[发明专利]一种车道线的检测方法

权利要求书

1.一种车道线的检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1，通过车载的图像传感器获取道路图像I_t，其中t为帧号；

步骤2，对所述道路图像进行预处理，得到经过预处理后的道路图像I_p,t；

步骤3，检测预处理后的道路图像I_p,t中的边缘信息，获得边缘图像I_e,t以及每个边缘点的梯度方向；

步骤4，从所述边缘图像I_e中检测直线，得到直线集合{l_t,i|l_t,i=(k_t,i,b_t,i),i=1,2,…N}，其中，k和b分别为直线的斜率和截距，N为检测到的直线的数量；

步骤5，利用步骤4中获取的直线估计所述道路图像中消隐点的位置；

步骤6，利用消隐点约束来滤除所述步骤4中得到的直线中的部分噪声；

步骤7，通过构建跟踪门来进一步滤除直线中的噪声，得到左右两边的候选直线集；

步骤8，计算所述候选直线集中每条候选直线的后验概率，然后从左、右候选直线集中选择一对后验概率最大的直线来拟合车道的左边线和右边线，最终得到检测出来的车道线。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤4中，使用累积概率霍夫变换从所述边缘图像I_e,t中检测存在的直线。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在直线边缘点投票的过程中，每个边缘点只为与其梯度方向垂直或者近似垂直的直线投票。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤5中，利用图像空间X-Y中直线交点与参数空间K-B中直线间的对偶性，将图像空间X-Y中的消隐点估计问题转换为参数空间K-B中的参数估计问题。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用图像空间X-Y中直线与参数空间K-B中的点间的对偶性，将获取的直线l_t,i转化为参数空间K-B中的点(k_t,i,b_t,i)，若图像空间X-Y中消隐点的位置为(x_v,y_v)，那么在参数空间K-B中，(k_t,i,b_t,i)所在的直线l可以表示为b=-x_v·k+y_v。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，同时使用检测到的直线和上一帧中消隐点的位置作为约束。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，使用权重w_t,i来衡量一个参数空间K-B中的点(k_t,i,b_t,i)是内点的概率，并将权重看作是隐变量，然后采用期望最大化算法来迭代估计消隐点的位置。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤6中，首先计算消隐点(x_v,t,y_v,t)与每条直线l_t,i之间的距离d_t,i，如果该距离大于给定的距离阈值r_e，则认为该直线为噪声。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤7中，利用跟踪门确定候选直线的步骤进一步包括以下步骤：

步骤71，构建左、右跟踪门；

步骤72，如果一条直线与对应的跟踪门的上、下底边的交点均在所在底边的两个端点之间，则该直线被看作是一条候选直线。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤8中候选直线的后验概率的计算进一步包括以下步骤：

步骤81，对于每条候选直线，利用其邻域内的灰度信息计算其似然概率；

步骤82，利用第t-1帧中检测到的道路标线L_t-1计算候选直线l_t,i的先验概率；

步骤83，根据得到的似然概率和先验概率计算得到候选直线l_t,i的后验概率。