[发明专利]一种基于Kalman滤波的道线灭点跟踪方法

权利要求书

1.一种基于Kalman滤波的道线灭点跟踪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一:对输入的图像检测边缘像素，由边缘像素以Hough变换算法检测线段；

步骤二:对检测所得的线段，以线段上的点为锚点，以多个尺度和偏移提取图像块，以预先训练的分类器识别提取的图像块是否为道线块；

步骤三:对线段上有图像块被识别为道线块的点的数目进行计数，若该数目大于预设的阈值则将对应的线段加入候选线段集合，且计算对应该线段的权值等于有图像块被识别为道线块的点的数目除以线段的长度；

步骤四:延伸候选线段集合中的每条线段成为直线，对非平行直线，计算两两直线之间的交点，以交点的二维坐标为样本，计算所有样本的加权平均值和协方差矩阵；

所述对非平行直线，计算两两直线之间的交点，以交点的二维坐标为样本，计算所有样本的加权平均值和协方差矩阵，包括：

对任意两条线段L_i和L_j，权值分别为η_i和η_j，且延伸线段L_i和L_j形成的直线存在交点，则该交点被赋予权值：η_i+η_j；

设交点样本集合为其中(X_k,Y_k)为第k个交点的坐标；与交点对应的权值集合为η_k为第k个交点的权值，N为交点样本集合中总的交点样本数目，则交点样本集合中样本的均值为其中

样本的协方差矩阵为：

其中，

步骤五:设当前帧为第t帧，根据步骤一到步骤四计算所得的当前帧的交点坐标样本的加权平均值和协方差，及第0帧到第t-1帧持续跟踪的道线灭点，以Kalman滤波算法估计道线灭点，输出估计所得的灭点作为第t帧的跟踪结果。

2.根据权利要求1所述的基于Kalman滤波的道线灭点跟踪方法，其特征在于，步骤二中所述的以线段上的点为锚点，以多个尺度和偏移提取图像块，以预先训练的分类器识别提取的图像块是否为道线块，包括：

设(X,Y)为线段上的点，以该点为锚点所提取的图像块为I(X-δ_X,Y-δ_Y,W/s,H/s)，代表以(X-δ_X,Y-δ_Y)为左上角坐标，W/s和H/s为宽和高的一个矩形图像区域，其中W和H分别是预设的基准窗口宽和高，δ_X和δ_Y分别为水平和垂直方向的偏移，s是预设的尺度系数；

用于识别所提取的图像块是否为道线块的分类器是一个级联分类器，其中的每一级是一个由若干个弱分类器组合而成的强分类器；

每个弱分类器对应一个特征，按以下公式计算：

其中x是待检测的图像块，p＝±1，用于控制不等号方向，θ为阈值，f是特征值计算函数；

在训练过程中，按下式计算各个待选弱分类器的加权误分损失函数，

ε_t＝min_f,p,θ∑_iw_i|h(x_i,f,p,θ)-y_i|

其中，x_i和y_i分别为样本和对应的标记，若x_i为正样本，则y_i＝+1，否则y_i＝-1，选择具有最小误分损失函数值的弱分类器作为最优弱分类器组成强分类器，w_i为样本i的权值。