[发明专利]一种自适应投票车道线检测方法

权利要求书

1.一种自适应投票车道线本发明提供了一种自适应投票的车道线检测方法，所述方法包括：首先将道路图像进行灰度化和中值滤波处理，利用IPM变换得到车道线互相平行的道路俯视图，设置ROI区域减少干扰，使用直方图均衡化进行图像增强；选用Canny算子获得道路边缘图像；使用改进Hough变换检测边缘图中的直线；将每一根直线都当做车道线，将自身特点属性作为车道线标准来对其他直线进行投票，投票项目包括：长度，斜率，位置，车道宽度和车道线宽度等，投票完成后，对可能为同一根车道线边缘的直线进行合并，根据总票数筛选出车道线，然后利用透视变换在道路图像中拟合出车道线。本方法针对道路独有的特征进行自适应筛选车道线，避免了使用固定阈值来筛选车道线，大大提高了在多场景下的环境适应能力，检测的车道线更加精确。

其特征在于，包括以下步骤

步骤1：对彩色图像进行灰度化，使用中值滤波对灰度图做降噪处理；

步骤2：利用IPM变换得到道路俯视图，设置ROI区域；

步骤3：使用Canny算子对ROI区域进行边缘检测获取边缘图像；

步骤4：通过改进Hough变换检测边缘图像中的直线；

步骤5：假设步骤4中获得的每一条直线都是车道线，利用自身属性去对其他直线是否为车道线进行投票；

步骤6：合并同一车道线左右两边边缘，根据总票数筛选出车道线；

步骤7：利用透视变换得到道路图像中车道线的位置并拟合。

2.根据权利要求1所述的自适应投票车道线检测方法，其特征在于，所述步骤2包括以下过程：

步骤21：设透视变换矩阵M_rq和逆透视变换矩阵M_qr，其中，

步骤22：在灰度图中取四个点，并记下坐标，其中一点为a(x,y)；

步骤23：找到经IPM变换后对应的四个点，并记下坐标，点A对应的点的坐标为A(X,Y)；

步骤24：IPM变换前后两点之间的关系为：

P_r＝M_qrP_q (1)

其中，

步骤25：(X,Y)与P_r间的关系为：

步骤26：将步骤22和步骤23中的八个点带入式(1)(2)，得到透视矩阵M_rq，同理得到逆透视变换M_qr；

步骤27：取俯视图中心线分别向左右两边平移相同距离d，使得车辆所在车道全部包含在内，取距离中心线1.3d范围内的区域作为ROI区域。

3.根据权利要求1所述的自适应投票车道线检测方法，其特征在于，所述步骤4包括以下过程：

步骤31：建立数组A[ρ_max x121]作为一个Hough累加空间用于检测直线，其中，h为ROI区域的高，w为ROI区域的宽；

步骤32：改进Hough变换，针对车道线趋向于竖直方向，所以对Hough变换的统计极角θ进行约束，θ范围取为[-60°,60°]；

步骤33：ROI区域每条直线上的点使用极坐标表示，对应着Hough空间中的一个点，数组中坐标(ρ,θ)处的累加值记为count_(ρ,θ)，即所在直线的长度。

步骤34：长度约束：设置长度阈值τ_c，τ_c不宜过大，过滤掉比较短的干扰线。