[發明專利]一種適用于無人方程式賽車的直線加速車道標志線檢測方法

有效

• 申請號: 202010579870.4
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN111931560B
• 公開（公告）日: 2022-11-01
• 發明（設計）人: 殷國棟;柏碩;盧彥博;耿可可;莊偉超;王金湘;張寧;張輝;任祖平;陳建松
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06V20/56
• 分類號: G06V20/56;G06V20/40;G06V10/26;G06V10/48
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 徐爾東

1.一種適用于無人方程式賽車的直線加速車道標志線檢測方法，其特征在于：具體包括以下步驟：

第一步：基于無人方程式直線加速賽道視頻進行道路圖像采集，獲取起始線圖像；

第二步：對起始線圖像進行預處理，即將彩色圖像變為灰度圖進行灰度化處理后，進行高斯濾波處理，采用自適應閾值法提取閾值，將起始線圖像進行二值化處理得到起始線預處理圖像；

第三步：通過對二值化處理得到的起始線圖像進行霍夫變換，檢測直線，得到起始線中所有可能的直線；

第四步：在所有可能的直線的上下固定像素點范圍內觀察像素值，記錄符合顏色約束以及不符合顏色約束的點的集合，計算每條直線符合顏色約束的點所占的比例，若該比例大于設定的閾值則認為是起始線，此時發送信號給賽車底盤控制系統，啟動賽車，若該比例小于或等于設定的閾值則認為為非起始線，此時回到第一步重新檢測；

第五步：啟動賽車后，獲取車道線圖像，對車道線圖像進行預處理，即將彩色圖像變為灰度圖進行灰度化處理后，進行高斯濾波處理，基于Sobel算子進行道路邊緣增強，消除車道線圖像中的無用消息，采用自適應閾值法提取閾值，將車道線圖像進行二值化處理得到車道線預處理圖像；

第六步：采用Canny邊緣檢測算子進行車道線邊緣的提取；

第七步：建立三角形自適應感興趣區域的提取，生成道路預處理圖像；

第八步：將道路預處理圖像分為左圖像和右圖像兩個部分，利用霍夫變換進行左圖像以及右圖像內的左右車道線檢測；

第九步：將左圖像、右圖像檢測輸出的兩條車道線疊加至原始圖像中，獲取終止線圖像；

第十步：將終止線圖像進行預處理，即將彩色圖像變為灰度圖進行灰度化處理后，進行高斯濾波處理，采用自適應閾值法提取閾值，將終止線圖像進行二值化處理得到終止線預處理圖像；

第十一步：基于霍夫變換進行終止線檢測，將獲取的反饋信號輸送至賽車底盤控制系統，對賽車進行制動，完成直線加速比賽。

2.根據權利要求1所述的適用于無人方程式賽車的直線加速車道標志線檢測方法，其特征在于：前述第六步中采用Canny邊緣檢測算子進行車道線邊緣的提取具體包括：

第61步，對車道線圖像的亮度梯度進行求解，在平滑的車道線圖像上使用Sobel沿x軸和y軸檢測道路邊緣是否為水平線、垂直線或對角線；

第62步，采用非極大值抑制思想進行邊緣的細化，檢測每個像素值在先前計算的梯度方向是否為局部最大值；

第63步，非極大抑制后確認強像素在最終邊緣映射中，對弱像素進行分析，確認是否為車道線邊緣或者噪聲。

3.根據權利要求2所述的適用于無人方程式賽車的直線加速車道標志線檢測方法，其特征在于：前述的第七步中建立三角形自適應感興趣區域的提取，生成道路預處理圖像具體包括：

第71步，將車道線邊緣增強后的首幅圖像內設置三角形初始化區域，以三角形圖像的左下角、右下角、圖像頂邊中心三個點作為三角形定點坐標；

第72步，將原圖片所有像素值填充為0，其中將三角形區域內像素填充為255，其余區域保留0，進行按位與操作，重新生成道路預處理圖片。

4.根據權利要求3所述的適用于無人方程式賽車的直線加速車道標志線檢測方法，其特征在于：前述第八步中將道路預處理圖像分為左圖像和右圖像兩個部分，依次對左圖像、右圖像進行霍夫變換，獲得左圖像中的左車道線以及右圖像中的右車道線，采用直線極坐標霍夫變換，利用圖像空間和霍夫參數空間的對偶性關系，對圖像感興趣區域內每一個像素點進行霍夫變換，通過求解霍夫空間的曲線交點得到二維空間的直線，二維空間與霍夫空間轉換關系為

ρ＝xcosθ+ysinθ

上述式中，ρ為笛卡爾坐標系中原點到直線的距離，即極徑，θ為該直線的垂線和x軸的夾角，x，y分別為直線上像素點在圖像中的二維坐標；

其中，θ角度范圍為[0，360]，極徑范圍為[0，ρ_max]，ρ_max為極徑最大值，可由下式確定：

上述式中，w為圖像的寬度，h為圖像的高度。