道路邊緣檢測方法、裝置及車輛的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種道路邊緣檢測方法，包括：獲取包含車輛所行駛的當前道路的道路邊緣信息的圖像幀；對圖像幀進行邊緣檢測以獲取多個邊緣點；利用多個邊緣點提取多個直線線段；根據(jù)當前道路的路緣結(jié)構(gòu)特性從多個直線線段中提取路緣線段。本發(fā)明還公開了一種道路邊緣檢測裝置、車輛。通過上述方式，本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)自動檢測車輛所行駛的當前道路的路緣線段，降低機手的操作復雜度且檢測精度較高。
【專利說明】道路邊緣檢測方法、裝置及車輛
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及信息處理領(lǐng)域，特別是涉及一種道路邊緣檢測方法、裝置及車輛。
【背景技術(shù)】
[0002]有人駕駛車輛或自動駕駛車輛等車輛在行駛的過程中，經(jīng)常需要檢測車輛所行駛的當前道路的路緣線段，以便后續(xù)計算車輛與路緣線段之間的實際距離，保證車輛的安全行駛?，F(xiàn)有技術(shù)中通常采用以下兩種方法進行道路邊緣的檢測:一種為機手通過車輛上的反光鏡檢測當前道路的路緣線段；另一種為在車輛中安裝攝像頭，在采集到道路邊緣圖像后實時傳送該圖像至車輛中，以供機手進行人工檢測道路邊緣。
[0003]本申請發(fā)明人在長期研發(fā)中發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有技術(shù)的兩種道路邊緣檢測方法對于機手的操作要求較為復雜，機手勞動強度較大；在夜晚等光線環(huán)境較暗的情況下，機手難以看清道路邊緣，檢測精度較低。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明主要解決的技術(shù)問題是提供一種道路邊緣檢測方法、裝置及車輛，能夠?qū)崿F(xiàn)自動檢測車輛所行駛的當前道路的路緣線段，降低機手的操作復雜度且檢測精度較高。
[0005]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的一個技術(shù)方案是:提供一種道路邊緣檢測方法，包括:獲取包含車輛所行駛的當前道路的道路邊緣信息的圖像幀；對圖像幀進行邊緣檢測，以獲取多個邊緣點；利用多個邊緣點提取多個直線線段；根據(jù)當前道路的路緣結(jié)構(gòu)特性從多個直線線段中提取路緣線段。
[0006]其中，對圖像幀進行邊緣檢測的步驟進一步包括:從圖像幀中獲取預(yù)先設(shè)定的標定點周圍預(yù)定區(qū)域內(nèi)的局部圖像；在局部圖像內(nèi)進行邊緣檢測。
[0007]其中，在局部圖像內(nèi)進行邊緣檢測的步驟進一步包括:計算局部圖像內(nèi)的像素點的灰度均值；根據(jù)局部圖像內(nèi)的像素點的灰度均值設(shè)定canny邊緣檢測算法的低閾值參數(shù)和高閾值參數(shù)，利用canny邊緣檢測算法在局部圖像內(nèi)進行邊緣檢測。
[0008]其中，根據(jù)當前道路的路緣結(jié)構(gòu)特性從多個直線線段中提取路緣線段的步驟包括:根據(jù)當前道路的道路邊緣之間的實際距離與直線線段之間的像素距離的對比結(jié)果和/或根據(jù)當前道路的道路邊緣兩側(cè)的實際顏色差異與直線線段兩側(cè)的像素顏色差異的對比結(jié)果從多個直線線段中提取路緣線段。
[0009]其中，根據(jù)當前道路的道路邊緣之間的實際距離與直線線段之間的像素距離的對比結(jié)果和/或根據(jù)當前道路的道路邊緣兩側(cè)的實際顏色差異與直線線段兩側(cè)的像素顏色差異的對比結(jié)果從多個直線線段中提取路緣線段之前進一步包括:從多個直線線段中刪除斜率不滿足預(yù)定斜率要求的直線線段。
[0010]其中，根據(jù)當前道路的道路邊緣之間的實際距離與直線線段之間的像素距離的對比結(jié)果從多個直線線段中提取路緣線段的步驟包括:利用標定系數(shù)將在空間坐標系下獲取的當前道路的道路邊緣之間的實際距離和在圖像坐標系下獲取的直線線段之間的像素距離轉(zhuǎn)換到同一坐標系，其中標定系數(shù)由預(yù)先設(shè)定的標定點在空間坐標系下的實際坐標和標定點在圖像坐標系下的圖像坐標計算獲得；在同一坐標系下對當前道路的道路邊緣之間的實際距離和直線線段之間的像素距離進行差值運算，并從中選擇差值小于冗余誤差的直線線段。
[0011]其中，根據(jù)當前道路的道路邊緣兩側(cè)的實際顏色差異與直線線段兩側(cè)的像素顏色差異的對比結(jié)果從多個直線線段中提取路緣線段的步驟包括:計算每一直線線段與相鄰的直線線段之間或每一直線線段兩側(cè)的預(yù)定側(cè)向?qū)挾确秶鷥?nèi)的像素點的灰度均值，并根據(jù)灰度均值確定直線線段兩側(cè)的像素顏色差異；從多個直線線段中提取直線線段兩側(cè)的像素顏色差異與當前道路的道路邊緣兩側(cè)的實際顏色差異一致或在誤差允許范圍內(nèi)的直線線段。
[0012]其中，根據(jù)當前道路的道路邊緣之間的實際距離與直線線段之間的像素距離的對比結(jié)果和根據(jù)當前道路的道路邊緣兩側(cè)的實際顏色差異與直線線段兩側(cè)的像素顏色差異的對比結(jié)果從多個直線線段中提取路緣線段的步驟包括:利用標定系數(shù)將在空間坐標系下獲取的當前道路的道路邊緣之間的實際距離和在圖像坐標系下獲取的直線線段之間的像素距離轉(zhuǎn)換到同一坐標系，其中標定系數(shù)由預(yù)先設(shè)定的標定點在空間坐標系下的實際坐標和標定點在圖像坐標系下的圖像坐標計算獲得；在同一坐標系下對當前道路的道路邊緣之間的實際距離和直線線段之間的像素距離進行差值運算，并從中選擇差值小于冗余誤差的多個備選直線線段；計算每一備選直線線段與相鄰的備選直線線段之間或每一備選直線線段兩側(cè)的預(yù)定側(cè)向?qū)挾确秶鷥?nèi)的像素點的灰度均值，并根據(jù)灰度均值確定備選直線線段兩側(cè)的像素顏色差異；從多個備選直線線段中提取備選直線線段兩側(cè)的像素顏色差異與當前道路的道路邊緣兩側(cè)的實際顏色差異一致或在誤差允許范圍內(nèi)的備選直線線段。
[0013]其中，方法進一步包括:利用已獲得的路緣線段對后續(xù)獲取的后續(xù)圖像幀的多個直線線段進行跟蹤，進而從后續(xù)圖像幀的多個直線線段中提取路緣線段。
[0014]其中，方法進一步包括:根據(jù)路緣線段在圖像坐標系下的像素坐標計算路緣線段在空間坐標系下相對于車輛的實際距離。
[0015]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的另一技術(shù)方案是:提供一種道路邊緣檢測裝置，包括:圖像幀獲取模塊，用于獲取包含車輛所行駛的當前道路的道路邊緣信息的圖像幀；邊緣檢測模塊，用于對圖像幀進行邊緣檢測，以獲取多個邊緣點；直線線段提取模塊，用于利用多個邊緣點提取多個直線線段；路緣線段提取模塊，根據(jù)當前道路的路緣結(jié)構(gòu)特性從多個直線線段中提取路緣線段。
[0016]其中，邊緣檢測模塊進一步用于從圖像幀中獲取預(yù)先設(shè)定的標定點周圍預(yù)定區(qū)域內(nèi)的局部圖像，并在局部圖像內(nèi)進行邊緣檢測。
[0017]其中，邊緣檢測模塊進一步用于計算局部圖像內(nèi)的像素點的灰度均值,并根據(jù)局部圖像內(nèi)的像素點的灰度均值設(shè)定canny邊緣檢測算法的低閾值參數(shù)和高閾值參數(shù)，以及利用canny邊緣檢測算法在局部圖像內(nèi)進行邊緣檢測。
[0018]其中，路緣線段提取模塊進一步用于根據(jù)當前道路的道路邊緣之間的實際距離與直線線段之間的像素距離的對比結(jié)果和/或根據(jù)當前道路的道路邊緣兩側(cè)的實際顏色差異與直線線段兩側(cè)的像素顏色差異的對比結(jié)果從多個直線線段中提取路緣線段。
[0019]其中，直線線段提取模塊進一步用于在路緣線段提取模塊根據(jù)當前道路的道路邊緣之間的實際距離與直線線段之間的像素距離的對比結(jié)果和/或根據(jù)當前道路的道路邊緣兩側(cè)的實際顏色差異與直線線段兩側(cè)的像素顏色差異的對比結(jié)果從多個直線線段中提取路緣線段之前，從多個直線線段中刪除斜率不滿足預(yù)定斜率要求的直線線段。
[0020]其中，路緣線段提取模塊進一步用于利用標定系數(shù)將在空間坐標系下獲取的當前道路的道路邊緣之間的實際距離和在圖像坐標系下獲取的直線線段之間的像素距離轉(zhuǎn)換到同一坐標系，并在同一坐標系下對當前道路的道路邊緣之間的實際距離和直線線段之間的像素距離進行差值運算，并從中選擇差值小于冗余誤差的直線線段，其中標定系數(shù)由預(yù)先設(shè)定的標定點在空間坐標系下的實際坐標和標定點在圖像坐標系下的圖像坐標計算獲得。
[0021]其中，路緣線段提取模塊進一步用于計算每一直線線段與相鄰的直線線段之間或每一直線線段兩側(cè)的預(yù)定側(cè)向?qū)挾确秶鷥?nèi)的像素點的灰度均值，并根據(jù)灰度均值確定直線線段兩側(cè)的像素顏色差異，進而從多個直線線段中提取直線線段兩側(cè)的像素顏色差異與當前道路的道路邊緣兩側(cè)的實際顏色差異一致或在誤差允許范圍內(nèi)的直線線段。
[0022]其中，路緣線段提取模塊進一步用于利用標定系數(shù)將在空間坐標系下獲取的當前道路的道路邊緣之間的實際距離和在圖像坐標系下獲取的直線線段之間的像素距離轉(zhuǎn)換到同一坐標系，并在同一坐標系下對當前道路的道路邊緣之間的實際距離和直線線段之間的像素距離進行差值運算，并從中選擇差值小于冗余誤差的多個備選直線線段，其中標定系數(shù)由預(yù)先設(shè)定的標定點在空間坐標系下的實際坐標和標定點在圖像坐標系下的圖像坐標計算獲得；路緣線段提取模塊進一步用于計算每一備選直線線段與相鄰的備選直線線段之間或每一備選直線線段兩側(cè)的預(yù)定側(cè)向?qū)挾确秶鷥?nèi)的像素點的灰度均值，并根據(jù)灰度均值確定備選直線線段兩側(cè)的像素顏色差異，進而從多個備選直線線段中提取備選直線線段兩側(cè)的像素顏色差異與當前道路的道路邊緣兩側(cè)的實際顏色差異一致或在誤差允許范圍內(nèi)的備選直線線段。
[0023]其中，路緣線段提取模塊進一步用于利用已獲得的路緣線段對后續(xù)獲取的后續(xù)圖像幀的多個直線線段進行跟蹤，進而從后續(xù)圖像幀的多個直線線段中提取路緣線段。
[0024]其中，裝置進一步包括:實際距離計算模塊，用于根據(jù)路緣線段在圖像坐標系下的像素坐標計算路緣線段在空間坐標系下相對于車輛的實際距離。
[0025]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的又一技術(shù)方案是:提供一種車輛，該車輛包括上一技術(shù)方案的道路邊緣檢測裝置。
[0026]本發(fā)明的有益效果是:區(qū)別于現(xiàn)有技術(shù)的情況，本發(fā)明通過獲取包含車輛所行駛的當前道路的道路邊緣信息的圖像幀；對圖像幀進行邊緣檢測以獲取多個邊緣點；進一步利用多個邊緣點提取多個直線線段；最后根據(jù)當前道路的路緣結(jié)構(gòu)特性從多個直線線段中提取路緣線段；能夠?qū)崿F(xiàn)自動檢測車輛所行駛的當前道路的路緣線段，降低機手的操作復雜度且檢測精度較高。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0027]圖1是本發(fā)明道路邊緣檢測方法第一實施方式的流程圖；
[0028]圖2是本發(fā)明道路邊緣檢測方法第二實施方式的流程圖；
[0029]圖3是本發(fā)明道路邊緣檢測方法第二實施方式中車輛與道路邊緣的示意圖；
[0030]圖4是本發(fā)明道路邊緣檢測方法第二實施方式中包含道路邊緣信息的圖像幀的示意圖；
[0031]圖5是本發(fā)明道路邊緣檢測方法第二實施方式中像素距離與實際距離的示意圖；
[0032]圖6是本發(fā)明道路邊緣檢測裝置一實施方式的原理框圖。
【具體實施方式】
[0033]下面將結(jié)合本發(fā)明實施方式中的附圖，對本發(fā)明實施方式中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施方式僅僅是本發(fā)明一部分實施方式，而不是全部的實施方式?；诒景l(fā)明中的實施方式，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施方式，均屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0034]請參閱圖1，本發(fā)明道路邊緣檢測方法第一實施方式包括:
[0035]步驟SlOl:獲取包含車輛所行駛的當前道路的道路邊緣信息的圖像幀；
[0036]在本步驟中，包含車輛所行駛的當前道路的道路邊緣信息的圖像幀具體可由安裝于車輛上的攝像機或照相機等圖像采集設(shè)備進行采集，攝像機可為數(shù)字攝像機或模擬攝像機。攝像機的攝像頭可為紅外攝像頭，以使得在白天和夜間均能進行圖像的采集。在其他實施方式中，攝像機及攝像頭也可為其他種類，此處不作過多限制。車輛可為處于有人駕駛狀態(tài)或自動駕駛狀態(tài)的車輛。上述圖像幀除了包含道路邊緣信息，還可包括栽種于道路旁的樹木、安裝于道路旁的路燈、路旁的建筑物等其他道路上的信息。
[0037]步驟S102:對圖像幀進行邊緣檢測，以獲取多個邊緣點；
[0038]在本步驟中，邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的常見技術(shù)手段，邊緣檢測的目的是識別數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點，即邊緣點。邊緣檢測的算法可以是canny邊緣檢測算法或本領(lǐng)域公知的其他算法，下文將以canny邊緣檢測算法為例對具體的邊緣檢測方式進行詳細描述。
[0039]步驟S103:利用多個邊緣點提取多個直線線段；
[0040]在本步驟中，可利用Hough變換或本領(lǐng)域公知的其他算法從步驟S102中獲取的多個邊緣點提取多個直線線段。這些直線線段中包含了包括道路邊緣信息在內(nèi)的所有可能的邊緣信息。
[0041]步驟S104:根據(jù)當前道路的路緣結(jié)構(gòu)特性從多個直線線段中提取路緣線段。
[0042]在本步驟中，路緣結(jié)構(gòu)包括車道線(車道白線或車道黃線等)、和/或路面石、和/或路緣石等結(jié)構(gòu)在內(nèi)的所有路緣結(jié)構(gòu)。路緣線段對應(yīng)包括車道線的左側(cè)線、右側(cè)線，和/或路面石的左側(cè)線、右側(cè)線，和/或路緣石的左側(cè)線、右側(cè)線。路緣結(jié)構(gòu)特性可通過針對各種不同道路設(shè)計預(yù)先獲得的先驗數(shù)據(jù)進行整理獲得，主要可以包括不同道路的車道線的寬度、路面石寬度、人行道寬度以及上述不同區(qū)域的顏色變化規(guī)律等信息。
[0043]可以理解，本發(fā)明道路邊緣檢測方法第一實施方式通過獲取包含車輛所行駛的當前道路的道路邊緣信息的圖像幀；對圖像幀進行邊緣檢測以獲取多個邊緣點；進一步利用多個邊緣點提取多個直線線段；最后根據(jù)當前道路的路緣結(jié)構(gòu)特性從多個直線線段中提取路緣線段，能夠?qū)崿F(xiàn)自動檢測車輛所行駛的當前道路的路緣線段，降低機手的操作復雜度且檢測精度較高。
[0044]請一并參閱圖2-5，本發(fā)明道路邊緣檢測方法第二實施方式包括:
[0045]步驟S201:獲取包含車輛所行駛的當前道路的道路邊緣信息的圖像幀；[0046]在本步驟中，該圖像幀具體由安裝于車輛上的攝像機或照相機等圖像采集設(shè)備進行采集。具體來說，如圖3所示，本實施方式的圖像采集設(shè)備包括前置圖像采集設(shè)備3和/或側(cè)置圖像采集設(shè)備4，前置圖像采集設(shè)備3具體安裝于車輛的駕駛室I前方以采集包含車輛前方的道路邊緣5的相關(guān)信息的圖像幀，直線31為前置圖像采集設(shè)備3的視角中軸線，側(cè)置圖像采集設(shè)備4具體安裝于車輛的車身2側(cè)邊以采集包含車輛側(cè)邊的道路邊緣5的相關(guān)信息的圖像幀，直線41為側(cè)置圖像采集設(shè)備4的視角中軸線。下文將以前置圖像采集設(shè)備3所拍攝的圖像幀為例對本發(fā)明進行描述，側(cè)置圖像采集設(shè)備4所拍攝的圖像幀的具體處理方式與前置圖像采集設(shè)備3所拍攝的圖像幀類似，在此不再贅述。
[0047]步驟S202:從圖像幀中獲取預(yù)先設(shè)定的標定點周圍預(yù)定區(qū)域內(nèi)的局部圖像；
[0048]在本步驟中，從圖像幀中獲取預(yù)先設(shè)定的標定點P周圍預(yù)定區(qū)域內(nèi)的局部圖像，其過程具體如下所述:
[0049]將圖像幀進行灰度變換，該圖像幀一般為彩色圖像，通過灰度變換將RGB彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，以提升對圖像幀處理的速度。
[0050]獲取以標定點P為中心且區(qū)域大小為sXt的局部圖像Rst，圖像區(qū)域Rst的大小的選擇以能夠覆蓋圖4中的車道線51、路面石52和路緣石53為佳。標定點P可根據(jù)實際檢測需要進行選取設(shè)定，對于前置圖像采集設(shè)備3，如需檢測與車輛距離較遠的道路邊緣，則選取離車輛較遠距離的一點作為前端的標定點；對于側(cè)置圖像采集設(shè)備4，可在側(cè)置圖像采集設(shè)備4的視角中軸線41上選取一點作為側(cè)端的標定點。前端的標定點以及側(cè)端的標定點在設(shè)定之后，無需重復進行設(shè)定。當然，在其他實施例中，可以在選取上述局部圖像Rst之后再進行灰度變化，或者當后續(xù)的邊緣檢測算法和直線提取算法允許的情況下也可不進行灰度變換。
[0051]此外，在設(shè)定標定點P之后進一步包括獲取標定系數(shù)λ，標定系數(shù)λ可由預(yù)先設(shè)
定的標定點P在空間坐標系下的實際坐標和標定點P在圖像坐標系下的圖像坐標計算獲
得，以前置圖像采集設(shè)備3采集的圖像幀為例，標定點P在空間坐標系下的橫坐標為X3*,
標定點P在圖像坐標系下的橫坐標為X_?，前置圖像采集設(shè)備3的視角中軸線31與經(jīng)過標
定點P且垂直于I軸的標定點直線6的交點在空間坐標系以及圖像坐標系下的橫坐標分別
為XmZ >ΧΚ?/，則標定系數(shù)
【權(quán)利要求】
1.一種道路邊緣檢測方法，其特征在于，包括: 獲取包含車輛所行駛的當前道路的道路邊緣信息的圖像幀； 對所述圖像幀進行邊緣檢測，以獲取多個邊緣點； 利用所述多個邊緣點提取多個直線線段； 根據(jù)所述當前道路的路緣結(jié)構(gòu)特性從所述多個直線線段中提取路緣線段。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述圖像幀進行邊緣檢測的步驟進一步包括: 從所述圖像幀中獲取預(yù)先設(shè)定的標定點周圍預(yù)定區(qū)域內(nèi)的局部圖像； 在所述局部圖像內(nèi)進行邊緣檢測。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述局部圖像內(nèi)進行邊緣檢測的步驟進一步包括: 計算所述局部圖像內(nèi)的像素點的灰度均值； 根據(jù)所述局部圖像內(nèi)的像素點的灰度均值設(shè)定canny邊緣檢測算法的低閾值參數(shù)和高閾值參數(shù)，利用所述canny邊緣檢測算法在所述局部圖像內(nèi)進行邊緣檢測。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述當前道路的路緣結(jié)構(gòu)特性從所述多個直線線段中提取路緣線段的步驟包括: 根據(jù)所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離與所述直線線段之間的像素距離的對比結(jié)果和/或根據(jù)所述當前道路的道路邊緣兩側(cè)的實際顏色差異與所述直線線段兩側(cè)的像素顏色差異的對比結(jié)果從所述多個直線線段中提取所述路緣線段。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離與所述直線線段之間的像素距離的對比結(jié)果和/或根據(jù)所述當前道路的道路邊緣兩側(cè)的實際顏色差異與所述直線線段兩側(cè)的像素顏色差異的對比結(jié)果從所述多個直線線段中提取所述路緣線段之前進一步包括: 從所述多個直線線段中刪除斜率不滿足預(yù)定斜率要求的所述直線線段。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離與所述直線線段之間 的像素距離的對比結(jié)果從所述多個直線線段中提取所述路緣線段的步驟包括: 利用標定系數(shù)將在空間坐標系下獲取的所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離和在圖像坐標系下獲取的所述直線線段之間的像素距離轉(zhuǎn)換到同一坐標系，其中所述標定系數(shù)由預(yù)先設(shè)定的標定點在所述空間坐標系下的實際坐標和所述標定點在所述圖像坐標系下的圖像坐標計算獲得； 在所述同一坐標系下對所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離和所述直線線段之間的像素距離進行差值運算，并從中選擇差值小于冗余誤差的所述直線線段。
7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述當前道路的道路邊緣兩側(cè)的實際顏色差異與所述直線線段兩側(cè)的像素顏色差異的對比結(jié)果從所述多個直線線段中提取所述路緣線段的步驟包括: 計算每一所述直線線段與相鄰的所述直線線段之間或每一所述直線線段兩側(cè)的預(yù)定側(cè)向?qū)挾确秶鷥?nèi)的像素點的灰度均值，并根據(jù)所述灰度均值確定所述直線線段兩側(cè)的像素顏色差異；從所述多個直線線段中提取所述直線線段兩側(cè)的像素顏色差異與所述當前道路的道路邊緣兩側(cè)的實際顏色差異一致或在誤差允許范圍內(nèi)的直線線段。
8.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離與所述直線線段之間的像素距離的對比結(jié)果和根據(jù)所述當前道路的道路邊緣兩側(cè)的實際顏色差異與所述直線線段兩側(cè)的像素顏色差異的對比結(jié)果從所述多個直線線段中提取所述路緣線段的步驟包括: 利用標定系數(shù)將在空間坐標系下獲取的所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離和在圖像坐標系下獲取的所述直線線段之間的像素距離轉(zhuǎn)換到同一坐標系，其中所述標定系數(shù)由預(yù)先設(shè)定的標定點在所述空間坐標系下的實際坐標和所述標定點在所述圖像坐標系下的圖像坐標計算獲得； 在所述同一坐標系下對所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離和所述直線線段之間的像素距離進行差值運算，并從中選擇差值小于冗余誤差的多個備選直線線段； 計算每一所述備選直線線段與相鄰的所述備選直線線段之間或每一所述備選直線線段兩側(cè)的預(yù)定側(cè)向?qū)挾确秶鷥?nèi)的像素點的灰度均值，并根據(jù)所述灰度均值確定所述備選直線線段兩側(cè)的像素顏色差異； 從所述多個備選直線線段中提取所述備選直線線段兩側(cè)的像素顏色差異與所述當前道路的道路邊緣兩側(cè)的實際顏色差異一致或在誤差允許范圍內(nèi)的備選直線線段。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法進一步包括: 利用已獲得的所述路緣線段對后續(xù)獲取的后續(xù)圖像幀的多個所述直線線段進行跟蹤，進而從后續(xù)圖像幀的多個所述直線線段中提取所述路緣線段。
10.根據(jù)權(quán)利要求1-·9任意一項所述的方法，其特征在于，所述方法進一步包括: 根據(jù)所述路緣線段在圖像坐標系下的像素坐標計算所述路緣線段在空間坐標系下相對于所述車輛的實際距離。
11.一種道路邊緣檢測裝置，其特征在于，包括: 圖像幀獲取模塊(71)，用于獲取包含車輛所行駛的當前道路的道路邊緣信息的圖像幀； 邊緣檢測模塊(72)，用于對所述圖像幀進行邊緣檢測，以獲取多個邊緣點； 直線線段提取模塊(73)，用于利用所述多個邊緣點提取多個直線線段； 路緣線段提取模塊(74)，根據(jù)所述當前道路的路緣結(jié)構(gòu)特性從所述多個直線線段中提取路緣線段。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的道路邊緣檢測裝置，其特征在于， 所述邊緣檢測模塊(72)進一步用于從所述圖像幀中獲取預(yù)先設(shè)定的標定點周圍預(yù)定區(qū)域內(nèi)的局部圖像，并在所述局部圖像內(nèi)進行邊緣檢測。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的道路邊緣檢測裝置，其特征在于， 所述邊緣檢測模塊(72)進一步用于計算所述局部圖像內(nèi)的像素點的灰度均值，并根據(jù)所述局部圖像內(nèi)的像素點的灰度均值設(shè)定canny邊緣檢測算法的低閾值參數(shù)和高閾值參數(shù)，以及利用所述canny邊緣檢測算法在所述局部圖像內(nèi)進行邊緣檢測。
14.根據(jù)權(quán)利要求11所述的道路邊緣檢測裝置，其特征在于， 所述路緣線段提取模塊(74)進一步用于根據(jù)所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離與所述直線線段之間的像素距離的對比結(jié)果和/或根據(jù)所述當前道路的道路邊緣兩側(cè)的實際顏色差異與所述直線線段兩側(cè)的像素顏色差異的對比結(jié)果從所述多個直線線段中提取所述路緣線段。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的道路邊緣檢測裝置，其特征在于， 所述直線線段提取模塊(73)進一步用于在所述路緣線段提取模塊(74)根據(jù)所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離與所述直線線段之間的像素距離的對比結(jié)果和/或根據(jù)所述當前道路的道路邊緣兩側(cè)的實際顏色差異與所述直線線段兩側(cè)的像素顏色差異的對比結(jié)果從所述多個直線線段中提取所述路緣線段之前，從所述多個直線線段中刪除斜率不滿足預(yù)定斜率要求的所述直線線段。
16.根據(jù)權(quán)利要求14所述的道路邊緣檢測裝置，其特征在于， 所述路緣線段提取模塊(74)進一步用于利用標定系數(shù)將在空間坐標系下獲取的所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離和在圖像坐標系下獲取的所述直線線段之間的像素距離轉(zhuǎn)換到同一坐標系，并在所述同一坐標系下對所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離和所述直線線段之間的像素距離進行差值運算，并從中選擇差值小于冗余誤差的所述直線線段，其中所述標定系數(shù)由預(yù)先設(shè)定的標定點在所述空間坐標系下的實際坐標和所述標定點在所述圖像坐標系下的圖像坐標計算獲得。
17.根據(jù)權(quán)利要求14所述的道路邊緣檢測裝置，其特征在于， 所述路緣線段提取模塊(74)進一步用于計算每一所述直線線段與相鄰的所述直線線段之間或每一所述直線線段兩側(cè)的預(yù)定側(cè)向?qū)挾确秶鷥?nèi)的像素點的灰度均值，并根據(jù)所述灰度均值確定所述直線線段兩 側(cè)的像素顏色差異，進而從所述多個直線線段中提取所述直線線段兩側(cè)的像素顏色差異與所述當前道路的道路邊緣兩側(cè)的實際顏色差異一致或在誤差允許范圍內(nèi)的直線線段。
18.根據(jù)權(quán)利要求14所述的道路邊緣檢測裝置，其特征在于， 所述路緣線段提取模塊(74)進一步用于利用標定系數(shù)將在空間坐標系下獲取的所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離和在圖像坐標系下獲取的所述直線線段之間的像素距離轉(zhuǎn)換到同一坐標系，并在所述同一坐標系下對所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離和所述直線線段之間的像素距離進行差值運算，并從中選擇差值小于冗余誤差的多個備選直線線段，其中所述標定系數(shù)由預(yù)先設(shè)定的標定點在所述空間坐標系下的實際坐標和所述標定點在所述圖像坐標系下的圖像坐標計算獲得； 所述路緣線段提取模塊(74)進一步用于計算每一所述備選直線線段與相鄰的所述備選直線線段之間或每一所述備選直線線段兩側(cè)的預(yù)定側(cè)向?qū)挾确秶鷥?nèi)的像素點的灰度均值，并根據(jù)所述灰度均值確定所述備選直線線段兩側(cè)的像素顏色差異，進而從所述多個備選直線線段中提取所述備選直線線段兩側(cè)的像素顏色差異與所述當前道路的道路邊緣兩側(cè)的實際顏色差異一致或在誤差允許范圍內(nèi)的備選直線線段。
19.根據(jù)權(quán)利要求11所述的道路邊緣檢測裝置，其特征在于， 所述路緣線段提取模塊(74)進一步用于利用已獲得的所述路緣線段對后續(xù)獲取的后續(xù)圖像幀的多個所述直線線段進行跟蹤，進而從后續(xù)圖像幀的多個所述直線線段中提取所述路緣線段。
20.根據(jù)權(quán)利要求11-19任意一項所述的道路邊緣檢測裝置，其特征在于，所述裝置進一步包括: 實際距離計算模塊，用于根據(jù)所述路緣線段在圖像坐標系下的像素坐標計算所述路緣線段在空間坐標系下相對于所述車輛的實際距離。
21.—種車輛，其特征在于，所述車輛包括如權(quán)利要求11-20任意一項所述的道路邊緣檢測裝置。
【文檔編號】G06T7/00GK103714538SQ201310711070
【公開日】2014年4月9日 申請日期:2013年12月20日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月20日
【發(fā)明者】高燦, 鄭慶華, 曾楊, 易堯, 龍亮 申請人:中聯(lián)重科股份有限公司