[發明專利]一種基于霍夫變換的車道線檢測方法

在審

• 申請號: 201610056830.5
• 申請日: 2016-01-27
• 公開（公告）號: CN105718916A
• 公開（公告）日: 2016-06-29
• 發明（設計）人: 田雨農;韓震;周秀田;于維雙;陸振波
• 申請（專利權）人: 大連樓蘭科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 沈陽科苑專利商標代理有限公司 21002
• 代理人: 許宗富

技術領域

本發明涉及智能駕駛領域，具體地說是一種基于霍夫變換的車道線檢測方 法。

背景技術

基于視覺的道路標線提取一直是智能駕駛領域的重要組成部分。其工作是 從車載攝像頭獲得的視頻信息中，根據車道線的顏色、形狀和紋理特征，將行 車線與背景分離，從而獲得行車線的走向，車輛相對行車線的位置等信息。現 有的行車線檢測算法大體可分為車道線區域檢測法、特征驅動法和模型匹配法， 其中應用最為廣泛的是基于模型的霍夫變換方法。

基于霍夫變換的車道線檢測方法一般流程為：

1)采集道路圖像；

2)提取車道線邊緣目標點；

3)基于霍夫變換的直線檢測算法；

4)篩選車道線；

步驟2)中，邊緣檢測能夠很好的提取車道線的邊緣信息，并把邊緣像素最 為目標點作為步驟3)的輸入信息。常見的邊緣檢測算法包括：Sobel算子、 Roberts算子、Prewitt算子和Canny算子等。

步驟3)中，霍夫變換根據輸入的目標點的位置檢測直線位置；

步驟4)中，由于目標點檢測并不能完全在同一條直線上，步驟3)中一條車 道線可能檢測出多條直線，所以需要通過一定算法進行車道線的篩選。

目前，基于霍夫變換的車道線檢測算法速度慢，實時性差。其主要原因是：邊 緣檢測算法一般都經過模板預算，運算量相對較大；對一條車道線會檢測出兩 個邊緣，即增加了霍夫變換檢測直線的目標點，在霍夫變換檢測直線過程中， 增加了近一倍的計算量；并且由于單車道會檢測出兩條直線，在步驟4)中需要 進行額外的算法進行直線濾除，以保證車道線的準確性。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明提供一種通過圖像預處理方法，檢測車道線 中線位置，并作為霍夫變換檢測直線目標點的車道線檢測方法。

本發明為實現上述目的所采用的技術方案是：

一種基于霍夫變換的車道線檢測方法，包括以下步驟：

步驟1：通過車內攝像頭對道路圖像數據進行實時采集；

步驟2：依據采集到的道路圖像數據進行車道線中線檢測；

步驟3：利用霍夫變換的直線檢測算法檢測車道線所在直線；

步驟4：對霍夫變換檢測出的直線進行篩選，得到車道線直線。

所述車道線中線檢測包括以下步驟：

步驟1：在采集到的道路圖像中選取感興趣區域；

步驟2：將感興趣區域進行圖像二值化處理；

步驟3：在二值化圖像的基礎上逐行遍歷圖像，選取車道線中線。

所述選取車道線中線包括以下過程：

標志位清0，并從圖像左端向右遍歷圖像；

當標志位為0時，判斷當前像素和下一像素是否存在從0到1的變化，若 存在則標志位置1，記錄當前位置為車道線的起始位置；否則繼續向右遍歷圖像；

當標志位為1時，判斷當前像素和下一像素是否存在從1到0的變化，若 存在則標志位清0，記錄當前位置為車道線結束位置，同時進行車道線的真偽判 斷；否則繼續向右遍歷圖像。

所述車道線的真偽判斷過程為：若車道線長度在某一閾值范圍內，則判定 為車道線，并計算當前車道線的起始位置和結束位置的中間位置，為當前車道 線的中線；否則不為中線。

所述利用霍夫變換的直線檢測算法檢測車道線所在直線包括以下過程：

選取完車道線中線后，將所有中線的點作為霍夫變換的特征點，并映射到 霍夫空間；

在霍夫空間中選取響應值最大的若干個點，并反映射到圖像空間中獲取直 線信息。

所述對霍夫變換檢測出的直線進行篩選包括以下過程：

通過局部極值的方法將一定范圍內的直線劃為一束，并通過選取極值的方 法選取其中一條作為車道線，其余直線濾除；

將檢測到的直線映射到二值化圖像中，若直線在圖像中獲得的波形滿足階 梯變化時，則判定為虛線；若直線在圖像中獲得的波形滿足一定長度的連續響 應，則判定為實線；若不滿足以上二者，則判定為假車道線，并濾除。

本發明具有以下有益效果及優點：

1.本發明算法實現簡單，速度提升。

2.本發明通過檢測中線，降低一半目標點數量，并且對于一條車道線降低 了檢測到多條直線的可能，對后續的篩選算法復雜性有所降低。