[发明专利]一种斑马线型人行横道检测方法

摘要

本发明公开了一种斑马线型人行横道检测方法。该方法利用相机采集图像，利用小型处理器对采集的图像进行处理，输出斑马线型人行横道的距离和方向。该方法能够检测白天、黑夜等不同光照条件下的斑马线型人行横道，该方法误检率低、漏检率低、实时性好、跨平台性好。可以很好地满足视障人士过马路、无人车导航等应用场景的要求。

主权项

1.一种斑马线型人行横道检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)采集彩色图像Color，Color面积大小为W×H＝area，W为Color的水平方向像素数，H为Color的竖直方向像素数。(2)将Color转换为灰度图像。将灰度图像或其下采样图像输入神经网络，将神经网络的输出层中数值最大值的节点所对应的阈值t作为二值化阈值，对灰度图像或其下采样图像进行阈值分割，提取灰度图像中灰度值大于t的合格像素。(3)对所有合格像素，采用区域生长法提取连通区域，每一个连通区域作为一个候选区域，计算该候选区域面积a；(4)对于任意一个候选区域，建立覆盖该候选区域的最小矩形区域，并提取该最小矩形区域的长边与Color竖直边的夹角b；进一步对候选区域经过候选区域面积a，夹角b和凹凸性的筛选(若其重心在区域的边界之外，则判定为凹图形，否则判定为凸图形)，筛选出a1t3且|g‑m2|>t4,其中t3是判断为偏离区域的灰度阈值，t4是判断为偏离区域的夹角阈值。(7)在C中选取遍历所有的i和j组合，重复步骤(5)；对得到的每个一致集合Sij，计算集合内的标准差值D，选择D值最小的一致集合S*作为斑马线检测结果；所述标准差值D＝C1*D1+C2*D2+C3*D3+C4*D4，其中C1、C2、C3和C4取值范围均为[0,1]，D1、D2、D3和D4分别为四个标准差分量；所述的四个标准差分量分别定义如下其中，N为一致集合内的元素个数(所述元素为：剔除偏离的合格候选区域后，剩余的合格候选区域)，dr为第r个元素到直线(所述直线是：对所有元素的重心利用最小二乘法拟合而出的)的距离，Lr为第r个元素的最小矩形区域的长边长度，Wr为第r个元素的最小矩形区域的短边长度，Or为第r个元素的最小矩形区域的长边与Color竖直边的夹角，其他符号的定义如下L'r＝αyr+βWr'＝λyr+μ其中，yr是第r个元素的重心在图像坐标系y轴的坐标，α和β为用最小二乘法拟合的所有元素的最小矩形区域的长边长度与其y坐标的线性关系的系数，λ和μ为用最小二乘法拟合的所有元素的最小矩形区域的短边长度与其y坐标的线性关系的系数，om为所有元素的最小矩形区域的长边与Color竖直边的夹角的平均值。(8)一致集合S*中的元素即为斑马线型人行横道的条带，所有元素的最小矩形区域的短边长度的方向的平均值即为斑马线型人行横道的方向，一致集合S*构成的区域即为斑马线型人行横道的区域。