路口识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请适用于终端技术领域，尤其涉及一种路口识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法中，在获取目标道路对应的第一图像之后，可以对第一图像进行二值化处理，得到二值化图像，并确定二值化图像中的目标连通域。随后，可以利用预设半径的圆对目标连通域进行分割，并确定分割后的目标连通域对应的第一连通域数量，以根据第一连通域数量，准确确定目标道路对应的路口类型，不仅识别准确率高，而且可以准确识别各种路口类型。而且可以准确识别各种路口类型。而且可以准确识别各种路口类型。

【技术实现步骤摘要】
路口识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质


[0001]本申请属于终端
，尤其涉及一种路口识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]智能小车是缩小版的汽车，可以按照预先设定的模式在一个环境里实现自动驾驶，不需要人为的管控，可以用于科学勘探、实际教学等方向。其中，为了确保智能小车能实现自动驾驶，智能小车一般需要具备路口识别功能，以自动识别路口并转弯。目前，路口识别方法主要是基于图像处理的路口识别。例如，利用分割技术分割出图像中的道路，然后进行二值化处理，以根据二值化处理后的图像计算前方路口的角点个数来确定路口类型。这种识别方法的准确率较低，而且只适用于部分类型的路口。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种路口识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决现有技术中路口识别的准确率较低，而且只能适用于部分类型的路口的问题。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种路口识别方法，包括：
[0005]获取目标道路对应的第一图像；
[0006]对所述第一图像进行二值化处理，得到二值化图像；
[0007]确定所述二值化图像中的目标连通域；
[0008]利用预设半径的圆对所述目标连通域进行分割，并确定分割后的所述目标连通域对应的第一连通域数量；
[0009]根据所述第一连通域数量，确定所述目标道路对应的路口类型。
[0010]在上述的路口识别方法中，在获取目标道路对应的第一图像之后，可以对第一图像进行二值化处理，得到二值化图像，并确定二值化图像中的目标连通域。随后，可以利用预设半径的圆对目标连通域进行分割，并确定分割后的目标连通域对应的第一连通域数量，以根据第一连通域数量，准确确定目标道路对应的路口类型，不仅识别准确率高，而且可以准确识别各种路口类型。
[0011]示例性的，在所述对所述第一图像进行二值化处理之前，所述方法还可以包括：
[0012]裁剪所述第一图像，得到第二图像，所述第二图像中包括所述目标道路；
[0013]所述对所述第一图像进行二值化处理，得到二值化图像，包括：
[0014]对所述第二图像进行二值化处理，得到所述二值化图像。
[0015]在该示例提供的路口识别方法中，通过对第一图像进行裁剪可以减少路口识别的计算量，提高路口识别的速度和效率，并可以减少背景(即图像中不包含目标道路的区域)对路口识别的影响，提高路口识别的准确率。
[0016]在一种可能的实现方式中，所述裁剪所述第一图像，得到第二图像，可以包括：
[0017]确定所述第一图像中所述目标道路所在的位置；
[0018]根据所述目标道路所在的位置，裁剪所述第一图像，得到所述第二图像。
[0019]在另一种可能的实现方式中，应用于智能小车，所述第一图像为所述智能小车前进过程中拍摄的图像；
[0020]所述裁剪所述第一图像，得到第二图像，可以包括：
[0021]对所述第一图像进行卡尔曼滤波，确定所述智能小车的前进方向；
[0022]根据所述智能小车的前进方向，裁剪所述第一图像，得到所述第二图像。
[0023]在一个示例中，在所述对所述第一图像进行二值化处理，得到二值化图像之后，所述方法还可以包括：
[0024]确定所述二值化图像中的第二连通域数量；
[0025]当所述第二连通域数量大于或等于2个时，确定各连通域的面积；
[0026]从所述二值化图像中删除第一连通域，所述第一连通域为面积小于预设阈值的连通域。
[0027]在该示例提供的路口识别方法中，可以根据连通域的面积，删除一些和线比较接近的背景，确保二值化图像中的白色区域只为目标道路对应的区域，减少背景干扰，提高目标连通域确定的准确性，从而提高路口识别的准确性。
[0028]示例性的，在所述利用预设半径的圆对所述目标连通域进行分割，并确定分割后的所述目标连通域对应的第一连通域数量之前，所述方法还可以包括：
[0029]确定所述目标连通域的质心，并将所述目标连通域的质心确定为所述圆的圆心。
[0030]可选的，所述利用预设半径的圆对所述目标连通域进行分割，并确定分割后的所述目标连通域对应的第一连通域数量，可以包括：
[0031]利用预设半径的圆对所述目标连通域进行分割，并确定分割后的所述目标连通域对应的第三连通域数量；
[0032]调整所述圆的半径，将调整后的半径确定为所述预设半径，并返回执行利用所述预设半径的圆对所述目标连通域进行分割，并确定分割后的所述目标连通域对应的第三连通域数量的步骤以及后续步骤；
[0033]当所述预设半径大于或等于第一距离时，根据各所述第三连通域数量，确定所述第一连通域数量，所述第一距离为所述圆心与所述二值化图像的边缘之间的最小距离，所述第一连通域数量为最大的所述第三连通域数量。
[0034]第二方面，本申请实施例提供了一种路口识别装置，可以包括：
[0035]图像获取模块，用于获取目标道路对应的第一图像；
[0036]二值化处理模块，用于对所述第一图像进行二值化处理，得到二值化图像；
[0037]连通域确定模块，用于确定所述二值化图像中的目标连通域；
[0038]连通域分割模块，用于利用预设半径的圆对所述目标连通域进行分割，并确定分割后的所述目标连通域对应的第一连通域数量；
[0039]路口识别模块，用于根据所述第一连通域数量，确定所述目标道路对应的路口类型。
[0040]第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面中任一项所述的路口识别方法。
[0041]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使所述计算机实现上述第一方面中任一项所述的路口识别方法。
[0042]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第一方面中任一项所述的路口识别方法。
[0043]可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
附图说明
[0044]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0045]图1是路口类型的示例图；
[0046]图2是本申请实施例提供的一种路口识别方法的示意性流程图；
[0047]图3是本申请实施例提供的应用场景示意图一；
[0048]图4是本申请实施例提供的应用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种路口识别方法，其特征在于，包括：获取目标道路对应的第一图像；对所述第一图像进行二值化处理，得到二值化图像；确定所述二值化图像中的目标连通域；利用预设半径的圆对所述目标连通域进行分割，并确定分割后的所述目标连通域对应的第一连通域数量；根据所述第一连通域数量，确定所述目标道路对应的路口类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述第一图像进行二值化处理之前，所述方法还包括：裁剪所述第一图像，得到第二图像，所述第二图像中包括所述目标道路；所述对所述第一图像进行二值化处理，得到二值化图像，包括：对所述第二图像进行二值化处理，得到所述二值化图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述裁剪所述第一图像，得到第二图像，包括：确定所述第一图像中所述目标道路所在的位置；根据所述目标道路所在的位置，裁剪所述第一图像，得到所述第二图像。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，应用于智能小车，所述第一图像为所述智能小车前进过程中拍摄的图像；所述裁剪所述第一图像，得到第二图像，包括：对所述第一图像进行卡尔曼滤波，确定所述智能小车的前进方向；根据所述智能小车的前进方向，裁剪所述第一图像，得到所述第二图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述第一图像进行二值化处理，得到二值化图像之后，所述方法还包括：确定所述二值化图像中的第二连通域数量；当所述第二连通域数量大于或等于2个时，确定各连通域的面积；从所述二值化图像中删除第一连通域，所述第一连通域为面积小于预设阈值的连通域。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，在所述利用预设半径的圆对所述目标连通域进行分割，并确定分割后的所述目标连通域对应的第一连通域数量之前，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张申，潘柏宇，
申请(专利权)人：深圳市优必选科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：