[發明專利]一種基于模型擬合的車道線檢測方法

有效

• 申請號: 201910089048.7
• 申請日: 2019-01-30
• 公開（公告）號: CN109858438B
• 公開（公告）日: 2022-09-30
• 發明（設計）人: 李琦銘;李俊;肖自能;喻雷平
• 申請（專利權）人: 泉州裝備制造研究所
• 主分類號: G06V20/56
• 分類號: G06V20/56;G06V10/762;G06V10/44
• 代理公司: 泉州市文華專利代理有限公司 35205
• 代理人: 陳雪瑩

1.一種基于模型擬合的車道線檢測方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

步驟10、將彩色行車圖像R、G、B三個通道的值進行加權平均得到灰度圖像；

步驟20、對所述灰度圖像進行高斯濾波；

步驟30、對所述高斯濾波后的灰度圖像采用Canny算法獲得邊緣信息，選擇一個指定多邊形區域作為車道線檢測的感興趣區域，提取所述感興趣區域內的邊緣信息；

步驟40、根據步驟30的邊緣信息建立模型假設，采用最小二乘法進行參數計算，給每一個所述模型假設賦予相應的權重，通過計算信息熵和自適應閾值去除低權重的模型假設；

步驟50、采用聚類算法提取與車道線相關的模型假設；

其中，所述步驟50包括：

步驟51、定義模型假設θ_i和θ_j之間的Tanimoto距離為：

其中，·,·和||·||分別表示標準內積和相應導出范數，為偏好函數，其公式為：

步驟52、根據所得到的Tanimoto距離和權重計算模型假設兩兩之間的最小距離δ(θ_i)，定義為MTD⁺，計算公式為：

其中，

Ω(θ_i)為所有模型假設層中比θ_i擁有權重值更大的模型假設；

步驟53、將所有模型假設根據得到的MTD⁺值進行從大到小的排序得到找到從到中具有最大降幅的模型假設并將擁有比更大MTD⁺值的模型假設作為檢測到的與車道線相關的模型假設對應的參數；

步驟60、將所述模型假設的參數擬合為直線，將相關的屬于同一車道線的直線合并，疊加顯示在所述彩色行車圖像中。

2.根據權利要求1所述的一種基于模型擬合的車道線檢測方法，其特征在于，所述步驟40包括：

步驟41、假設所述感興趣區域內的邊緣信息包括N個邊緣像素數據點，隨機采樣M個點子集，每個所述子集包括兩個數據點，建立M個模型假設Θ＝{θ₁,θ₂,...,θ_M}，其中，θ_M為第M個模型假設；

步驟42、給每一個所述模型假設賦予相應的權重w_m，計算公式為：

其中，S_m是通過IKOSE方法得到的自適應內點噪聲尺度，n_m是第m個模型假設的內點數目，r_i^m是第i個數據點相對于第m個模型假設的殘差，ψ(·)和h_m是核函數及其對應的帶寬；

步驟43、計算信息熵I_m和自適應閾值E，公式為：

I_m＝-log₂(p_m)

其中，p_m為第m個模型假設的先驗概率；

步驟44、去除信息熵I_m小于自適應閾值E的模型假設，得到M′個模型假設及其對應的權重W＝{w₁,w₂,...,w_M′}。