[发明专利]一种道路检测方法、装置及终端

说明书

本发明实施例提供了一种道路检测方法、装置及终端，所述方法包括：采集两帧道路图像，并分别确定两帧所述道路图像的灰度均值和二值化特征值；若两帧所述道路图像之间的灰度均值的差值小于第一预设阈值，根据上一帧道路图像的二值化特征值校正当前帧道路图像的二值化特征值；根据所述校正后的二值化特征值，对所述当前帧道路图像进行二值化处理，得到二值化道路图像并确定道路区域。根据本发明实施例，避免将道路背景区域识别为车道指示区域，提升了道路检测的准确率。

技术领域

本发明涉及辅助驾驶技术领域，特别是涉及一种道路检测方法、装置及终端。

背景技术

目前，无人驾驶技术、辅助驾驶技术得到了广泛的应用，而无人驾驶技术、辅助驾驶技术的实现依赖于准确的道路检测结果。

在进行道路检测时，通常是通过车辆上的摄像头，针对车辆前方的道路，采集道路图像，并识别该道路图像中的斑马线、车道线，根据该斑马线、车道线，调整车辆在道路上的行车方向和行车速度。

在一个道路图像中，除了斑马线、车道线，还可能包含有大量的道路背景，例如，没有任何指示标识的道路、天空、树木、行车等。为了区分道路图像中的斑马线、车道线和道路背景，目前通常通过二值化处理，将道路图像处理成一个二值化图像，从而便于识别其中的斑马线、车道线。

然而，在将道路图像处理成二值化图像时，如果道路图像中所包含的道路背景较多时，可能会得到错误的二值化图像，针对错误的二值化图像进行识别，可能会将道路背景识别为斑马线或车道线，影响了道路检测的准确率。

因此，目前的道路检测方法存在着道路检测准确率较低的问题。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种道路检测方法、装置及终端。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种道路检测方法，所述方法包括：

采集两帧道路图像，并分别确定两帧所述道路图像的灰度均值和二值化特征值；

若两帧所述道路图像之间的灰度均值的差值小于第一预设阈值，根据上一帧道路图像的二值化特征值校正当前帧道路图像的二值化特征值；

根据所述校正后的二值化特征值，对所述当前帧道路图像进行二值化处理，得到二值化道路图像并确定道路区域。

可选地，所述根据上一帧道路图像的二值化特征值校正当前帧道路图像的二值化特征值的步骤，包括：

根据所述上一帧道路图像的二值化特征值和所述当前帧道路图像的二值化特征值，确定第一权重值和第二权重值；

计算所述第一权重值和所述上一帧道路图像的二值化特征值的第一乘积，以及，计算所述第二权重值和所述当前帧道路图像的二值化特征值的第二乘积；

计算所述第一乘积和所述第二乘积之和，作为所述校正后的二值化特征值。

可选地，所述根据所述校正后的二值化特征值，对所述当前帧道路图像进行二值化处理的步骤，包括：

将所述当前帧道路图像的像素点的灰度值与所述校正后的二值化特征值进行比较；

将灰度值大于所述校正后的二值化特征值的像素点转换为高亮度像素点，以及，将灰度值小于所述校正后的二值化特征值的像素点转换为低亮度像素点。

可选地，所述道路区域包括车道指示区域和道路背景区域，至少两个像素点之间具有关联关系，所述确定道路区域的步骤，包括：

从所述二值化道路图像中，提取具有关联关系的高亮度像素点，作为所述车道指示区域；

从所述二值化道路图像中，提取具有关联关系的低亮度像素点，作为所述道路背景区域。