【技术实现步骤摘要】
一种基于单目摄像机的运动变化的逆透视变换方法
本专利技术属于计算机视觉、图像处理和智能车辆的环境感知领域，尤其涉及一种基于单目摄像机的运动变化的逆透视变换方法。
技术介绍
随着电动化、网联化、智能化和共享化的提出，汽车的发展越来越智能。自动驾驶的发展得到关注，自动驾驶的关键技术分为定位导航技术、环境感知技术、规划决策技术和自动控制技术。环境感知技术，就是感知汽车周围的环境，包括路面、静态和动态物体。感知静态物体，要进行物体分类；感知动态物体，要进行物体轨迹跟踪。环境的感知是为路径规划做准备。计算机视觉是一门利用摄像机和电脑代替人眼进行目标识别、分类和追踪的科学学科。如今，计算机视觉已在车辆工程中得到广泛的应用，特别是智能车辆领域。它利用装载在车辆上的单或多摄像头进行画面捕捉，再通过相关的决策器进行有效而实时的信息提取，达到感知环境的目的。利用计算机视觉，可以识别车道线、交通标志、行人和车辆等物体。在道路信息感知中，单目摄像机由于其成本便宜、控制简单的特点，被广泛应用于智能车辆中来获取图像信息。单目摄像机的姿态...
【技术保护点】
1.一种基于单目摄像机的运动变化的逆透视变换方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)单目摄像机开始工作，先初始检测第一帧图像，利用深度神经网络和图像纹理特征相结合的方法检测初始消失点、初始分界线和四个初始对应点，再对第一帧图像进行基于所述四个初始对应点变换的逆透视变换，输出对应的鸟瞰图；/n(2)对第一帧的鸟瞰图进行平行特性检验，即先霍夫变换直线检测车道线，将检测得到的左右车道线的方向参数转换成和水平方向的夹角，通过对比左右车道线的夹角来确定鸟瞰图的质量；/n(3)如果检验通过，四个对应点不变直接继续对第二帧进行逆透视变换，输出鸟瞰图；如果检验没通过，对第二帧图像进行动态...
【技术特征摘要】
1.一种基于单目摄像机的运动变化的逆透视变换方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)单目摄像机开始工作，先初始检测第一帧图像，利用深度神经网络和图像纹理特征相结合的方法检测初始消失点、初始分界线和四个初始对应点，再对第一帧图像进行基于所述四个初始对应点变换的逆透视变换，输出对应的鸟瞰图；
(2)对第一帧的鸟瞰图进行平行特性检验，即先霍夫变换直线检测车道线，将检测得到的左右车道线的方向参数转换成和水平方向的夹角，通过对比左右车道线的夹角来确定鸟瞰图的质量；
(3)如果检验通过，四个对应点不变直接继续对第二帧进行逆透视变换，输出鸟瞰图；如果检验没通过，对第二帧图像进行动态检测，检测此时的消失点和分界线，根据消失点坐标和分界线斜率的变化调整四个对应点的坐标，再对第二帧图像进行逆透视变换，输出鸟瞰图；
(4)循环执行步骤(2)和步骤(3)的操作，直至输出最后一帧的鸟瞰图后，结束退出。
2.根据权利要求1所述的基于单目摄像机的运动变化的逆透视变换方法，其特征在于，步骤(1)中所述检测初始消失点的方法具体包括：先将数据集中的所有图像分成5×5的方块集，标注方块序号，用18层的ResNet(残差神经网络)去预测25个小方块集中哪一块含有消失点，再在确定含有消失点的小方块中用0°、45°、90°和135°这四个方向的Gabor滤波器分别卷积，得到四个能量响应值矩阵，在同一个像素位置上的四个能量响应值进行比较，确定最大的能量响应值对应的方向就是该像素的纹理方向，然后进行置信水平估计，设置阈值0.8，只有置信水平大于阈值的像素点才参与投票，置信水平Conf估记公式如下：
式中E1，E2，E3，E4是四个方向上的能量响应值，最后采用快速局部软投票方法快速估计道路初始消失点的位置。
3.根据权利要求1或2所述的基于单目摄像机的运动变化的逆透视变换方法，其特征在于，步骤(1)中所述检测初始分界线的方法具体包括：假设图像大小为M×N，M为行数，将图像转换成灰度图，取图像的左十列像素点的灰度值，进行列向的直方图分析，找出灰度值突变点，对应的纵向坐标为a，则点(0，a)为分界线和图像左边缘的交点，同理取图像的右十列，进行列向直方图分析，找出灰度值突变点，对应的纵向坐标为b，点(N，b)为分界线和图像右边缘的交点，所述交点(0，a)和(N，b)的连线为初始分界线。
4.根据权利要求1或2所述的基于单目摄像机的运动变化的逆透视变换方法，其特征在于，步骤(1)中所述检测四个初始对应点的方法具体包括：根据初始消失点确定逆透视变换的初始区域，确保逆透视变换的区域包含足够多的车道线信息，初始区域的四个顶点A0、B0、C0和D0...
【专利技术属性】
技术研发人员：周冠，李祥，闫鹏飞，王琪，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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