[發明專利]基于sobel的車位檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010522718.2
• 申請日: 2020-06-10
• 公開（公告）號: CN111754469A
• 公開（公告）日: 2020-10-09
• 發明（設計）人: 莫松文;任仲超;凌云志;張業楚
• 申請（專利權）人: 深圳南方德爾汽車電子有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T5/30
• 代理公司: 深圳市精英專利事務所 44242
• 代理人: 曹祥波

1.一種基于sobel的車位檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取車位的當前幀圖像；

對當前幀圖像做sobel邊緣檢測，獲取二值圖像；

對二值圖像進行膨脹處理；

對膨脹后的二值圖像進行直線擬合，以獲得車位線。

2.根據權利要求1所述的基于sobel的車位檢測方法，其特征在于，所述步驟“對當前幀圖像做sobel邊緣檢測，獲取二值圖像”中sobel邊緣檢測包括以下步驟：

獲取幀圖像中所有像素點的灰度值f(a、b)；

將獲取的灰度值f(a、b)與sobel卷積因子做平面卷積運算，以得到橫向及縱向的亮度差近似值；

根據橫向及縱向的亮度差近似值計算每個像素點的灰度值G；

選取灰度值G大于設定閥值的點，則這些點構成邊緣點集合。

3.根據權利要求1所述的基于sobel的車位檢測方法，其特征在于，所述所述步驟“對二值圖像進行膨脹處理”包括以下步驟：

用3*3結構元素掃描二值圖像中的每一個像素；

將結構元素與其覆蓋的二值圖像的像素點做與運算，以獲得二值圖像的膨脹圖像。

4.根據權利要求2所述的基于sobel的車位檢測方法，其特征在于，所述步驟“對膨脹后的二值圖像進行直線擬合，以獲得車位線”中直線擬合包括：用解析表達式逼近離散數據的方法和最小二乘法。

5.一種基于sobel的車位檢測裝置，其特征在于，包括：

圖像獲取單元，用于獲取車位的當前幀圖像；

邊緣檢測單元，用于對當前幀圖像做sobel邊緣檢測，獲取二值圖像；

膨脹處理單元，用于對二值圖像進行膨脹處理；

直線擬合單元，用于對膨脹后的二值圖像進行直線擬合，以獲得車位線。

6.根據權利要求5所述的基于sobel的車位檢測裝置，其特征在于，所述邊緣檢測單元包括：

灰度值獲取單元，用于獲取幀圖像中所有像素點的灰度值f(a、b)；

平面卷積運算單元，用于將獲取的灰度值f(a、b)與sobel卷積因子做平面卷積運算，以得到橫向及縱向的亮度差近似值；

灰度值運算單元，用于根據橫向及縱向的亮度差近似值計算每個像素點的灰度值G；

灰度值點選擇單元，用于選取灰度值G大于設定的閥值的點，則這些點構成邊緣點集合。

7.根據權利要求5所述的基于sobel的車位檢測裝置，其特征在于，所述膨脹處理單元包括：

像素掃描單元，用于用3*3結構元素掃描二值圖像中的每一個像素；

與運算單元，用于將結構元素與其覆蓋的二值圖像的像素點做與運算，以獲得二值圖像的膨脹圖像。

8.根據權利要求5所述的基于sobel的車位檢測裝置，其特征在于，所述直線擬合單元用于執行用解析表達式逼近離散數據的方法或最小二乘法，以獲得擬合直線。

9.一種計算機設備，其特征在于，所述計算機設備包括存儲器及處理器，所述存儲器上存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1-4中任一項所述基于sobel的車位檢測方法。

10.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序包括程序指令，所述程序指令當被處理器執行時可實現如權利要求1-4中任一項所述基于sobel的車位檢測方法。