一种车道线的检测方法、检测装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种车道线的检测方法、检测装置及计算机可读存储介质，该方法包括：获取道路图像；从道路图像中提取满足车道线提取条件的多个边缘点；计算边缘点的梯度方向；根据梯度方向将多个边缘点划分至不同的边缘点集合；对边缘点集合进行筛选，得到最佳边缘点集合；根据最佳边缘点集合拟合出车道线的边缘曲线。通过上述方式，本申请能够提高车道线检测的准确度。

A lane line detection method, detection device and computer readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种车道线的检测方法、检测装置及计算机可读存储介质
本申请涉及车辆
，具体涉及一种车道线的检测方法、检测装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
车道线检测是高级驾驶辅助系统(ADAS，AdvancedDrivingAssistantSystem)和自动驾驶应用中一个关键的技术，利用装载在车辆上的摄像头拍摄前方图像，检测出车辆前方的车道线，估计车辆距离车道线的位置，对车道偏离进行预警或保持车辆在车道内正常行驶不偏离车道。传统的车道线检测算法可采用Canny边缘检测算法检测出车道线的边缘，然后利用霍夫(Hough)直线变换把图像中潜在的直线检测出来，再通过车道的一些几何限制查找到车道线；但是采用霍夫直线变换检测只能对直车道或近似直车道有较好的检测效果，当车道线的弯道半径很大时，采用直线检测的方案就会失效。此外，还有基于深度学习的车道线检测方法，虽然基于深度学习的车道线检测方法可以检测出转弯半径很大的车道线，但对数据的要求比较高，需要大量的标注数据进行训练。
技术实现思路
本申请提供一种车道线的检测方法、检测装置及计算机可读存储介质，能够提高车道线检测的准确度。为解决上述技术问题，本申请采用的技术方案是：提供一种车道线的检测方法，该方法包括：获取道路图像；从道路图像中提取满足车道线提取条件的多个边缘点；计算边缘点的梯度方向；根据梯度方向将多个边缘点划分至不同的边缘点集合；对边缘点集合进行筛选，得到最佳边缘点集合；根据最佳边缘点集合拟合出车道线的边缘曲线。为解决上述技术问题，本申请采用的另一技术方案是：提供一种车道线的检测装置，该车道线的检测装置包括互相连接的存储器和处理器，其中，存储器用于存储计算机程序，计算机程序在被处理器执行时，用于实现上述的车道线的检测方法。为解决上述技术问题，本申请采用的另一技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质用于存储计算机程序，计算机程序在被处理器执行时，用于实现上述的车道线的检测方法。通过上述方案，本申请的有益效果是：可从获取到的道路图像中提取满足车道线提取条件的多个边缘点，然后计算每个边缘点的梯度方向，并根据边缘点的梯度方向对所有边缘点进行分类，得到多个边缘点集合，再从这些边缘点集合中选择出最佳边缘点集合，通过对最佳边缘点集合中的边缘点进行曲线拟合，得到拟合车道线，能够提高车道线检测的准确度。附图说明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。其中：图1是本申请提供的车道线的检测方法一实施例的流程示意图；图2是本申请提供的车道线的检测方法另一实施例的流程示意图；图3是本申请提供的车道线的检测装置一实施例的结构示意图；图4是本申请提供的计算机存储介质一实施例的结构示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性的劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。请参阅图1，图1是本申请提供的车道线的检测方法一实施例的流程示意图，该方法包括：步骤11：获取道路图像。在车辆的行驶过程中，可利用车辆上的成像设备对当前道路进行拍摄，得到当前场景下的道路图像。步骤12：从道路图像中提取满足车道线提取条件的多个边缘点。在获取到当前的道路图像后，可利用边缘检测方法从道路图像中提取出多个边缘点，该边缘点可为车道线上的点；车道线一般为黄色或白色，与道路的颜色不同，为了方便提取边缘，道路图像可以为灰度图像，可以在利用成像设备采集到彩色图像后，将彩色图像转换为灰度图像。步骤13：计算边缘点的梯度方向。在从道路图像中提取出来边缘点后，可计算出边缘点的梯度方向。步骤14：根据梯度方向将多个边缘点划分至不同的边缘点集合。可按照每个边缘点的梯度方向将所有的边缘点划分为多个边缘点集合，每个边缘点集合中的边缘点可对应一条边缘，该边缘点集合包括至少一个边缘点，不同的边缘点集合不包含相同的边缘点；例如，检测出边缘点E1至E10，这些边缘点被分成三个边缘点集合A1至A3，边缘点集合A1包括边缘点E1、边缘点E2以及边缘点E3，边缘点集合A2包括边缘点E4、边缘点E5、边缘点E6以及边缘点E7，边缘点集合A3包括边缘点E8、边缘点E9以及边缘点E10。步骤15：对边缘点集合进行筛选，得到最佳边缘点集合。在划分出多个边缘点集合后，对这些边缘点集合进行筛选，从中选择出与实际车道线最接近的最佳边缘点集合。步骤16：根据最佳边缘点集合拟合出车道线的边缘曲线。利用道路图像上的点与地面上的点之间的对应关系，将道路图像上的最佳边缘点转换到地面上的最佳边缘点，并对地面上的最佳边缘点进行曲线拟合，从而得到车道线的边缘曲线。本实施例提供了一种车道线的检测方法，先从拍摄到的道路图像中提取满足车道线提取条件的多个边缘点，然后计算每个边缘点的梯度方向，并依据边缘点的梯度方向对多个边缘点进行分类，得到多个边缘点集合，再从这些边缘点集合中筛选出最佳边缘点集合，通过对最佳边缘点集合中的边缘点拟合，得到拟合车道线，能够提高车道线检测的准确度。请参阅图2，图2是本申请提供的车道线的检测方法另一实施例的流程示意图，该方法包括：步骤201：获取道路图像，并沿预定的扫描方向遍历道路图像上的像素点。该预定的扫描方向可以为从下往上、从左往右。步骤202：将沿扫描方向的位于遍历到的当前像素点前向的预定数量的前向像素点的像素值求和与位于当前像素点后向的预定数量的后向像素点的像素值求和进行差值运算，以获得当前像素点的梯度值。预定数量由车道线在道路图像中的像素宽度决定，像素宽度由车道线的实际宽度和用于拍摄道路图像的成像设备的成像参数预先计算获得；车道线的实际宽度是已知的，比如，300mm，成像设备可以为摄像机，成像参数可以为摄像机的内参与外参，摄像机可安装在车辆的前挡风玻璃上或者安装在车辆上的机器人上面，可预先对摄像头的内参与外参进行标定，以确定摄像机模型，以便通过标定的成像参数计算一些度量信息；例如，地面上A点映射到道路图像上的a点，通过a点在道路图像上的坐标可计算出A点距离摄像机的距离；如果距离摄像机1m远的地方有两点A和B，如果A点与B点的距离是100mm，则可以计算出A点和B点在道路图像上的映射a点和b点之间的像素距离。在一具体的实施例中，假设道路图像的大小为M*N，对于道路图像中的第i行来说，300mm的车道线的宽度被映射成道路图像中的p(i)个像素宽度，当从左往右扫描道路图像的第i行像素时，计算扫描点右边p(i)个像素的像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车道线的检测方法，其特征在于，包括：/n获取道路图像；/n从所述道路图像中提取满足车道线提取条件的多个边缘点；/n计算所述边缘点的梯度方向；/n根据所述梯度方向将所述多个边缘点划分至不同的边缘点集合；/n对所述边缘点集合进行筛选，得到最佳边缘点集合；/n根据所述最佳边缘点集合拟合出车道线的边缘曲线。/n

【技术特征摘要】
1.一种车道线的检测方法，其特征在于，包括：
获取道路图像；
从所述道路图像中提取满足车道线提取条件的多个边缘点；
计算所述边缘点的梯度方向；
根据所述梯度方向将所述多个边缘点划分至不同的边缘点集合；
对所述边缘点集合进行筛选，得到最佳边缘点集合；
根据所述最佳边缘点集合拟合出车道线的边缘曲线。


2.根据权利要求1所述的车道线的检测方法，其特征在于，所述从所述道路图像中提取满足车道线提取条件的多个边缘点的步骤，包括：
沿预定的扫描方向遍历所述道路图像上的像素点；
将沿所述扫描方向的位于遍历到的当前像素点前向的预定数量的前向像素点的像素值求和与位于所述当前像素点后向的所述预定数量的后向像素点的像素值求和进行差值运算，以获得所述当前像素点的梯度值，其中，所述预定数量由所述车道线在所述道路图像中的像素宽度决定；
沿所述扫描方向依次选择所述梯度值的两个相邻峰值所对应的像素点作为候选对；
根据所述候选的像素值确定所述车道线的边缘点。


3.根据权利要求2所述的车道线的检测方法，其特征在于，所述根据所述候选的像素值确定所述车道线的边缘点的步骤，包括：
判断所述候选对中的两个所述像素点之间的像素间距与所述像素宽度之间的绝对差值是否小于预设阈值；
若小于所述预设阈值，则将所述候选对中的两个所述像素点作为所述车道线的边缘点。


4.根据权利要求2所述的车道线的检测方法，其特征在于，
所述像素宽度由所述车道线的实际宽度和用于拍摄所述道路图像的成像设备的成像参数预先计算获得。


5.根据权利要求1所述的车道线的检测方法，其特征在于，所述计算所述边缘点的梯度方向的步骤，包括：
将所述边缘点的自相关矩阵的最大特征值对应的特征向量的方向作为所述边缘点...

【专利技术属性】
技术研发人员：李扬，庞建新，熊友军，
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：广东;44