一种基于道路颜色和行驶方向的车道线拟合方法技术

本发明专利技术涉及智能驾驶技术领域，具体涉及一种基于道路颜色和行驶方向的车道线拟合方法，包括：获取待检测车道的边缘图；利用各边缘点的HSV值的各通道值计算各边缘点趋于白色的程度；根据各边缘点的8邻域内边缘点的数量及所有边缘点趋于白色的程度得到各边缘点的计算必要程度；获取多帧连续的车道图像，根据相邻帧图像中像素点的灰度变化得到帧差图像；利用最小二乘法对各帧差图像中运动目标的位置坐标进行直线拟合；根据拟合直线的垂线与x轴的夹角获取各边缘点角度方向的计算范围；根据各边缘点的计算必要程度和各边缘点角度方向的计算范围对待检测车道的边缘图进行霍夫变换直线检测。上述方法用于检测直线，可提高直线检测的效率。检测的效率。检测的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于道路颜色和行驶方向的车道线拟合方法


[0001]本专利技术涉及智能驾驶
，具体涉及一种基于道路颜色和行驶方向的车道线拟合方法。

技术介绍

[0002]随着科技的进步和发展，人们的生活越来越智能化，其中智能驾驶也逐步进入大众视野。在智能驾驶场景中，智能系统需要识别车道中的直线，因此对车道进行直线检测是非常必要的。
[0003]目前检测直线常用的技术手段为霍夫变换，运用两个坐标空间之间的变换，实现对直线的检测。
[0004]然而霍夫变换直线检测涉及的冗余计算较多，对很多不可能的边缘点都进行了相应的角度计算，计算量较大，无疑增大了对硬件设备计算能力的需求。因此亟需一种方法降低霍夫变换的计算量，提高直线检测的效率。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种基于道路颜色和行驶方向的车道线拟合方法，包括：获取待检测车道的边缘图；利用各边缘点的HSV值的各通道值计算各边缘点趋于白色的程度；根据各边缘点的8邻域内边缘点的数量及所有边缘点趋于白色的程度得到各边缘点的计算必要程度；获取多帧连续的车道图像，根据相邻帧图像中像素点的灰度变化得到帧差图像；利用最小二乘法对各帧差图像中运动目标的位置坐标进行直线拟合；根据拟合直线的垂线与x轴的夹角获取各边缘点角度方向的计算范围；根据各边缘点的计算必要程度和各边缘点角度方向的计算范围对待检测车道的边缘图进行霍夫变换直线检测，相比于现有技术，本专利技术结合图像处理，根据车道线的颜色特征得到各边缘点的计算必要程度，根据车辆行驶方向得到各角度方向的计算必要性，进一步根据必要程度对边缘点的必要角度进行霍夫变换直线检测，有效降低了霍夫变换的计算量，提高了直线检测的效率和速度。
[0006]为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案，一种基于道路颜色和行驶方向的车道线拟合方法，包括：获取待检测车道的边缘图。
[0007]利用各边缘点的HSV值的各通道值计算各边缘点趋于白色的程度。
[0008]根据各边缘点的8邻域内边缘点的数量及所有边缘点趋于白色的程度得到各边缘点的计算必要程度。
[0009]获取多帧连续的车道图像，根据相邻帧图像中像素点的灰度变化得到帧差图像。
[0010]利用最小二乘法对各帧差图像中运动目标的位置坐标进行直线拟合。
[0011]根据拟合直线的垂线与x轴的夹角获取各边缘点角度方向的计算范围。
[0012]根据各边缘点的计算必要程度和各边缘点角度方向的计算范围对待检测车道的边缘图进行霍夫变换直线检测。
[0013]进一步的，所述一种基于道路颜色和行驶方向的车道线拟合方法，所述各边缘点趋于白色的程度是按照如下方式计算：将待检测车道RGB图转换为HSV图，获取所有边缘点的HSV值。
[0014]对所有边缘点的HSV值的各通道值进行归一化。
[0015]根据各边缘点归一化后的HSV值的各通道值计算各边缘点趋于白色的程度。
[0016]进一步的，所述一种基于道路颜色和行驶方向的车道线拟合方法，所述各边缘点趋于白色的程度的表达式如下：式中，A表示各边缘点趋于白色的程度，Hl、Sl、Vl分别为各边缘点归一化后的HSV值的各通道值，α、β为权重参数。
[0017]进一步的，所述一种基于道路颜色和行驶方向的车道线拟合方法，所述各边缘点的计算必要程度的表达式如下：的计算必要程度的表达式如下：式中，P为第k个边缘点的计算必要程度，为第k个边缘点的第i个8邻域点的趋于白色的程度，为第k个边缘点的第i个8邻域点是否为边缘点的判断结果，n为第k个边缘点的8邻域点中属于边缘点的数目，CL为第k个边缘点的第i个8邻域点在边缘图中的值。
[0018]进一步的，所述一种基于道路颜色和行驶方向的车道线拟合方法，所述各边缘点角度方向的计算范围是按照如下方式获取：获取多帧连续的车道图像，根据相邻帧图像中像素点的灰度变化得到帧差图像。
[0019]获取各帧差图像中运动目标的位置坐标。
[0020]利用最小二乘法对各运动目标的位置坐标进行直线拟合。
[0021]选取拟合直线外任意点为原点建立坐标系，对拟合直线做过原点的垂线，得到垂线与x轴的夹角。
[0022]以垂线与x轴的夹角为基准，将与该夹角的差值为20
°
的角度范围作为各边缘点角度方向的计算范围。
[0023]进一步的，所述一种基于道路颜色和行驶方向的车道线拟合方法，所述对待检测车道的边缘图进行霍夫变换直线检测的过程具体如下：设置累加器，初始值设为0。
[0024]设置计算必要程度阈值，遍历待检测车道边缘图中的所有边缘点，对每个边缘点的计算必要程度进行判断：当边缘点的计算必要程度大于阈值时，得到该边缘点的坐标（），获取所有需要计算的边缘点的坐标。
[0025]将获取的所有需要计算的边缘点的坐标（）和各边缘点角度方向的计算范围
内的各角度θ分别代入公式中计算出相应的r，得到累加器的值。
[0026]设置直线阈值，对得到的累加器的值进行判断，当累加器的值大于阈值时，认为存在一条直线。
[0027]利用存在的直线对应的边缘点的坐标及其在霍夫空间中的参数得到待检测车道的边缘图中的直线。
[0028]进一步的，所述一种基于道路颜色和行驶方向的车道线拟合方法，所述待检测车道的边缘图是按照如下方式获取：采集待检测车道RGB图。
[0029]对待检测车道RGB图进行二值化处理，得到待检测车道二值图。
[0030]对待检测车道二值图进行边缘检测，获取待检测车道的边缘图。
[0031]本专利技术的有益效果在于：本专利技术结合图形识别，根据车道线的颜色特征得到各边缘点的计算必要程度，根据车辆行驶方向得到各角度方向的计算必要性，进一步根据必要程度对边缘点的必要角度进行霍夫变换直线检测，有效降低了霍夫变换的计算量，提高了直线检测的效率和速度。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0033]图1为本专利技术实施例1提供的一种车道直线检测方法流程示意图；图2为本专利技术实施例2提供的一种车道直线检测方法流程示意图；图3为本专利技术实施例2提供的一种车道边缘图示意图；图4为本专利技术实施例2提供的一种边缘点的8邻域点示意图。
具体实施方式
[0034]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0035]实施例1本专利技术实施例提供一种基于道路颜色和行驶方向的车道线拟合方法，如图1所示，包括：S101、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于道路颜色和行驶方向的车道线拟合方法，其特征在于，包括：获取待检测车道的边缘图；利用各边缘点的HSV值的各通道值计算各边缘点趋于白色的程度；根据各边缘点的8邻域内边缘点的数量及所有边缘点趋于白色的程度得到各边缘点的计算必要程度；获取多帧连续的车道图像，根据相邻帧图像中像素点的灰度变化得到帧差图像；利用最小二乘法对各帧差图像中运动目标的位置坐标进行直线拟合；根据拟合直线的垂线与x轴的夹角获取各边缘点角度方向的计算范围；根据各边缘点的计算必要程度和各边缘点角度方向的计算范围对待检测车道的边缘图进行霍夫变换直线检测。2.根据权利要求1所述的一种基于道路颜色和行驶方向的车道线拟合方法，其特征在于，所述各边缘点趋于白色的程度是按照如下方式计算：将待检测车道RGB图转换为HSV图，获取所有边缘点的HSV值；对所有边缘点的HSV值的各通道值进行归一化；根据各边缘点归一化后的HSV值的各通道值计算各边缘点趋于白色的程度。3.根据权利要求1或2所述的一种基于道路颜色和行驶方向的车道线拟合方法，其特征在于，所述各边缘点趋于白色的程度的表达式如下：式中，A表示各边缘点趋于白色的程度，Hl、Sl、Vl分别为各边缘点归一化后的HSV值的各通道值，α、β为权重参数。4.根据权利要求1所述的一种基于道路颜色和行驶方向的车道线拟合方法，其特征在于，所述各边缘点的计算必要程度的表达式如下：式中，P为第k个边缘点的计算必要程度，为第k个边缘点的第i个8邻域点的趋于白色的程度，为第k个边缘点的第i个8邻域点是否为边缘点的判断结果，n为第k个边缘点的8邻域点中属于边缘点的数目， CL为第k个边缘点的第i个8邻域点在边缘图中的值。...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈宇亮，杨柴嫣，
申请(专利权)人：南通顺沃供应链管理有限公司，
类型：发明
国别省市：