基于机器视觉的自动驾驶方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种基于机器视觉的自动驾驶方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取待检测图像，并根据边缘检测提取待检测图像中的目标障碍物；根据滤波预处理提取目标障碍物的图像轮廓；根据椭圆检测算法对图像轮廓进行拟合，获取拟合椭圆以及拟合椭圆的数据信息；根据拟合椭圆的数据信息，生成相应的避障指令以驱动车辆进行避障。上述方法，通过边缘检测和滤波预处理提取图像中的可疑坑洞，再通过椭圆检测算法对路面坑洞进行椭圆拟合和分析，再根据坑洞尺寸大小等级发送行驶指令，使车辆及时调整车速或行车轨迹，数据处理速度快且时效性高，达到了车辆安全行驶的目的。

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的自动驾驶方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及智能驾驶
，特别是涉及一种基于机器视觉的自动驾驶方法、装置、计算机设备和存储介质和存储介质和存储介质。
技术介绍
自动驾驶技术是目前汽车自动化技术发展的潮流，在自动驾驶中，路面状况的实时检测是其中一项非常关键的技术，其中机器学习方法由于判断准确性高成为研究的热点。但由于普通机器学习算法对处理器要求较高，处理速度较慢因而时效性较差，因此在实际项目中难以应用。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于机器视觉的自动驾驶方法、装置、计算机设备和存储介质和存储介质和存储介质。一种基于机器视觉的自动驾驶方法，方法包括：获取待检测图像，并根据边缘检测提取待检测图像中的目标障碍物；根据滤波预处理提取目标障碍物的图像轮廓；根据椭圆检测算法对图像轮廓进行拟合，获取拟合椭圆以及拟合椭圆的数据信息；根据拟合椭圆的数据信息，生成相应的避障指令以驱动车辆进行避障。上述方法，通过边缘检测和滤波预处理提取图像中的可疑坑洞，再通过椭圆检测算法对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的自动驾驶方法，所述方法包括：/n获取待检测图像，并根据边缘检测提取所述待检测图像中的目标障碍物；/n根据滤波预处理提取所述目标障碍物的图像轮廓；/n根据椭圆检测算法对所述图像轮廓进行拟合，获取拟合椭圆以及所述拟合椭圆的数据信息；/n根据所述拟合椭圆的数据信息，生成相应的避障指令以驱动车辆进行避障。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的自动驾驶方法，所述方法包括：
获取待检测图像，并根据边缘检测提取所述待检测图像中的目标障碍物；
根据滤波预处理提取所述目标障碍物的图像轮廓；
根据椭圆检测算法对所述图像轮廓进行拟合，获取拟合椭圆以及所述拟合椭圆的数据信息；
根据所述拟合椭圆的数据信息，生成相应的避障指令以驱动车辆进行避障。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测图像，并根据边缘检测提取所述待检测图像中的目标障碍物之前，包括：
采集目标图像，根据预设尺寸对所述目标图像进行尺寸调整，得到所述待检测图像。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据滤波预处理提取所述目标障碍物的图像轮廓，包括：
对所述待检测图像进行明暗反转，并对待检测图像中的感兴趣区域进行灰度级扩展，得到灰度图像；
对所述灰度图像进行二值化闭操作处理，得到二值化图像；
对所述二值化图像进行中值滤波处理，并获取所述中值滤波处理之后的二值化图像中的块信息以获取所述目标障碍物的图像轮廓。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据椭圆检测算法对所述图像轮廓进行拟合，获取拟合椭圆以及所述拟合椭圆数据信息，包括：
获取所述图像轮廓中各个像素点的像素坐标；
对所述图像轮廓进行最小二乘椭圆拟合，得到拟合度最高的拟合椭圆；
根据所述像素坐标，获取所述拟合椭圆上对应的拟合像素点的坐标；
根据所述拟合像素点的坐标，获取所述拟合椭圆的数据信息。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述图像轮廓进行最小二乘椭圆拟合，得到拟合度最高的拟合椭圆之后，根据所述像素坐标，获取所述拟合椭圆上对应的拟合像素点的坐标之前，包括：
对所述拟合椭圆进行椭圆中心符合...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜宝祯，陈熠，
申请(专利权)人：宁波职业技术学院，
类型：发明
国别省市：浙江;33