[發(fā)明專利]路面車轍檢測的圖像實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911399458.8
• 申請日: 2019-12-30
• 公開（公告）號: CN111127459B
• 公開（公告）日: 2023-05-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馬力;陳昆;艾青松;楊啟凡;張小梅;趙雪飛;劉澤民
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢理工大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/20;G06T5/00
• 代理公司: 武漢開元知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 42104
• 代理人: 劉琳;馮超

1.一種路面車轍檢測的圖像實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)，其特征在于，包括：圖像采集模塊(1)、激光發(fā)射器(2)、檢測車(3)和DSP多核模塊(4)；

所述激光發(fā)射器(2)，用于為路面車轍提供橫向的激光線；

所述圖像采集模塊(1)，用于實(shí)時(shí)采集道路路面車轍的原始圖像；所述原始圖像中包含有橫向的激光線；

所述DSP多核模塊(4)，用于修復(fù)原始圖像，得到還原圖像；

以及，基于還原圖像計(jì)算路面的車轍數(shù)據(jù)；

所述檢測車(3)，用于承載圖像采集模塊(1)、激光發(fā)射器(2)和DSP多核模塊(4)沿路面縱向行駛；

所述DSP多核模塊(4)，具體用于：

對原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到處理后圖像；

將處理后圖像進(jìn)行非負(fù)強(qiáng)度特征計(jì)算，得到非負(fù)強(qiáng)度特征圖；

基于支持向量回歸SVR模型，對非負(fù)強(qiáng)度特征圖進(jìn)行缺省丟失區(qū)域還原，得到還原圖像；

所述基于支持向量回歸SVR模型，對非負(fù)強(qiáng)度特征圖進(jìn)行缺省丟失區(qū)域還原，具體包括：

采集非負(fù)強(qiáng)度特征圖中為缺省的車轍線數(shù)據(jù)作為SVR模型的訓(xùn)練集；

計(jì)算SVR問題的目標(biāo)函數(shù)和損失函數(shù)；

引入松弛因子，重寫目標(biāo)函數(shù)；

引入拉格朗日乘子，推出拉格朗日函數(shù)；

計(jì)算SVR對偶函數(shù)；

得到SVR回歸模型并求解，計(jì)算非負(fù)特征車轍圖中車轍線缺省區(qū)域預(yù)測值；

所述將處理后圖像進(jìn)行非負(fù)強(qiáng)度特征計(jì)算，具體包括：

針對處理后圖像的各像素：

以當(dāng)前像素為中心，選取對應(yīng)滑動窗口；

計(jì)算當(dāng)前像素與滑動窗口內(nèi)其他各像素的灰度差值；

根據(jù)各灰度差值計(jì)算出當(dāng)前滑動窗口內(nèi)的非負(fù)個(gè)數(shù)和各非負(fù)強(qiáng)度值；

判斷當(dāng)前滑動窗口內(nèi)的非負(fù)個(gè)數(shù)占當(dāng)前滑動窗口內(nèi)像總像素的比例是否低于預(yù)設(shè)閾值：若是，則當(dāng)前窗口非負(fù)強(qiáng)度值賦值為零；

若否，則當(dāng)前窗口非負(fù)強(qiáng)度值為當(dāng)前滑動窗口內(nèi)各非負(fù)強(qiáng)度值的平均值；

直至處理后圖像中每個(gè)滑動窗口的非負(fù)強(qiáng)度值都賦值完畢；

所述當(dāng)前像素與滑動窗口內(nèi)其他各像素的灰度差值計(jì)算公式為：

所述當(dāng)前滑動窗口內(nèi)的非負(fù)個(gè)數(shù)計(jì)算公式為：

所述當(dāng)前滑動窗口內(nèi)的各非負(fù)強(qiáng)度值的計(jì)算公式為：

其中，P(i,j)為當(dāng)前像素的像素值，C(i+m,j+n)為當(dāng)前滑動窗口內(nèi)除當(dāng)前像素之外的某像素的像素值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的路面車轍檢測的圖像實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)，其特征在于，所述激光發(fā)射器(2)的發(fā)射面和圖像采集模塊(1)的采集面為同一平面。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的路面車轍檢測的圖像實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)，其特征在于，所述DSP多核模塊(4)包括一個(gè)主核和多個(gè)從核；

主核將原始圖像進(jìn)行區(qū)域劃分，并將得到的多個(gè)區(qū)域圖像分配至對應(yīng)的從核；

針對每個(gè)從核：

在接收到對應(yīng)區(qū)域圖像后，當(dāng)前從核將對應(yīng)區(qū)域圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到對應(yīng)處理后區(qū)域圖像；

當(dāng)前從核將處理后區(qū)域圖像進(jìn)行非負(fù)強(qiáng)度特征計(jì)算，得到對應(yīng)區(qū)域非負(fù)強(qiáng)度特征圖；

當(dāng)前從核基于支持向量回歸SVR模型，對區(qū)域非負(fù)強(qiáng)度特征圖進(jìn)行缺省丟失區(qū)域還原，得到對應(yīng)區(qū)域還原圖像；

主核將各從核的區(qū)域還原圖像進(jìn)行拼接，得到還原圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的路面車轍檢測的圖像實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)，其特征在于，所述DSP多核模塊(4)，還具體用于：

根據(jù)還原圖像中的激光線數(shù)據(jù)，計(jì)算得到對應(yīng)車轍高度。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的路面車轍檢測的圖像實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)，其特征在于，所述對原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，具體包括：

將原始圖像像素值進(jìn)行歸一化處理；

將歸一化后的圖像進(jìn)行模糊平滑濾波，得到處理后圖像。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的路面車轍檢測的圖像實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)，其特征在于，所述計(jì)算得到對應(yīng)車轍高度的計(jì)算公式為：

其中，α為激光發(fā)射器(2)的激光線與路面夾角，β為圖像采集模塊(1)的采集方向與路面的夾角，f為圖像采集模塊(1)中攝像頭的像距，e為攝像頭成像過程中激光線變形量，H₂為攝像頭距離路面高度值。