[发明专利]一种超小曲率车道线检测方法

说明书

本发明涉及一种超小曲率车道线检测方法，本发明涉及导向车道线的技术领域。本发明S1：通过图像采集设备对车辆前方画面进行采集；S2：将步骤S1中拍摄到的图像信息通过数据处理中心进行分析，对图像中两侧车道边侧点进行提取，通过判断模块确定车道边缘线的类型；S3:根据步骤S1中图像信息通过数据处理中心计算出最小曲率车道线特征图和平均曲率车道线特征图S4：根据步骤S2中提取的两侧车道边侧点，通过数据处理中心计算出两侧车道线之间的距离，计算出车道中心点；S5：通过数据获取模块车辆型号得到车辆宽度数据信息；通过处理模块进行阈值划分，得到车辆行驶方向压线的最小区阈值，提高车道检测的准确率。

技术领域

本发明涉及导向车道线的技术领域，尤其是涉及一种超小曲率车道线检测方法。

背景技术

导向车道线，是引导方向的车道标线。用来指示车辆在路口驶入段应按所指方向行驶。在车流大的交通路口一般画有此类标线，目的就是明确行车方向，各行其道，减缓交通压力，和可变导向车道线不同，导向车道线行驶方向固定，行车时必须按此车道标线来，尤其注意左转车道，在此处不能超车。

目前的车道线检测主要采用图像识别的方法，通过图像处理技术，通过亮度、灰度等方法，先将图像中所有符合车道线的直线、曲线信息提取出来等进行车道线检测，但是在路况复杂的情况下，一些较少或者不明显的小目标的检测点被忽视，导致车道线检测的准确率降低。

发明内容

根据现有技术存在的不足，本发明的目的是提供一种超小曲率车道线检测方法，具有提高车道检测的准确率的效果。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：

一种超小曲率车道线检测方法，包括以下步骤：

S1：通过图像采集设备对车辆前方画面进行采集；

S2：将步骤S1中拍摄到的图像信息通过数据处理中心进行分析，对图像中两侧车道边侧点进行提取，通过判断模块确定车道边缘线的类型；

S3:根据步骤S1中图像信息通过数据处理中心计算出最小曲率车道线特征图和平均曲率车道线特征图

S4：根据步骤S2中提取的两侧车道边侧点，通过数据处理中心计算出两侧车道线之间的距离，计算出车道中心点；

S5：通过数据获取模块车辆型号得到车辆宽度数据信息；

S6：将S3得到的车辆压线的最小曲率车道线特征图和S4中车道中心点信息，还有S5中的车辆型号尺寸数据信息通过数据处理中心进行阈值划分；

S7:得到车辆行驶压线最小区域值。

本发明在一较佳示例中可以进一步配置为：所述步骤S1中图像采集设备为高清摄像头，所述高清摄像头摄像头对车辆前方的画面信息进行拍摄。

通过采用上述技术方案，摄像头对车辆行驶时的路面信息和车道的边缘线进行采集后传递给数据处理模块，数据处理模块根据对图像进行分析处理，根据灰度对图片路面和车道边线的亮度对比，提取车道边缘的边侧点。

所述步骤S2中车道边缘线的类型判断模块包括以下判断步骤：

A1：对步骤S2提取的一侧车道的多个边侧点，进行垂直虚拟线段绘制；

A2：对步骤A1中多个垂直的虚拟线段进行对比，判断多个垂直虚拟线段合并率，判断车道边缘线的类型，得到是直线车道还是非直线车道。

所述步骤S4中数据处理中心中心点值计算包括以下计算步骤：

B1：对步骤S2中得到的两侧车道的边侧点两两之间进行虚拟线段连接；

B2：对步骤B1中的多个虚拟线段的中心值进行计算；