道路边缘检测方法、装置及车辆制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种道路边缘检测方法，包括：获取包含车辆所行驶的当前道路的道路边缘信息的图像帧；对图像帧进行边缘检测以获取多个边缘点；利用多个边缘点提取多个直线线段；根据当前道路的路缘结构特性从多个直线线段中提取路缘线段。本发明专利技术还公开了一种道路边缘检测装置、车辆。通过上述方式，本发明专利技术能够实现自动检测车辆所行驶的当前道路的路缘线段，降低机手的操作复杂度且检测精度较高。

【技术实现步骤摘要】
道路边缘检测方法、装置及车辆
本专利技术涉及信息处理领域，特别是涉及一种道路边缘检测方法、装置及车辆。
技术介绍
有人驾驶车辆或自动驾驶车辆等车辆在行驶的过程中，经常需要检测车辆所行驶的当前道路的路缘线段，以便后续计算车辆与路缘线段之间的实际距离，保证车辆的安全行驶。现有技术中通常采用以下两种方法进行道路边缘的检测：一种为机手通过车辆上的反光镜检测当前道路的路缘线段；另一种为在车辆中安装摄像头，在采集到道路边缘图像后实时传送该图像至车辆中，以供机手进行人工检测道路边缘。本申请专利技术人在长期研发中发现，现有技术的两种道路边缘检测方法对于机手的操作要求较为复杂，机手劳动强度较大；在夜晚等光线环境较暗的情况下，机手难以看清道路边缘，检测精度较低。
技术实现思路
本专利技术主要解决的技术问题是提供一种道路边缘检测方法、装置及车辆，能够实现自动检测车辆所行驶的当前道路的路缘线段，降低机手的操作复杂度且检测精度较高。为解决上述技术问题，本专利技术采用的一个技术方案是：提供一种道路边缘检测方法，包括：获取包含车辆所行驶的当前道路的道路边缘信息的图像帧；对图像帧进行边缘检测，以获取多个边缘点；利用多个边缘点提取多个直线线段；根据当前道路的路缘结构特性从多个直线线段中提取路缘线段。其中，对图像帧进行边缘检测的步骤进一步包括：从图像帧中获取预先设定的标定点周围预定区域内的局部图像；在局部图像内进行边缘检测。其中，在局部图像内进行边缘检测的步骤进一步包括：计算局部图像内的像素点的灰度均值；根据局部图像内的像素点的灰度均值设定canny边缘检测算法的低阈值参数和高阈值参数，利用canny边缘检测算法在局部图像内进行边缘检测。其中，根据当前道路的路缘结构特性从多个直线线段中提取路缘线段的步骤包括：根据当前道路的道路边缘之间的实际距离与直线线段之间的像素距离的对比结果和/或根据当前道路的道路边缘两侧的实际颜色差异与直线线段两侧的像素颜色差异的对比结果从多个直线线段中提取路缘线段。其中，根据当前道路的道路边缘之间的实际距离与直线线段之间的像素距离的对比结果和/或根据当前道路的道路边缘两侧的实际颜色差异与直线线段两侧的像素颜色差异的对比结果从多个直线线段中提取路缘线段之前进一步包括：从多个直线线段中删除斜率不满足预定斜率要求的直线线段。其中，根据当前道路的道路边缘之间的实际距离与直线线段之间的像素距离的对比结果从多个直线线段中提取路缘线段的步骤包括：利用标定系数将在空间坐标系下获取的当前道路的道路边缘之间的实际距离和在图像坐标系下获取的直线线段之间的像素距离转换到同一坐标系，其中标定系数由预先设定的标定点在空间坐标系下的实际坐标和标定点在图像坐标系下的图像坐标计算获得；在同一坐标系下对当前道路的道路边缘之间的实际距离和直线线段之间的像素距离进行差值运算，并从中选择差值小于冗余误差的直线线段。其中，根据当前道路的道路边缘两侧的实际颜色差异与直线线段两侧的像素颜色差异的对比结果从多个直线线段中提取路缘线段的步骤包括：计算每一直线线段与相邻的直线线段之间或每一直线线段两侧的预定侧向宽度范围内的像素点的灰度均值，并根据灰度均值确定直线线段两侧的像素颜色差异；从多个直线线段中提取直线线段两侧的像素颜色差异与当前道路的道路边缘两侧的实际颜色差异一致或在误差允许范围内的直线线段。其中，根据当前道路的道路边缘之间的实际距离与直线线段之间的像素距离的对比结果和根据当前道路的道路边缘两侧的实际颜色差异与直线线段两侧的像素颜色差异的对比结果从多个直线线段中提取路缘线段的步骤包括：利用标定系数将在空间坐标系下获取的当前道路的道路边缘之间的实际距离和在图像坐标系下获取的直线线段之间的像素距离转换到同一坐标系，其中标定系数由预先设定的标定点在空间坐标系下的实际坐标和标定点在图像坐标系下的图像坐标计算获得；在同一坐标系下对当前道路的道路边缘之间的实际距离和直线线段之间的像素距离进行差值运算，并从中选择差值小于冗余误差的多个备选直线线段；计算每一备选直线线段与相邻的备选直线线段之间或每一备选直线线段两侧的预定侧向宽度范围内的像素点的灰度均值，并根据灰度均值确定备选直线线段两侧的像素颜色差异；从多个备选直线线段中提取备选直线线段两侧的像素颜色差异与当前道路的道路边缘两侧的实际颜色差异一致或在误差允许范围内的备选直线线段。其中，方法进一步包括：利用已获得的路缘线段对后续获取的后续图像帧的多个直线线段进行跟踪，进而从后续图像帧的多个直线线段中提取路缘线段。其中，方法进一步包括：根据路缘线段在图像坐标系下的像素坐标计算路缘线段在空间坐标系下相对于车辆的实际距离。为解决上述技术问题，本专利技术采用的另一技术方案是：提供一种道路边缘检测装置，包括：图像帧获取模块，用于获取包含车辆所行驶的当前道路的道路边缘信息的图像帧；边缘检测模块，用于对图像帧进行边缘检测，以获取多个边缘点；直线线段提取模块，用于利用多个边缘点提取多个直线线段；路缘线段提取模块，根据当前道路的路缘结构特性从多个直线线段中提取路缘线段。其中，边缘检测模块进一步用于从图像帧中获取预先设定的标定点周围预定区域内的局部图像，并在局部图像内进行边缘检测。其中，边缘检测模块进一步用于计算局部图像内的像素点的灰度均值，并根据局部图像内的像素点的灰度均值设定canny边缘检测算法的低阈值参数和高阈值参数，以及利用canny边缘检测算法在局部图像内进行边缘检测。其中，路缘线段提取模块进一步用于根据当前道路的道路边缘之间的实际距离与直线线段之间的像素距离的对比结果和/或根据当前道路的道路边缘两侧的实际颜色差异与直线线段两侧的像素颜色差异的对比结果从多个直线线段中提取路缘线段。其中，直线线段提取模块进一步用于在路缘线段提取模块根据当前道路的道路边缘之间的实际距离与直线线段之间的像素距离的对比结果和/或根据当前道路的道路边缘两侧的实际颜色差异与直线线段两侧的像素颜色差异的对比结果从多个直线线段中提取路缘线段之前，从多个直线线段中删除斜率不满足预定斜率要求的直线线段。其中，路缘线段提取模块进一步用于利用标定系数将在空间坐标系下获取的当前道路的道路边缘之间的实际距离和在图像坐标系下获取的直线线段之间的像素距离转换到同一坐标系，并在同一坐标系下对当前道路的道路边缘之间的实际距离和直线线段之间的像素距离进行差值运算，并从中选择差值小于冗余误差的直线线段，其中标定系数由预先设定的标定点在空间坐标系下的实际坐标和标定点在图像坐标系下的图像坐标计算获得。其中，路缘线段提取模块进一步用于计算每一直线线段与相邻的直线线段之间或每一直线线段两侧的预定侧向宽度范围内的像素点的灰度均值，并根据灰度均值确定直线线段两侧的像素颜色差异，进而从多个直线线段中提取直线线段两侧的像素颜色差异与当前道路的道路边缘两侧的实际颜色差异一致或在误差允许范围内的直线线段。其中，路缘线段提取模块进一步用于利用标定系数将在空间坐标系下获取的当前道路的道路边缘之间的实际距离和在图像坐标系下获取的直线线段之间的像素距离转换到同一坐标系，并在同一坐标系下对当前道路的道路边缘之间的实际距离和直线线段之间的像素距离进行差值运算，并从中选择差值小于冗余误差的多个备选直线线段，其中标定系数由预先设定的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种道路边缘检测方法，其特征在于，包括：获取包含车辆所行驶的当前道路的道路边缘信息的图像帧；对所述图像帧进行边缘检测，以获取多个边缘点；利用所述多个边缘点提取多个直线线段；根据所述当前道路的路缘结构特性从所述多个直线线段中提取路缘线段。

【技术特征摘要】
1.一种道路边缘检测方法，其特征在于，包括：获取包含车辆所行驶的当前道路的道路边缘信息的图像帧；对所述图像帧进行边缘检测，以获取多个边缘点；利用所述多个边缘点提取多个直线线段；根据当前道路的路缘结构特性从多个直线线段中提取路缘线段，该步骤包括：根据所述当前道路的道路边缘两侧的实际颜色差异与所述直线线段两侧的像素颜色差异的对比结果从所述多个直线线段中提取所述路缘线段。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述图像帧进行边缘检测的步骤进一步包括：从所述图像帧中获取预先设定的标定点周围预定区域内的局部图像；在所述局部图像内进行边缘检测。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述局部图像内进行边缘检测的步骤进一步包括：计算所述局部图像内的像素点的灰度均值；根据所述局部图像内的像素点的灰度均值设定canny边缘检测算法的低阈值参数和高阈值参数，利用所述canny边缘检测算法在所述局部图像内进行边缘检测。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前道路的路缘结构特性从所述多个直线线段中提取路缘线段的步骤还包括：根据所述当前道路的道路边缘之间的实际距离与所述直线线段之间的像素距离的对比结果从所述多个直线线段中提取所述路缘线段。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前道路的道路边缘之间的实际距离与所述直线线段之间的像素距离的对比结果和根据所述当前道路的道路边缘两侧的实际颜色差异与所述直线线段两侧的像素颜色差异的对比结果从所述多个直线线段中提取所述路缘线段之前进一步包括：从所述多个直线线段中删除斜率不满足预定斜率要求的所述直线线段。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前道路的道路边缘之间的实际距离与所述直线线段之间的像素距离的对比结果从所述多个直线线段中提取所述路缘线段的步骤包括：利用标定系数将在空间坐标系下获取的所述当前道路的道路边缘之间的实际距离和在图像坐标系下获取的所述直线线段之间的像素距离转换到同一坐标系，其中所述标定系数由预先设定的标定点在所述空间坐标系下的实际坐标和所述标定点在所述图像坐标系下的图像坐标计算获得；在所述同一坐标系下对所述当前道路的道路边缘之间的实际距离和所述直线线段之间的像素距离进行差值运算，并从中选择差值小于冗余误差的所述直线线段。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前道路的道路边缘两侧的实际颜色差异与所述直线线段两侧的像素颜色差异的对比结果从所述多个直线线段中提取所述路缘线段的步骤包括：计算每一所述直线线段与相邻的所述直线线段之间或每一所述直线线段两侧的预定侧向宽度范围内的像素点的灰度均值，并根据所述灰度均值确定所述直线线段两侧的像素颜色差异；从所述多个直线线段中提取所述直线线段两侧的像素颜色差异与所述当前道路的道路边缘两侧的实际颜色差异一致或在误差允许范围内的直线线段。8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前道路的道路边缘之间的实际距离与所述直线线段之间的像素距离的对比结果和根据所述当前道路的道路边缘两侧的实际颜色差异与所述直线线段两侧的像素颜色差异的对比结果从所述多个直线线段中提取所述路缘线段的步骤包括：利用标定系数将在空间坐标系下获取的所述当前道路的道路边缘之间的实际距离和在图像坐标系下获取的所述直线线段之间的像素距离转换到同一坐标系，其中所述标定系数由预先设定的标定点在所述空间坐标系下的实际坐标和所述标定点在所述图像坐标系下的图像坐标计算获得；在所述同一坐标系下对所述当前道路的道路边缘之间的实际距离和所述直线线段之间的像素距离进行差值运算，并从中选择差值小于冗余误差的多个备选直线线段；计算每一所述备选直线线段与相邻的所述备选直线线段之间或每一所述备选直线线段两侧的预定侧向宽度范围内的像素点的灰度均值，并根据所述灰度均值确定所述备选直线线段两侧的像素颜色差异；从所述多个备选直线线段中提取所述备选直线线段两侧的像素颜色差异与所述当前道路的道路边缘两侧的实际颜色差异一致或在误差允许范围内的备选直线线段。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：利用已获得的所述路缘线段对后续获取的后续图像帧的多个所述直线线段进行跟踪，进而从后续图像帧的多个所述直线线段中提取所述路缘线段。10.根据权利要求1-9任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：根据所述路缘线段在图像坐标系下的像素坐标计算所述路缘线段在空间坐标系下相对于所述车辆的实...

【专利技术属性】
技术研发人员：高灿，郑庆华，曾杨，易尧，龙亮，
申请(专利权)人：中联重科股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43