则确定所述待识别区域为车道线候选区域；根据所述车道线候选区域，确定所述目标图像中的车道线。可选的，所述通过对所述目标图像进行预处理，得到确定所述目标图像中包含的待识别区域，包括：通过对所述目标图像进行预处理，确定所述目标图像中包含的车道线候选点；根据所述车道线候选点，确定所述目标图像中包含的车道线候选线；若判断出所述车道线候选线的连续条数超过预设连续条数，则将所述连续条数的车道线候选线组成的区域作为待识别区域。可选的，所述通过对所述目标图像进行预处理，确定所述目标图像中包含的车道线候选点，包括：将所述目标图像转换为灰度图像，得到所述目标图像中各个待识别点对应的灰度值；获取第一均值和第二均值，所述第一均值为所述待识别点的左侧预设个数内的像素点对应的灰度值的均值，所述第二均值为所述待识别点的右侧预设个数内的像素点对应的灰度值的均值；若判断出所述待识别点的灰度值与所述第一均值的差值大于第一预设阈值，且所述待识别点的灰度值与所述第二均值的差值大于所述第一预设阈值，则确定所述待识别点为车道线候选点。可选的，所述通过对所述目标图像进行预处理，确定所述目标图像中包含的车道线候选点，包括：将所述目标图像转换为灰度图像，得到所述目标图像中各个待识别点对应的灰度值；获取第一均值和第二均值，所述第一均值为所述待识别点的左侧预设个数内的像素点对应的灰度值的均值，所述第二均值为所述待识别点的右侧预设个数内的像素点对应的灰度值的均值；若判断出所述待识别点的灰度值与所述第一均值的比值大于第二预设阈值，且所述待识别点的灰度值与所述第二均值的比值大于所述第二预设阈值，则确定所述待识别点为车道线候选点。可选的，所述预先建立的本车三维坐标系为以本车为原点建立的世界坐标系。可选的，所述将所述待识别区域中每一像素点映射到预先建立的本车三维坐标系中，得到每一像素点在所述本车三维坐标系中的坐标，包括：将所述待识别区域中每一像素点映射到图像物理坐标系中，得到每一像素点在所述图像物理坐标系中的第一坐标；将所述第一坐标转换为摄像机坐标系中的第二坐标；将所述第二坐标转换为所述预先建立的本车三维坐标系中第三坐标，所述第三坐标为所述待识别区域中每一像素点在所述本车三维坐标系中的坐标。本申请实施例还提供了一种车道线识别装置，包括：目标图像获取单元，用于获取待识别的目标图像，所述目标图像为包含目标车道线的车道图像；待识别区域确定单元，用于通过对所述目标图像进行预处理，确定所述目标图像中包含的待识别区域；坐标映射单元，用于将所述待识别区域中每一像素点映射到预先建立的本车三维坐标系中，得到每一像素点在所述本车三维坐标系中的坐标；面积计算单元，用于根据所述坐标，计算所述待识别区域的实际面积；候选区域确定单元，用于若判断出所述待识别区域的实际面积与预设面积值的差值小于预设差值阈值，则确定所述待识别区域为车道线候选区域；车道线确定单元，用于根据所述车道线候选区域，确定所述目标图像中的车道线。可选的，所述待识别区域确定单元包括：候选点确定子单元，用于通过对所述目标图像进行预处理，确定所述目标图像中包含的车道线候选点；候选线确定子单元，用于根据所述车道线候选点，确定所述目标图像中包含的车道线候选线；待识别区域确定子单元，用于若判断出所述车道线候选线的连续条数超过预设连续条数，则将所述连续条数的车道线候选线组成的区域作为待识别区域。可选的，所述候选点确定子单元包括：灰度值获得子单元，用于将所述目标图像转换为灰度图像，得到所述目标图像中各个待识别点对应的灰度值；均值获取子单元，用于获取第一均值和第二均值，所述第一均值为所述待识别点的左侧预设个数内的像素点对应的灰度值的均值，所述第二均值为所述待识别点的右侧预设个数内的像素点对应的灰度值的均值；第一候选点确定子单元，用于若判断出所述待识别点的灰度值与所述第一均值的差值大于第一预设阈值，且所述待识别点的灰度值与所述第二均值的差值大于所述第一预设阈值，则确定所述待识别点为车道线候选点。可选的，所述候选点确定子单元包括：灰度值获得子单元，用于将所述目标图像转换为灰度图像，得到所述目标图像中各个待识别点对应的灰度值；均值获取子单元，用于获取第一均值和第二均值，所述第一均值为所述待识别点的左侧预设个数内的像素点对应的灰度值的均值，所述第二均值为所述待识别点的右侧预设个数内的像素点对应的灰度值的均值；第二候选点确定子单元，用于若判断出所述待识别点的灰度值与所述第一均值的比值大于第二预设阈值，且所述待识别点的灰度值与所述第二均值的比值大于所述第二预设阈值，则确定所述待识别点为车道线候选点。可选的，所述预先建立的本车三维坐标系为以本车为原点建立的世界坐标系。可选的，所述坐标映射单元包括：第一坐标确定子单元，用于将所述待识别区域中每一像素点映射到图像物理坐标系中，得到每一像素点在所述图像物理坐标系中的第一坐标；第二坐标确定子单元，用于将所述第一坐标转换为摄像机坐标系中的第二坐标；第三坐标确定子单元，用于将所述第二坐标转换为所述预先建立的本车三维坐标系中第三坐标，所述第三坐标为所述待识别区域中每一像素点在所述本车三维坐标系中的坐标。本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车道线识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的目标图像，所述目标图像为包含目标车道线的车道图像；通过对所述目标图像转换进行预处理，确定所述目标图像中包含的待识别区域；将所述待识别区域中每一像素点映射到预先建立的本车三维坐标系中，得到每一像素点在所述本车三维坐标系中的坐标；根据所述坐标，计算所述待识别区域的实际面积；若判断出所述待识别区域的实际面积与预设面积值的差值小于预设差值阈值，则确定所述待识别区域为车道线候选区域；根据所述车道线候选区域，确定所述目标图像中的车道线。

【技术特征摘要】
1.一种车道线识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的目标图像，所述目标图像为包含目标车道线的车道图像；通过对所述目标图像转换进行预处理，确定所述目标图像中包含的待识别区域；将所述待识别区域中每一像素点映射到预先建立的本车三维坐标系中，得到每一像素点在所述本车三维坐标系中的坐标；根据所述坐标，计算所述待识别区域的实际面积；若判断出所述待识别区域的实际面积与预设面积值的差值小于预设差值阈值，则确定所述待识别区域为车道线候选区域；根据所述车道线候选区域，确定所述目标图像中的车道线。2.根据权利要求1所述的车道线识别方法，其特征在于，所述通过对所述目标图像进行预处理，得到确定所述目标图像中包含的待识别区域，包括：通过对所述目标图像进行预处理，确定所述目标图像中包含的车道线候选点；根据所述车道线候选点，确定所述目标图像中包含的车道线候选线；若判断出所述车道线候选线的连续条数超过预设连续条数，则将所述连续条数的车道线候选线组成的区域作为待识别区域。3.根据权利要求2所述的车道线识别方法，其特征在于，所述通过对所述目标图像进行预处理，确定所述目标图像中包含的车道线候选点，包括：将所述目标图像转换为灰度图像，得到所述目标图像中各个待识别点对应的灰度值；获取第一均值和第二均值，所述第一均值为所述待识别点的左侧预设个数内的像素点对应的灰度值的均值，所述第二均值为所述待识别点的右侧预设个数内的像素点对应的灰度值的均值；若判断出所述待识别点的灰度值与所述第一均值的差值大于第一预设阈值，且所述待识别点的灰度值与所述第二均值的差值大于所述第一预设阈值，则确定所述待识别点为车道线候选点。4.根据权利要求2所述的车道线识别方法，其特征在于，所述通过对所述目标图像进行预处理，确定所述目标图像中包含的车道线候选点，包括：将所述目标图像转换为灰度图像，得到所述目标图像中各个待识别点对应的灰度值；获取第一均值和第二均值，所述第一均值为所述待识别点的左侧预设个数内的像素点对应的灰度值的均值，所述第二均值为所述待识别点的右侧预设个数内的像素点对应的灰度值的均值；若判断出所述待识别点的灰度值与所述第一均值的比值大于第二预设阈值，且所述待识别点的灰度值与所述第二均值的比值大于所述第二预设阈值，则确定所述待识别点为车道线候选点。5.根据权利要求1所述的车道线识别方法，其特征在于，所述预先建立的本车三维坐标系为以本车为原点建立的世界坐标系。6.根据权利要求1所述的车道线识别方法，其特征在于，所述将所述待识别区域中每一像素点映射到预先建立的本车三维坐标系中，得到每一像素点在所述本车三维坐标系中的坐标，包括：将所述待识别区域中每一像素点映射到图像物理坐标系中，得到每一像素点在所述图像物理坐标系中的第一坐标；将所述第一坐标转换为摄像机坐标系中的第二坐标；将所述第二坐标转换为所述预先建立的本车三维坐标系中第三坐标，所述第三坐标为所述待识别区域中每一像素点在所述本车三维坐标系中的坐标。7.一种车道线识别装置，其特征在于，包括：目标图像获取单元，用于获取待识别的...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏英菲，
申请(专利权)人：东软睿驰汽车技术沈阳有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁,21