基于車道線歷史幀的識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種車道線的識別方法，尤其是一種基于車道線歷史幀的識別方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著國家經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國各類公路里程的不斷建設(shè)、完工，汽車的保有量也 同步得到了不斷的遞增，從而使交通事故也呈現(xiàn)出了增加的態(tài)勢。為降低交通事故，人們 試圖在汽車上安裝各種安全裝置，如中國發(fā)明專利CN102592114B于2013年7月31日公 告的一種復(fù)雜路況的車道線特征提取、識別方法。該專利記載的方法首先將彩色道路圖像 轉(zhuǎn)換為灰度圖像并進(jìn)行中值濾波處理；然后，對濾波后的圖像進(jìn)行感興趣區(qū)域的劃分，并應(yīng) 用對稱局部閾值分割法在感興趣區(qū)域內(nèi)對道路圖像進(jìn)行二值化處理，從而提取車道線特征 信息；最后，基于提取出的車道線特征點(diǎn)分布規(guī)律，采用去相關(guān)隨機(jī)抽樣一致性（RANSAC) 法一一先選取特征點(diǎn)集合，再用最小二乘法擬合直線對左、右車道線分別進(jìn)行并行識別。此 專利雖可快速、有效地檢測出車道線，卻也存在著欠缺之處，首先，由于相機(jī)成像原理的影 響，車道線在圖像中呈現(xiàn)出的是近寬遠(yuǎn)窄，而采用對稱局部閾值分割法進(jìn)行二值化處理時(shí)， 其C值卻是由正常情況下測定的完好車道線的像素寬度計(jì)算得來的，這與車輛在行駛過程 中，車道線的像素寬度由其所在位置和方向是不斷變化的實(shí)際不符，從而導(dǎo)致二值化的效 果受c值的負(fù)面影響較大；其次，采用去相關(guān)RANSAC法正確識別車道線的前提是二值化處 理后車道線特征點(diǎn)必須是最多，如果二值化后干擾線的特征點(diǎn)大于車道線的個(gè)數(shù)時(shí)，就會 出現(xiàn)誤識別，在車道線附近文字或者干擾線比較多的情況下就很難識別出正確的左右車道 線；最后，未對車道線存在做任何限制，如果左或者右感興趣區(qū)域內(nèi)本來就沒有車道線，但 卻存在一條干擾線，此時(shí)就會出現(xiàn)誤識別。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為克服現(xiàn)有技術(shù)中的欠缺之處，提供一種具有較高識別 率的基于車道線歷史幀的識別方法。
[0004] 為解決本發(fā)明的技術(shù)問題，所采用的技術(shù)方案為：基于車道線歷史幀的識別方法 包括道路圖像的采集和預(yù)處理，以及直線的提取，特別是完成步驟如下：
[0005] 步驟1，先對采集到的道路圖像進(jìn)行高斯濾波預(yù)處理，再對其進(jìn)行逆投影變換為鳥 瞰圖；
[0006] 步驟2,先對鳥瞰圖使用自適應(yīng)閾值二值法進(jìn)行二值化處理，再對其進(jìn)行霍夫變換 以提取直線；
[0007] 步驟3,基于每條直線Lx的線角度Lx. Θ、線距離Lx. P、線票數(shù)Lx. V和線起始點(diǎn)距 離Lx. S，其中的X = 1，2,……N，以及上一識別周期得到的車道線的間距和位置，確定霍夫 變換結(jié)果中的何直線為車道線，具體過程為，
[0008] 步驟3. 1，先判斷Lx. Θ >設(shè)定角度或者Lx. Θ〈設(shè)定角度-120,若是則保留，否則 刪除，再對保留下來的直線進(jìn)行Lx. S從小到大自左至右的排序，得到Lx. S排序表，接著，先 查詢Lx. S排序表中Lx. S-Ljh. S的值，此時(shí)的X = 2, 3,……N，若Lx. S-Ljh. S〈設(shè)定距離，則 比較Lx. V和Ljh. V，并保留V值大的直線，再以保留下來的直線為準(zhǔn)向右查詢，若Lx. S-Ljh. S多設(shè)定距離，則保留直線Ljh，并繼續(xù)從直線Lx開始向右查找，直至查到直線Ln結(jié)束，得到 有效直線序列；
[0009] 步驟3. 2,先從有效直線序列的直線L1開始依次向直線L N進(jìn)行循環(huán)查找配對，配 對的條件為|L1+X. Θ-L1. θ I〈兩條直線的Θ角差值&&(L1^S-L1. S) Xcosai. θ)>兩條直 線的間距下限&&(L1+X. S-L1. S) Xcosai. Θ )〈兩條直線的間距上限，若滿足則保留此直線對 為左直線k和右直線L 1K，X的值加1再進(jìn)行判斷，X初始取值為1，當(dāng)X取值為N時(shí)結(jié)束直 線L1的查找配對，再從有效直線序列的直線L 2開始依次向直線Ln進(jìn)行循環(huán)查找配對，配對 條件同上，直至直線Lim與直線L n配對判斷結(jié)束，得到由左直線LxJP右直線Lxk構(gòu)成的M對 直線對序列，其中的X = 1，2,……Μ;
[0010] 步驟3. 3,先取出上一識別周期檢測到的左車道直線Lm和右車道直線Lhk，若上一 識別周期未檢測到，則取車輛位于車道正中間時(shí)測定的車道線數(shù)據(jù)為其上一識別周期檢測 到的車道直線對，再按照I La. S-Lm. S I〈起始點(diǎn)距離對M對直線對中的左直線1^與左車道 直線Lm的起始點(diǎn)距離進(jìn)行循環(huán)判斷，或者按照I L XK. S-Lhk. S I〈起始點(diǎn)距離對M對直線對中 的右直線Lxk與右車道直線Lhk的起始點(diǎn)距離進(jìn)行循環(huán)判斷，若滿足則取其為當(dāng)前車道的直 線對，若不滿足則刪除該直線對，直至對M對直線對全部判斷完，得到當(dāng)前車道的直線對序 列；
[0011] 步驟 3. 4,先按照 I (Lhk. S-Lhl. S) X COS αΗ· Θ ) - (LXK. S-Lxl. S) X cos αχ· Θ ) I 從當(dāng) 前車道的直線對序列中查找出其直線對間距最接近上一識別周期直線對間距的直線對，再 按照I (La. S-Lm. S)-(LXK. S-Lm. S) I〈起始點(diǎn)變化值的差值來判斷其左右邊直線起始點(diǎn)變 化規(guī)律是否一致，若是則確定其為當(dāng)前車道直線對并結(jié)束本識別周期，否則刪除該直線對， 并判斷下一個(gè)直線對間距最接近上一識別周期直線對間距的直線對是否滿足I (La. S-Lm. S)-(LXK. S-Lm. S) I〈起始點(diǎn)變化值的差值，直至完成對當(dāng)前車道的直線對序列的判斷；
[0012] 步驟3. 5,先按照I LXK. S-Lm. S I〈間距從M對直線對序列中查找出左直線La，得到 左直線La序列，再按照I (LXK. S-La. S)-(Lhk. S-Lm. S) I從左直線La序列中查找出最小的左 直線LxJg，由|LXK. Θ-Lm. Θ I〈角度來確定其是否為當(dāng)前車道的左直線Ly若是則得到當(dāng) 前車道的左直線U并結(jié)束本識別周期，
[0013] 否則，先按照|La. S-Lm. S|〈間距從M對直線對序列中查找出右直線Lxk，得到右直 線Lxk序列，再按照I (LXK. S-La. S)-(Lhk. S-Lm. S) I從右直線Lxk序列中查找出最小的右直線 Lxk后，由|LXK. Θ-Lm. Θ I〈角度來確定其是否為當(dāng)前車道的右直線Lk，若是則得到當(dāng)前車道 的右直線Lk并結(jié)束本識別周期，否則本識別周期未檢測到車道線，結(jié)束本識別周期。
[0014] 作為基于車道線歷史幀的識別方法的進(jìn)一步改進(jìn)：
[0015] 優(yōu)選地，高斯濾波為3X3的高斯濾波。
[0016] 優(yōu)選地，鳥瞰圖的轉(zhuǎn)換過程為，先以車輛車頭中心點(diǎn)正前方為原點(diǎn)（0,0)、X軸為 車輛的橫向距離、Y軸為車輛的前方距離、單位為dm，建立車輛的世界坐標(biāo)系，再通過3 X 3 的變換矩陣將像素坐標(biāo)系下的像素坐標(biāo)變換為世界坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，最后將像素坐標(biāo)系下 的像素值賦值到車輛的世界坐標(biāo)系對應(yīng)的坐標(biāo)位置。
[0017] 優(yōu)選地，車輛的世界坐標(biāo)系為以車輛車頭中心點(diǎn)正前方5m處為原點(diǎn)（0,0)、X軸的 取值范圍為± 5m、Y軸的取值范圍為35m。
[0018] 優(yōu)選地，對鳥瞰圖使用自適應(yīng)閾值二值法進(jìn)行二值化處理的過程為，先對圖像做 模板為
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于車道線歷史幀的識別方法，包括道路圖像的采集和預(yù)處理，以及直線的提 取，其特征在于完成步驟如下： 步驟1，先對采集到的道路圖像進(jìn)行高斯濾波預(yù)處理