一种车道线识别方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种车道线识别方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：获取行车记录仪视频帧图片，并提取所述图片中每一个像素点的rgb值和二维坐标值，将其存储于三通道的二维数组中，所述二维数组中的行为像素点的横坐标，列为像素点的纵坐标；筛选出所述二维数组中rgb值大于设定阈值的像素点；基于像素点在所述二维数组中的分布状态识别车道线。本发明专利技术首先根据像素点的rgb值识别出属于车道线的像素点，然后使用符合车道线特征的规则进行车道线识别，快速准确稳定地实现车道线的识别，不会出现车道线漏检误检的情况，支持车道实线和虚线的检测，对车道线检测技术和车道线标注业务的提升产生积极效果，极大地节省了人力和时间成本。间成本。间成本。

【技术实现步骤摘要】
一种车道线识别方法、系统、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及车道线识别领域，更具体地，涉及一种车道线识别方法、系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的发展，计算机视觉算法在各行各业中得到广泛应用，其中的车道线检测技术就是一个分支，当前的开源的车道线检测算法效果越来越好，但依然存在鲁棒性差的问题，在模型已训练的数据集上测试效果好，而如果更换了道路环境，检测效果变差，而使用传统图像处理方法的效果更差，如果能找到一种方法能快速准确稳定地实现车道线的识别，那么将对车道线检测技术和车道线标注业务的提升产生深远影响。

技术实现思路

[0003]本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种车道线识别方法、系统、电子设备及存储介质。
[0004]根据本专利技术的第一方面，提供了一种车道线识别方法，包括：
[0005]获取行车记录仪视频帧图片，并提取所述图片中每一个像素点的rgb值和二维坐标值，将其存储于三通道的二维数组中，所述二维数组中的行为像素点的横坐标，列为像素点的纵坐标；
[0006]筛选出所述二维数组中rgb值大于设定阈值的像素点；
[0007]基于像素点在所述二维数组中的分布状态识别车道线。
[0008]在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以作出如下改进。
[0009]可选的，所述提取所述图片中每一个像素点的rgb值和二维坐标值，将其存储于三通道的二维数组中，包括：
[0010]基于matplotlib包中的image.imread()模块，提取所述图片中每一个像素点的rgb值和二维坐标值，将其存储于三通道的二维数组中，其中，每一个像素点的rgb值介于0～255之间。
[0011]可选的，所述筛选出所述二维数组中rgb值大于设定阈值的像素点，包括：
[0012]将所述二维数组中rgb值低于设定阈值的像素点的rgb值置为0，将rgb值高于设定阈值的像素点的rgb值置为255。
[0013]可选的，所述基于像素点在所述二维数组中的分布状态识别车道线，包括：
[0014]对于rgb值为255的所有像素点，在所述二维数组中从左向右扫描，若扫描到非零rgb值的像素点的坐标值呈斜向上的阶梯状分布且连续，则所述非零rgb值的像素点为左车道线的像素点，且记录下从左向右扫描的第一个像素点的坐标值a(x1，y1)和左车道线的斜率K1；
[0015]在所述二维数组中从右向左扫描，若扫描到非零rgb值的像素点的坐标值呈斜向上的阶梯状分布且连续，则所述非零rgb值的像素点为右车道线的像素点，且记录下从右向
左扫描的第一个像素点的坐标值b(x2，y2)和右车道线的斜率K2；
[0016]在所述二维数组中从左向右扫描，若扫描到非零rgb值的像素点的坐标值成斜向上的阶梯状分布且呈周期性间隔分布，则所述非零rgb值的像素点为车道中线。
[0017]可选的，还包括：
[0018]根据从左向右扫描的第一个像素点的坐标值a(x1，y1)和左车道线的斜率K1以及从右向左扫描的第一个像素点b(x2，y2)和右车道线的斜率K2，计算出左右车道线界限位置点x
’
；
[0019]其中，左车道线和右车道线的交点为第一顶点，a(x1，y1)为第二顶点，b(x2，y2)为第三顶点，三个顶点组成三角形，x
’
为三角形的底边中线与底边的交点，所述第二顶点和第三顶点组成三角形的底边；
[0020]删除识别出的左车道线中横坐标大于所述左右车道线界限位置点x
’
横坐标的像素点，以及删除识别出的右车道线中横坐标小于所述左右车道线界限位置点x
’
横坐标的像素点。
[0021]可选的，还包括：
[0022]将识别出的车道中线像素点的坐标值与左车道线和右车道线的像素点的坐标值进行对比，删除车道中线中与左车道线或右车道线中重叠的像素点。
[0023]可选的，所述基于像素点在所述二维数组中的分布状态识别车道线，之后还包括：
[0024]基于matplotlib包中的plt.plot()方法将左车道线、右车道线和车道中线的像素点连成线，实现左车道线、右车道线和车道中线的绘制。
[0025]根据本专利技术的第二方面，提供一种车道线识别系统，包括：
[0026]获取模块，用于获取行车记录仪视频帧图片；
[0027]提取模块，用于提取所述图片中每一个像素点的rgb值和二维坐标值，将其存储于三通道的二维数组中，所述二维数组中的行为像素点的横坐标，列为像素点的纵坐标；
[0028]筛选模块，用于筛选出所述二维数组中rgb值大于设定阈值的像素点；
[0029]识别模块，用于基于像素点在所述二维数组中的分布状态识别车道线。
[0030]根据本专利技术的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现车道线识别方法的步骤。
[0031]根据本专利技术的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现车道线识别方法的步骤。
[0032]本专利技术提供的一种车道线识别方法、系统、电子设备及存储介质，首先根据像素点的rgb值识别出属于车道线的像素点，然后使用符合车道线特征的规则进行车道线识别，快速准确稳定地实现车道线的识别，不会出现车道线漏检误检的情况，支持车道实线和虚线的检测，对车道线检测技术和车道线标注业务的提升产生积极效果，极大地节省了人力和时间成本。
附图说明
[0033]图1为本专利技术提供的一种车道线识别方法流程图；
[0034]图2为车道线的示意图；
[0035]图3为车道线的像素点的rgb值的分布示意图；
[0036]图4为车道线识别效果示意图；
[0037]图5为本专利技术提供的一种车道线识别系统的结构示意图；
[0038]图6为本专利技术提供的一种可能的电子设备的硬件结构示意图；
[0039]图7为本专利技术提供的一种可能的计算机可读存储介质的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0040]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。另外，本专利技术提供的各个实施例或单个实施例中的技术特征可以相互任意结合，以形成可行的技术方案，这种结合不受步骤先后次序和/或结构组成模式的约束，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时，应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本专利技术要求的保护范围之内。
[0041]基于
技术介绍
中的问题，本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车道线识别方法，其特征在于，包括：获取行车记录仪视频帧图片，并提取所述图片中每一个像素点的rgb值和二维坐标值，将其存储于三通道的二维数组中，所述二维数组中的行为像素点的横坐标，列为像素点的纵坐标；筛选出所述二维数组中rgb值大于设定阈值的像素点；基于像素点在所述二维数组中的分布状态识别车道线。2.根据权利要求1所述的车道线识别方法，其特征在于，所述提取所述图片中每一个像素点的rgb值和二维坐标值，将其存储于三通道的二维数组中，包括：基于matplotlib包中的image.imread()模块，提取所述图片中每一个像素点的rgb值和二维坐标值，将其存储于三通道的二维数组中，其中，每一个像素点的rgb值介于0～255之间。3.根据权利要求1或2所述的车道线识别方法，其特征在于，所述筛选出所述二维数组中rgb值大于设定阈值的像素点，包括：将所述二维数组中rgb值低于设定阈值的像素点的rgb值置为0，将rgb值高于设定阈值的像素点的rgb值置为255。4.根据权利要求3所述的车道线识别方法，其特征在于，所述基于像素点在所述二维数组中的分布状态识别车道线，包括：对于rgb值为255的所有像素点，在所述二维数组中从左向右扫描，若扫描到非零rgb值的像素点的坐标值呈斜向上的阶梯状分布且连续，则所述非零rgb值的像素点为左车道线的像素点，且记录下从左向右扫描的第一个像素点的坐标值a(x1，y1)和左车道线的斜率K1；在所述二维数组中从右向左扫描，若扫描到非零rgb值的像素点的坐标值呈斜向上的阶梯状分布且连续，则所述非零rgb值的像素点为右车道线的像素点，且记录下从右向左扫描的第一个像素点的坐标值b(x2，y2)和右车道线的斜率K2；在所述二维数组中从左向右扫描，若扫描到非零rgb值的像素点的坐标值成斜向上的阶梯状分布且呈周期性间隔分布，则所述非零rgb值的像素点为车道中线。5.根据权利要求4所述的车道线识别方法，其特征在于，还包括：根据从左向右扫描的第一个像素点的坐标值a(x1，y1)和左车道线的斜率K1以及从右向左扫...

【专利技术属性】
技术研发人员：周风明，郝江波，朱光华，
申请(专利权)人：武汉光庭信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：