[發明專利]公路車道標志線精確檢測方法

無效

• 申請號: 200710192387.5
• 申請日: 2007-12-26
• 公開（公告）號: CN101470807A
• 公開（公告）日: 2009-07-01
• 發明（設計）人: 李慶武;石丹;王慧斌;徐立中;孟凡
• 申請（專利權）人: 河海大學常州校區
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及一種智能交通技術領域，具體是一種利用圖像處理精確檢測公路車道標志線的方法。

背景技術

智能交通系統的目標是獲得更有效、更安全的道路交通，目前已經發展了智能交通信號控制、車輛誘導、自動駕駛、道路導航、事故源探測和預防等系統。在智能交通系統中，視頻檢測由于其具有的檢測交通場景面積大，投資少，費用低，且對路面設施不會產生破壞等優勢，已經逐漸成為主要的檢測手段。精確的車道定位是進行視頻交通檢測的先決條件。

交通道路的結構化使機器視覺系統成為檢測車道標志線的主要手段，目前，有關車道定位的研究已有文獻報道，但多是針對車輛導航系統等簡單路面背景的情況。在交通擁擠、背景復雜的交叉路口等場所，直線狀車道的定位存在檢測出虛假直線以及對稱地額外畫出直線等問題，不能適應各種實際公路車道標志線的精確檢測。

發明內容

為了解決現有公路車道標志線檢測技術的缺點，本發明提供一種基于模糊集理論的車道標志線精確檢測方法。該方法把模糊集和動態聚類分析的思想引入到直線的精確定位中，提取的直線點冗余度較小，提高了系統的智能化程度，應用效果良好。

本發明的技術方案是建立直線型車道模型，采用經典Hough變換粗略檢測出車道標志線，按照聚類準則，將標志線上的樣本點聚類至不同的樣本集，提取出各個樣本的特征參數，精確繪出具有該特征的車道標志線。

1車道標志線的特征集

(1)直線特征選擇

對不同的識別對象應該使用不同的特征抽取方法，例如可以抽取目標的物理屬性或結構特性作為特征，也可以通過某種變換抽取特征，還可用不同譜段的光波來突出目標的特征。公路交通圖像中，目標直線(即車道標志線)的特征有顏色特征、方向特征、位置特征等。本算法抽取直線的斜率a和截距b作為特征，即通過直線的方向特征和位置特征來精確定位圖像中的車道標志線。

(2)樣本選擇

圖像中待分類的對象為經Hough變換粗略提取出的位于各車道直線及其附近的所有亮點像素，目的在于將車道以單像素點直線精確定位出來。建立待分類對象的樣本集U＝(U₁，U₂，…，U_n)，其中把每個像素點的位置U₁，U₂，…，U_n稱為樣本。

(3)樣本特征集

在圖像空間XY里，過點(x₁，y₁)和(x₂，y₂)的直線滿足方程：

y＝ax+b

其中a=y1-y2x1-x2]]>和b=x1y2-x2y1x1-x2]]>分別是斜率和截距，我們這里把它們稱為一組特征參數，記為(a，b)。

選擇一個樣本點作為聚類中心點C₁，記錄下它與第i個樣本U_i的連線的特征參數(a_i，b_i)，組成樣本特征集