[发明专利]一种基于车道线检测的自动驾驶行驶区域判别方法

权利要求书

1.一种基于车道线检测的自动驾驶行驶区域判别方法，其特征在于：具体包括如下步骤：

(1)采集车道线图像，对采集的图像进行预处理；

(2)对预处理后的图像进行边缘化检测提取；

(3)对边缘化处理的图像进行霍夫变换处理，并进行预行驶区域检测；

(4)通过最小二乘法拟合得到检测的车道线，并提取预行驶区域。

2.根据权利要求1所述的一种基于车道线检测的自动驾驶行驶区域判别方法，其特征在于：所述步骤(1)中预处理分为两步，

首先对图像进行滤波去噪，采用高斯滤波算法：

其中，W表示高斯滤波核的权重；w_x、w_y表示像素在滤波核窗口内的坐标；σ为标准差；

再对滤波处理后的图像进行基于ROI区域的局部二值转化，灰度化方法为：Gary＝α*R+β*G，

其中，α、β表示权重系数，α+β＝1，R表示red红色，G表示green绿色。

3.根据权利要求1所述的一种基于车道线检测的自动驾驶行驶区域判别方法，其特征在于：所述步骤(2)中，图像边缘化检测提取分为两个步骤：

首先对待提取边缘的图像进行滤波处理，

滤波算法模型为：g(i,j)＝∑_k,lf(i+k,j+l)h(k,l)，

其中，f表示输入的灰度图像，g表示输出图像，h表示输出滤波器的滤波核，i、j表示像素坐标，k、l表示滤波核窗口的坐标，滤波核h为[-15 0 15]；

再对滤波处理后的图像进行基于ROI区域的局部二值转化，利用基于类间方差最大化的分割算法计算的局部阈值作为整幅图像的全局阈值，对整幅图像进行二值化分割。

4.根据权利要求1所述的一种基于车道线检测的自动驾驶行驶区域判别方法，其特征在于：所述步骤(3)具体包括两个步骤：

首先进行车道线划分，

车道划分方程为

其中，m表示斜率；x_intial表示直线的初始点的横坐标；x_final表示直线的终点的横坐标；x_center表示图像的中心像素点的横坐标；

然后将检测得到的左边车道与右边车道上的所有点分别进行曲线拟合，得到最终的车道线，形成预行驶区域。

5.根据权利要求4所述的一种基于车道线检测的自动驾驶行驶区域判别方法，其特征在于：所述步骤(4)具体包括：

计算步骤(3)中检测到的两条车道线在图像上最远处交汇于一点形成的车道线消失点，

消失点计算方程为：

其中m_l、m_r分别表示左、右侧车道线直线的斜率；b_l、b_r分别表示左右直线的截距；x_v、y_v分别表示消失点的横纵坐标；

通过车道线消失点和图像区域中心像素点的偏差判断车道线左右转向，判断转向方程为：

其中x_v表示消失点的横坐标，x_center表示图像的中心像素点的横坐标，Th表示先验阈值。