车道目标检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车道目标检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取车辆上的图像采集设备采集的待检测图像；对待检测图像进行预处理，获取待检测图像中的感兴趣区域对应的处理图像；利用阈值筛选算法和实例化打分筛选算法，跟踪检测处理图像中的车道线；本发明专利技术通过对待检测图像进行预处理，获取待检测图像中的感兴趣区域对应的处理图像，去除待检测图像中的干扰因素，以减少运算量；通过阈值筛选算法和实例化打分筛选算法的使用，在保证车道线检测较高的精度和鲁棒性的基础上，提升检测效率，从而能够实现车规级芯片上的实时准确的检测；并且避免了毫米波雷达和激光雷达的使用，降低了车辆成本。

【技术实现步骤摘要】
车道目标检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质
本专利技术涉及图像处理领域，特别涉及一种车道目标检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
近年来家用轿车逐渐进入千家万户，极大的便利了人们的生活和工作的同时，也导致了交通拥堵、交通事故频发等社会问题。为减少道路交通事故的发生，最大限度地保障道路交通安全，检测车道目标(如车道线、车辆和行人等)并进行预警的车道目标检测方法的需求应运而生。目前车道目标检测的实现手段主要有两种，第一是如图1所示的基于硬件的检测方法，该方法大多以车载毫米波雷达、激光雷达等探测道路环境。毫米波雷达和激光雷达均不能分辨出周围物体的种类，它们获取的周围环境信息相对单一，都是需要搭配多种其他传感器才能有效发挥作用。同时，毫米波雷达和激光雷达均价格高昂，采用毫米波雷达和激光雷达作为车道目标检测的环境感知模块必然会造成汽车整体价格上涨，导致目前这种解决方法只适用于部分高端轿车。第二是基于图像的检测方法，该方法大多是通过在车辆的顶部或前方安装摄像头来获取图像，再传给处理器进行计算决策。与毫米波雷达和激光雷达不同的是本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车道目标检测方法，其特征在于，包括：/n获取车辆上的图像采集设备采集的待检测图像；/n对所述待检测图像进行预处理，获取所述待检测图像中的感兴趣区域对应的处理图像；其中，所述感兴趣区域处于所述待检测图像的道路区域，所述处理图像具体为二值化图像；/n利用阈值筛选算法和实例化打分筛选算法，跟踪检测所述处理图像中的车道线；其中，所述车道线包括目标左车道线和目标右车道线，所述目标左车道线为所述车辆左侧与所述车辆最近的一条车道线，所述目标右车道线为所述车辆右侧与所述车辆最近的一条车道线；/n计算所述车辆分别与所述目标左车道线和所述目标右车道线的第一距离值；/n根据所述第一距离值，利用所述车辆上设置...

【技术特征摘要】
1.一种车道目标检测方法，其特征在于，包括：
获取车辆上的图像采集设备采集的待检测图像；
对所述待检测图像进行预处理，获取所述待检测图像中的感兴趣区域对应的处理图像；其中，所述感兴趣区域处于所述待检测图像的道路区域，所述处理图像具体为二值化图像；
利用阈值筛选算法和实例化打分筛选算法，跟踪检测所述处理图像中的车道线；其中，所述车道线包括目标左车道线和目标右车道线，所述目标左车道线为所述车辆左侧与所述车辆最近的一条车道线，所述目标右车道线为所述车辆右侧与所述车辆最近的一条车道线；
计算所述车辆分别与所述目标左车道线和所述目标右车道线的第一距离值；
根据所述第一距离值，利用所述车辆上设置的第一预警设备进行车道偏离预警。


2.根据权利要求1所述的车道目标检测方法，其特征在于，所述对所述待检测图像进行预处理，获取所述待检测图像中的感兴趣区域对应的处理图像，包括：
利用感兴趣区域提取算法，提取所述待检测图像中的所述感兴趣区域；
在检测到所述感兴趣区域有雾时，对所述感兴趣区域进行基于单幅图像的快速去雾处理，获取去雾图像；
在检测到所述去雾图像为暗光图像时，对所述去雾图像进行基于对数变换的暗光增强处理，获取去雾增强图像；
对所述去雾增强图像进行灰度化处理，获取灰度图像；
利用大津法自适应阈值分割算法，获取所述灰度图像对应的二值化图像，并将所述二值化图像作为所述处理图像。


3.根据权利要求1所述的车道目标检测方法，其特征在于，所述利用阈值筛选算法和实例化打分筛选算法，跟踪检测所述处理图像中的车道线，包括：
利用统计概率霍夫直线检测算法，检测当前处理图像中每条直线对应的两个端点的端点坐标；
利用所述阈值筛选算法，根据所述直线的斜率和截距以及所述直线与前一处理图像中的直线的位置关系，获取所述直线中的筛选直线；
利用所述实例化打分筛选算法，对所述车辆左侧和右侧的所述筛选直线进行实例化，并根据实例化的所述筛选直线的条数、斜率、截距、车道线位置和车道线交点位置以及与前一处理图像中的筛选直线的相似性，对实例化的所述筛选直线进行打分处理，获取目标直线；
利用预设状态机对所述目标直线进行跟踪和拟合，得到所述车道线；其中，所述预设状态机为利用卡尔曼滤波器构建的状态机。


4.根据权利要求1所述的车道目标检测方法，其特征在于，所述计算所述车辆分别与所述目标左车道线和所述目标右车道线的第一距离值，包括：
根据所述目标左车道线和所述目标右车道线的斜率以及所述图像采集设备的高度，计算所述图像采集设备分别与所述目标左车道线和所述目标右车道线的水平距离；
根据获取的所述图像采集设备与所述车辆的左车轮和右车轮的距离以及所述所述图像采集设备分别与所述目标左车道线和所述目标右车道线的水平距离，计算得到所述第一距离值。


5.根据权利要求1至4任一项所述的车道目标检测方法，其特征在于，所述获取所述待检测图像中的感兴趣区域对应的处理图像之...

【专利技术属性】
技术研发人员：何志明，
申请(专利权)人：苏州浪潮智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32