一种基于机场跑道刻线的轨迹校准方法技术

本发明专利技术提供一种基于机场跑道刻线的轨迹校准方法，包括获取摄像头采集的原始图像；将原始图像转化为灰度图像；对灰度图像进行车道线内边缘点提取得到车道线内边缘；对车道线内边缘进行拟合得到车道线内边缘坐标位置；根据车道线内边缘坐标位置，确定基准线；在基线上确定近点和远点，近点到车辆的距离小于远点到车辆的距离；根据近点、远点及车辆中轴线，确定车辆在车体世界坐标系中的车辆偏航角，及时对车辆轨迹偏离航线进行纠正，避免发生事故。避免发生事故。避免发生事故。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机场跑道刻线的轨迹校准方法


[0001]本专利技术涉及轨迹校准方法
，具体为一种基于机场跑道刻线的轨迹校准方法。

技术介绍

[0002]随着航空运量的增长和机场规模的扩大，机场跑道刻线容易影响机场安全和运行效率，因此对机场跑道刻线进行轨迹校准十分重要；但在现有技术中惯性导航设备价格较昂贵，每次使用之前需要较长的初始对准时间，降低了工作效率。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于机场跑道刻线的轨迹校准方法，及时对车辆轨迹偏离航线进行纠正，避免发生事故的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案一种基于机场跑道刻线的轨迹校准方法，包括以下步骤，
[0005]S1：获取摄像头采集的原始图像；
[0006]S2：将原始图像转化为灰度图像；
[0007]S3：对灰度图像进行车道线内边缘点提取得到车道线内边缘；
[0008]S4：对车道线内边缘进行拟合得到车道线内边缘坐标位置；
[0009]S5：根据车道线内边缘坐标位置，确定基准线；
[0010]S6：在基线上确定近点和远点，近点到车辆的距离小于远点到车辆的距离；
[0011]S7：根据近点、远点及车辆中轴线，确定车辆在车体世界坐标系中的车辆偏航角。
[0012]作为上述技术方案的进一步改进，在步骤S1中，原始图像进行图像去噪和图像增强；图像去噪采用中值滤波；图像增强采用灰度变换和直方图均衡化。
[0013]作为上述技术方案的进一步改进，中值滤波设置一个滤波窗口，然后用窗口逐行逐列扫描图像序列上的点，同时用窗口内各原始值的中值代替窗口中心点的值，直到扫描完毕。
[0014]作为上述技术方案的进一步改进，中值滤波用某数字序列点邻域内各值的中间值来代替原序列该点的值，定义n个数，x1，x2，x3，......，x
n
[0015]把这n个数按值的大小顺序如下：
[0016]x1≤x2≤x3≤...≤x
n
[0017]y＝Med{x1，x2，x3，...，x
n
}
[0018]此时，y就称为序列x1，x2，..xn的中值；
[0019]假设一个表示各点灰度值的数组如下：
[0020]{x
ij
，(i，j)∈I2}
[0021]那么，中值滤波定义如下：
[0022]y
ij
＝Med{x
(i+r)，(j+s)
，r，s∈A，(i，j)∈I2}
[0023]其中，A表示滤波窗口，Yij就是A内的数组中值。
[0024]作为上述技术方案的进一步改进，灰度变换为灰度变换基础
[0025]首先引入一个灰度变换函数的概念：
[0026]S＝T(r)
[0027]r和s分别代表了灰度变换前后的像素值，T是把像素r映射到像素s的一种变换。
[0028]作为上述技术方案的进一步改进，直方图均衡化通过调整图像的灰度直方图分布范围来调整图像对比度，可以将原始灰度图像的直方图从某个比较集中的灰度范围内变成在全部灰度范围内的均匀分布。
[0029]作为上述技术方案的进一步改进，在步骤S2中，灰度图像亮度丢失处理采用灰度插值法，灰度插值法包括最近邻域插值法、双线性插值法和双三次插值法。
[0030]作为上述技术方案的进一步改进，在步骤S3中，首先利用模糊增强的方法对获取到的图像进行预处理；接着对图像进行阈值分割获得二值图像；然后通过设定图像感兴趣区域，减少计算机运算量；最后在感兴趣区域内，对图像进行Canny边缘检测。
[0031]作为上述技术方案的进一步改进，在步骤S4中，用霍夫变换提取出直线段；并在原图对应区域用红线描出机场跑道刻线。
[0032]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：通过相机对地面刻线进行图像采集，根据图像中刻线的角度来判断车辆行驶的轨迹方向，及时对车辆轨迹偏离航线进行纠正，避免发生事故。
附图说明
[0033]图1所示为本专利技术的基于机场跑道刻线的轨迹校准方法示意图；
具体实施方式
[0034]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0035]本专利技术公开一种基于机场跑道刻线的轨迹校准方法，包括以下步骤，
[0036]S1：获取摄像头采集的原始图像；
[0037]S2：将原始图像转化为灰度图像；
[0038]S3：对灰度图像进行车道线内边缘点提取得到车道线内边缘；
[0039]S4：对车道线内边缘进行拟合得到车道线内边缘坐标位置；
[0040]S5：根据车道线内边缘坐标位置，确定基准线；
[0041]S6：在基线上确定近点和远点，近点到车辆的距离小于远点到车辆的距离；
[0042]S7：根据近点、远点及车辆中轴线，确定车辆在车体世界坐标系中的车辆偏航角。
[0043]在S1中，摄像头采集的原始图像，由于机场跑道刻线情况的随机性使得采集到的机场跑道图像会存在着各种噪声，例如，阴影、随机噪声、油污、水渍干扰等。并且不间断的图像信息在取样、量化等过程中会有寄生效应和干扰噪声，图片质量会因此而降低，尤其是在牵引车搭载相机采集图像时本身就带有难以克服的抖动性，因此有必要对机场跑道刻线
图像去噪和图像增强。因此，需要对这些噪声进行处理以便更好的对机场跑道刻线图像进行识别。
[0044]本方案中图像去噪采用中值滤波。去除噪声的有效处理手段，需要借助数组的定义来完成。它的原理核心是用某数字序列点邻域内各值的中间值来代替原序列该点的值。为展示其运算过程，首先，定义n个数，如下所示：
[0045]x1，x2，x3，......，x
n
[0046]把这n个数按值的大小顺序如下：
[0047]x1≤x2≤x3≤...≤x
n
[0048]y＝Med{x1，x2，x3，...，x
n
}
[0049]此时，y就称为序列x1，x2，..xn的中值。
[0050]同理，假设一个表示各点灰度值的数组如下：
[0051]{x
ij
，(i，j)∈I2}
[0052]那么，中值滤波定义如下：
[0053]y
ij
＝Med{x
(i+r)，(j+s)
，r，s∈A，(i，j)∈I2}
[0054]其中，A表示滤波窗口，Yij就是A内的数组中值。
[0055]通过中值滤波的计算公式，可以对中值滤波器在道路表面缺陷图像上的应用进行一个展示，中值滤波的滤波过程为：首先，设置一个滤波窗口，然本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机场跑道刻线的轨迹校准方法，其特征在于，包括以下步骤，S1：获取摄像头采集的原始图像；S2：将原始图像转化为灰度图像；S3：对灰度图像进行车道线内边缘点提取得到车道线内边缘；S4：对车道线内边缘进行拟合得到车道线内边缘坐标位置；S5：根据车道线内边缘坐标位置，确定基准线；S6：在基线上确定近点和远点，近点到车辆的距离小于远点到车辆的距离；S7：根据近点、远点及车辆中轴线，确定车辆在车体世界坐标系中的车辆偏航角。2.根据权利要求1所述的一种基于机场跑道刻线的轨迹校准方法，其特征在于，在步骤S1中，原始图像进行图像去噪和图像增强；图像去噪采用中值滤波；图像增强采用灰度变换和直方图均衡化。3.根据权利要求2所述的一种基于机场跑道刻线的轨迹校准方法，其特征在于，中值滤波设置一个滤波窗口，然后用窗口逐行逐列扫描图像序列上的点，同时用窗口内各原始值的中值代替窗口中心点的值，直到扫描完毕。4.根据权利要求3所述的一种基于机场跑道刻线的轨迹校准方法，其特征在于，中值滤波用某数字序列点邻域内各值的中间值来代替原序列该点的值，定义n个数，x1，x2，x3，......，x
n
把这n个数按值的大小顺序如下：x1≤x2≤x3≤...≤x
n
y＝Med{x1，x2，x3，...，x
n
}此时，y就称为序列x1，x2，..xn的中值；假设一个表示各点灰度值的数组如下：{x
ij

【专利技术属性】
技术研发人员：勾志阳，郭佳佳，吴树林，韩小刚，裘宏伟，
申请(专利权)人：普达迪泰天津智能装备科技有限公司，
类型：发明
国别省市：