[發(fā)明專利]一種基于外觀和幾何信息融合的單目視覺道路識別方法

有效

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• 申請日: 2017-11-07
• 公開（公告）號: CN107944350B
• 公開（公告）日: 2020-09-01
• 發(fā)明（設計）人: 陳劍;賈丙西;王麒;張凱祥
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 林超

本發(fā)明公開了一種基于外觀和幾何信息融合的單目視覺道路識別方法。由安裝在汽車上的照像機實時拍攝采集汽車前方道路場景的圖像，將實時采集到的圖像序列；獲取圖像的外觀信息；獲取圖像的幾何信息；利用外觀信息和幾何信息進行道路預分割處理；最后進行道路邊緣優(yōu)化。本發(fā)明方法充分利用了圖像信息和幾何信息對道路區(qū)域進行識別，提高了道路識別的精度和可靠性，保證道路識別在三維空間下的精確度和幾何平滑度。

技術領域

本發(fā)明屬于計算機視覺的領域，涉及一種基于外觀和幾何信息融合的單目視覺道路識別算法。

背景技術

在機器人、智能車輛的運行過程中，需要對可駕駛道路區(qū)域進行識別，從而提高其駕駛的安全性。但是，在室外環(huán)境下，視覺算法的效果受到復雜的環(huán)境因素的影響，進而增加了識別任務的難度，也增加了視覺識別算法的復雜度。

在以往的研究中，往往利用圖像的外觀信息或場景的幾何信息對道路區(qū)域進行識別。基于圖像外觀信息的方法一般利用圖像像素點的顏色、紋理特征對像素點進行分類(J.Alvarez,T.Gevers,Y.LeCun,A.Lopez.Road scenesegmentation from a singleimage.European Conference on Computer Vision,2012,376–389、P.Wu,C.Chang,C.H.Lin.Lane-mark extraction forautomobiles under complexconditions.PatternRecognition.2014,47(8),2756–2767)，從而得到可駕駛道路區(qū)域。在進行分類之前需要對道路外觀進行建模，常用的模型包括高斯模型(C.Tan,T.Hong,T.Chang,and M.Shneier,“Color model-based real-time learning for road following,”in Proceedings ofthe IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems,Toronto,Canada,Sep2006,pp.939–944.)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型(E.Shelhamer,J.Long,and T.Darrell,“Fullyconvolutional networks for semantic segmentation,”IEEE Transactions onPattern Analysis and Machine Intelligence,vol.39,no.4,pp.640–651,April 2017.)等。但是，簡單的高斯模型很難精確描述道路的外觀信息，而復雜的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型則需要大量的數(shù)據(jù)進行訓練，增加了實現(xiàn)成本。基于幾何信息的方法一般利用立體相機拍攝得到場景的多視角圖像，從而得到場景的深度信息，再利用道路邊緣的不連續(xù)性來分割出道路區(qū)域(M.Wu,S.K.Lam,T.Srikanthan.Nonparametrictechnique based high-speed roadsurface detection.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2015,16(2),874–884、F.Oniga,S.Nedevschi.Processing dense stereo datausingelevation maps:Road surface,traffic isle,and obstacledetection.IEEETransactions on Vehicular Technology,2010,59(3),1172–1182)。但是，實際情況下的道路區(qū)域往往是紋理較弱或有重復紋理的，很大程度上影響了雙目視覺立體匹配的效果，進而影響了識別精度。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服以往技術的不足，針對復雜的室外場景，本發(fā)明提出了一種基于外觀和幾何信息融合的單目視覺道路識別算法。

如圖1所示，本發(fā)明采用的技術方案是包括以下步驟過程：

1)由安裝在汽車上的照像機實時拍攝采集汽車前方道路場景的圖像，將實時采集到的圖像序列；