一种复杂环境下的道路检测方法技术

本发明专利技术公开了一种复杂环境下的道路检测方法，包括以下步骤：S1：通过装置于车辆内的摄像机实时的采集行驶道路路面信息，将获得的车辆行驶视频按照帧分割成一系列的图像序列，并按照一定的选择规则选取图像进行预处理；S2：将预处理后的图像通过图像纹理分割，划分为纹理及结构相似的若干个不同区域；S3：在纹理相似的图像道路区域中，选择车辆行驶前方的两块相对称的纹理区，进行低秩序分解，获取道路区域的图像低秩序纹理方向及其延长线；S4：将图像进行合并处理最终得到图像的消失点；S5：与对步骤S2同时，对图像进行显著性检测，获得图像的显著性目标；S6：结合所检测到的消失点，确定车辆行驶的方向和变化趋势。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术具体涉及一种复杂环境下的道路检测方法。
技术介绍
随着科技的广泛应用和社会经济的不断发展，同时高精密电子设备的不断研发和更新换代，价格的降低其用途也变得更加广泛。在这日新月异的发展前提下，人们也越来越注重出行时的舒适、快捷及安全。因此有越来越多的人们关注车辆的智能化，希望能够获得更加有帮助的系统来获得便捷的出行和避免事故出现的危害。智能车辆系统需要多方面的技术，诸如视频采集，道路检测、数据处理等。作为智能车辆驾驶系统的基础核心技术，随着研究的深化，道路检测技术的发展也变得更加重要，因此，道路检测技术的研究工作成为计算机视觉研究的重要主题，特别是在自动驾驶、汽车碰撞预警和行人检测方面具有重大的应用，道路检测技术的主要目的通过查找车辆周围环境，寻找可供车辆通行的区域，包括车辆在道路中的行驶方向和通行道路区域，工作应用在户外真实环境下的无人驾驶技术受到诸多环境的影响，使得道路检测方法的应用也受到了巨大限制，为了能够更好获得道路检测技术，得到更好的检测结果，更加先进和实用的方法需要我们不断的更新和探索。复杂环境下道路检测受到更多因素的影响，使得很多已有算法受到严重影响。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种复杂环境下的道路检测方法。复杂环境下的道路检测方法，包括以下步骤：S1：通过装置于车辆内的摄像机实时的采集行驶道路路面信息，将获得的车辆行驶视频按照帧分割成一系列的图像序列，并按照一定的选择规则选取图像进行预处理；S2：将预处理后的图像通过图像纹理分割，划分为纹理及结构相似的若干个不同区域；S3：在纹理相似的图像道路区域中，选择车辆行驶前方的两块相对称的纹理区，进行低秩序分解，获取道路区域的图像低秩序纹理方向及其延长线；S4：将图像进行合并处理最终得到图像的消失点；S5：与对步骤S2同时，对图像进行显著性检测，获得图像的显著性目标；S6：结合步骤S4中所检测到的消失点，确定车辆行驶的方向和变化趋势。进一步的，所述图像纹理分割方法具有如下：S2-1：首先利用Matlab算法将图像进行L级小波分解为：其中，H和G代表低通滤波器和高通滤波器，r和c代表行和列，l∈{1,2,...,L本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种复杂环境下的道路检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过装置于车辆内的摄像机实时的采集行驶道路路面信息，将获得的车辆行驶视频按照帧分割成一系列的图像序列，并按照一定的选择规则选取图像进行预处理；S2：将预处理后的图像通过图像纹理分割，划分为纹理及结构相似的若干个不同区域；S3：在纹理相似的图像道路区域中，选择车辆行驶前方的两块相对称的纹理区，进行低秩序分解，获取道路区域的图像低秩序纹理方向及其延长线；S4：将图像进行合并处理最终得到图像的消失点；S5：与对步骤S2同时，对图像进行显著性检测，获得图像的显著性目标；S6：结合步骤S4中所检测到的消失点，确定车辆行驶的方向和变化趋势。

【技术特征摘要】
1.一种复杂环境下的道路检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过装置于车辆内的摄像机实时的采集行驶道路路面信息，将获得的车辆行驶视频按照帧分割成一系列的图像序列，并按照一定的选择规则选取图像进行预处理；S2：将预处理后的图像通过图像纹理分割，划分为纹理及结构相似的若干个不同区域；S3：在纹理相似的图像道路区域中，选择车辆行驶前方的两块相对称的纹理区，进行低秩序分解，获取道路区域的图像低秩序纹理方向及其延长线；S4：将图像进行合并处理最终得到图像的消失点；S5：与对...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈锡清，
申请(专利权)人：南宁市浩发科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广西;45