[发明专利]基于时空关联的人行道实时识别方法

摘要

基于时空关联的人行道实时识别方法属于智能车无人驾驶领域。通过智能车上的GPS装置获取路口触发点信息，包括路口类型、距离，当距离小于100米时将会及时启动人行道识别程序。包括步骤：通过智能车上的摄像机获取车辆前方的路面图像，对原始图像进行灰度化、逆透视变换、自适应二值化处理，然后对逆透视灰度图像进行双极性分割提取候选区域，再使候选区域与二值化图像进行融合，然后对融合图像进行轮廓提取，最后根据人行道约束条件进行识别。当连续3帧图像都识别到人行道则认为稳定识别到了人行道并将其结果进行返回。本发明结合时空关联信息，全面地进行判断、检测、识别，极大地减少运算开销还极大地提高人行道识别的准确性和实时性。

主权项

基于时空关联的人行道实时识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：传感器安装；步骤1‑1：将单目摄像机安装在智能车辆内后视镜的正下方并与车体的纵向坐标轴平行，相对车体横坐标的位移为零；步骤1‑2：将GPS装置安装在智能车顶平面处并使其位于智能车辆中心线上；步骤2：实时接收GPS的路口触发点信息，所述的路口是指智能车辆所在的路段中离智能车辆最近的路口；所述的触发点信息结构为路口类型和距离，其中距离是指智能车辆里路口中心的距离，单位为米；步骤3：当接收的距离小于100米时，立即启动人行道识别程序；当接收的距离大于100米时，关闭人行道识别程序；步骤4：人行道识别；步骤4‑1：从摄像机中获取原始路面图像Img,先对图像Img进行灰度化处理得到灰度图像grayImg,再对图像grayImg进行逆透视变换得到鸟瞰图像birdeyeImg,然后对图像birdeyeImg进行自适应二值化处理得到二值图像binaryImg；步骤4‑2：对步骤4‑1中的鸟瞰图像birdImg进行双极性分割提取候选区域，再使候选区域与二值化图像binaryImg进行融合，然后对融合图像进行轮廓提取，最后根据人行道约束条件进行识别；所述的人行道约束条件是指人行道中白色条带的宽W满足40<W<50,白色条带高H满足300<H<500,白色条带间宽w满足55<w<65,白色条带数量N满足3<N<10,其中W、H、w单位是厘米；步骤5：判断人行道识别结果的稳定性；所述的稳定性是指正确连续地识别到人行道；利用帧间关联的连续性，来判断停止结果识别结果正确性和连续性，即当连续3帧图像以上都识别到人行道时则认为稳定地识别到了人行道。