[發(fā)明專(zhuān)利]一種斑馬線檢測(cè)方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910059885.5
• 申請(qǐng)日: 2019-01-22
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109886120B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-04-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳祖勝
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 貴州民族大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 北京輕創(chuàng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11212
• 代理人: 董德

本發(fā)明公開(kāi)了一種斑馬線檢測(cè)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取視頻幀圖像，進(jìn)行圖像預(yù)處理；根據(jù)水平投影積計(jì)算確定興趣區(qū)域；計(jì)算興趣區(qū)域的每個(gè)單連通區(qū)域的豎直邊緣坐標(biāo)；將豎直邊緣坐標(biāo)進(jìn)行直線擬合；計(jì)算所有擬合直線的交點(diǎn)數(shù)量并計(jì)算所有交點(diǎn)的質(zhì)心；以所有交點(diǎn)的質(zhì)心為中心，r個(gè)像素點(diǎn)的距離為半徑畫(huà)圓，計(jì)算落在圓內(nèi)的交點(diǎn)數(shù)量，當(dāng)落在圓內(nèi)的交點(diǎn)數(shù)量大于所有交點(diǎn)的數(shù)量的一半時(shí)，則確定興趣區(qū)域內(nèi)有斑馬線。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種斑馬線檢測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

駕駛輔助系統(tǒng)近年來(lái)在智能交通系統(tǒng)中得到了廣泛的研究與應(yīng)用，然而由于動(dòng)態(tài)的交通場(chǎng)景受光照條件變化、背景混亂、運(yùn)動(dòng)模糊、陰影等因素的干擾，這為路面標(biāo)志的檢測(cè)帶來(lái)了極大的技術(shù)困難。隨著機(jī)動(dòng)車(chē)數(shù)量的增加，交通事故頻發(fā)，公路交通的安全以及運(yùn)輸效率問(wèn)題變得日益突出。在行人擁有優(yōu)先通行權(quán)的斑馬線上，常常因?yàn)闄C(jī)動(dòng)車(chē)和行人搶道而發(fā)生交通事故。

傳統(tǒng)的斑馬線檢測(cè)算法有基于邊緣檢測(cè)算法和基于頻域檢測(cè)算法，基于邊緣檢測(cè)算法由于圖像采集設(shè)備與路面有夾角，使得采集到的標(biāo)志發(fā)生了透視，所以大多數(shù)斑馬線標(biāo)志難以達(dá)到平行；而通過(guò)邊緣檢測(cè)來(lái)確定興趣區(qū)域的方法具有很多不確定因素，比如在陽(yáng)光明媚、樹(shù)林林立的情況下，由于數(shù)目的倒影，使得目標(biāo)邊緣的檢測(cè)不再準(zhǔn)確，從而難以提取出目標(biāo)邊緣的特征點(diǎn)，故此方法難以達(dá)到較高的識(shí)別率。基于頻域檢測(cè)算法方法要求計(jì)算每一個(gè)像素點(diǎn)的值，并且要求斑馬線正對(duì)著圖像獲取設(shè)備，且相機(jī)不能有過(guò)大的畸變，還要求目標(biāo)不能被遮擋。因此，在實(shí)際動(dòng)態(tài)交通場(chǎng)景下，現(xiàn)有的斑馬線檢測(cè)技術(shù)存在一定的不足。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明提供了一種斑馬線檢測(cè)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明為了解決現(xiàn)存問(wèn)題，提供以下技術(shù)方案：

一種斑馬線檢測(cè)方法，包括以下步驟：

步驟一：獲取視頻幀圖像并對(duì)所述視頻幀圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的圖像；

步驟二：計(jì)算所述預(yù)處理后的圖像的水平投影積，將水平投影積大于水平投影積預(yù)設(shè)閾值的區(qū)域確定為所述預(yù)處理后的圖像的興趣區(qū)域；

步驟三：計(jì)算所述興趣區(qū)域內(nèi)的每個(gè)單連通區(qū)域的豎直邊緣坐標(biāo)；

步驟四：采用最小二乘法對(duì)所述豎直邊緣坐標(biāo)進(jìn)行直線擬合，得到單連通區(qū)域的邊緣直線；

步驟五：將所述興趣區(qū)域圖像從正中間分為左右兩部分，所述邊緣直線包括第一邊緣直線和第二邊緣直線，所述第一邊緣直線為所述興趣區(qū)域圖像左邊經(jīng)過(guò)所述單連通區(qū)域的邊緣且斜率為正的邊緣直線，所述第二邊緣直線為所述興趣區(qū)域圖像右邊經(jīng)過(guò)所述單連通區(qū)域的邊緣且斜率為負(fù)的邊緣直線，計(jì)算所述第一邊緣直線和所述第二邊緣直線之間所有交點(diǎn)的數(shù)量；

步驟六：計(jì)算所述第一邊緣直線和所述第二邊緣直線之間的所有交點(diǎn)的質(zhì)心；

步驟七：以所述所有交點(diǎn)的質(zhì)心為中心，r個(gè)像素點(diǎn)的距離為半徑畫(huà)圓，計(jì)算落在圓內(nèi)的交點(diǎn)數(shù)量，當(dāng)落在圓內(nèi)的交點(diǎn)數(shù)量大于所述所有交點(diǎn)的數(shù)量的一半時(shí)，則確定所述興趣區(qū)域內(nèi)有斑馬線。

進(jìn)一步，所述步驟一具體包括：

通過(guò)攝像頭獲取視頻幀圖像，所述攝像頭安裝在汽車(chē)上，距離地面高1.2-1.5米，仰角15-30度，廣角120-150度，所述攝像頭以25幀/秒的幀率獲取車(chē)輛前方的交通信息；

對(duì)所述視頻幀圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的圖像。

進(jìn)一步，所述預(yù)處理具體包括濾波處理、灰度化處理和自適應(yīng)二值化處理中的至少一種。

進(jìn)一步，所述步驟三具體包括：

將所述興趣區(qū)域內(nèi)的第k個(gè)單連通區(qū)域從左往右、從上往下依次進(jìn)行掃描；

當(dāng)遇到第一個(gè)像素I(i,j)＝k的點(diǎn)時(shí)，記下該點(diǎn)的坐標(biāo)；