[发明专利]一种基于快速标记连通的停止线检测与测距方法

说明书

本发明涉及基于快速标记连通的停止线检测与测距方法，对目标区域进行摄像机镜头标定；采集路面灰度图片，提取感兴趣区域；对提取出来的感兴趣区域进行预处理得到二值图；判断图像中是否存在斑马线，如果存在，则根据斑马线与停止线之间的关系检测停止线，完成停止线检测；否则检测图像中是否存在路面标识符；如果存在路面标识符，则根据路面标识符与停止线之间的关系检测停止线，完成停止线检测；如果检测到停止线，则根据透视图像计算车与停止线之间的距离。本发明通过统计连通域信息，利用斑马线、路面标识符等辅助信息共同完成停止线的有无判断，记录停止线在图像中所在的位置，结合透视变换与标定，计算出停止线距离汽车的实际物理位置。

技术领域

本发明涉及智能驾驶领域，具体地说是一种基于快速标记连通的停止线检测与测距方法。

背景技术

随着社会与科学技术的发展，汽车在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。汽车给人们生活带来便利的同时，也为人们的安全带来了巨大的隐患，尤其是在道路交通路口，这种隐患尤为严重。自动驾驶技术与无人驾驶的发展，为解决这个隐患带来了福音。

目前自动驾驶与无人驾驶中，常采用以霍夫变换为主体的停止线检测技术。该技术是在采集到的灰度图像中，用预处理技术、图像边缘化技术、霍夫变换技术来检测图像中的“直线”，并通过直线的角度等先验性知识来判断是否存在停止线。因霍夫变换算法非常耗时，导致算法整体耗时偏高，不能满足现在车载实时性系统的需求。

在智能驾驶图像领域中，标记联通方法作为一个基本方法有着极其重要的作用和广泛的应用。在停止线的检测中，无论是切割感兴趣区域还是停止线位置的判断，都需要标记联通函数。而现在的标记连通函数，往往只能将连通区域置为相同值，给出一个连通域矩阵。而我们需要的单个连通域在图像中的起始行、终止行、起始列、终止列、连通域内点的个数、连通域的高、连通域的宽等统计信息，都没有给出，需要通过统计连通域矩阵来给出。而再次统计，不但消耗大量的时间，还容易造成错误。

现在停止线检测算法之中，只能检测停止线的有无，而不能给出停止线在图像中的具体位置，更不能给出车辆距离停止线的距离，只能给出一个相对距离的预警。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于快速标记连通的停止线检测与测距方法，通过统计连通域信息，并利用斑马线、路面标识符等辅助信息共同完成停止线的有无判断，并记录停止线在图像中所在的位置。本发明还采用了一种快速统计图像标记连通信息的方法，快速给出图像中，每个连通区域的统计信息，用来加快停止线的检测速度。并结合透视变换与标定，计算出停止线距离汽车的实际物理位置。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：

一种基于快速标记连通的停止线检测与测距方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：对目标区域进行摄像机镜头标定；

步骤2：采集路面灰度图片，提取感兴趣区域；

步骤3：对提取出来的感兴趣区域进行预处理得到二值图；

步骤4：判断图像中是否存在斑马线，如果存在，则根据斑马线与停止线之间的关系检测停止线，完成停止线检测；否则检测图像中是否存在路面标识符；

步骤5：如果存在路面标识符，则根据路面标识符与停止线之间的关系检测停止线，完成停止线检测；

步骤6：如果检测到停止线，则根据透视图像计算车与停止线之间的距离，程序结束，否则，程序结束。

所述提取感兴趣区域的过程为，一个车道内的梯形的区域，通过行近邻差值法，将该梯形区域转化为矩形区域，即为感兴趣区域；所述行近邻差值法为：将任意长度的行，通过近邻差值，拉伸为指定宽度的行。