[發(fā)明專利]一種基于動態(tài)ROI和改進螢火蟲算法的車道線提取方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110478580.5
• 申請日: 2021-04-30
• 公開（公告）號: CN113095283B
• 公開（公告）日: 2023-08-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 沈業(yè)輝;畢云蕊;楊振;柴鑫波;方英達;張巖
• 申請（專利權(quán)）人: 南京工程學院
• 主分類號: G06V20/56
• 分類號: G06V20/56;G06V20/58;G06V20/40;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/48;G06N3/006
• 代理公司: 南京鐘山專利代理有限公司 32252
• 代理人: 戴朝榮

1.一種基于動態(tài)ROI和改進螢火蟲算法的車道線提取方法，其特征在于，具體包括如下步驟：

(1)實時獲取車輛行使過程中的車道線視頻，將視頻幀進行畸變校正、灰度化處理和高斯模糊處理，得到預處理視頻幀；

(2)對于第一幀預處理視頻幀，選取所述預處理視頻幀的下1/2圖像作為ROI區(qū)域；

(3)對所述ROI區(qū)域通過改進的螢火蟲算法進行邊緣檢測，得到車道線的邊緣坐標；具體包括如下子步驟：

(3.1)在ROI區(qū)域中隨機選取像素點作為螢火蟲的分布點，并將螢火蟲分為m組，分別計算螢火蟲亮度L(x,y)：

其中，H_x,y表示像素點坐標(x,y)的灰度值，H_x+1,y+1表示像素點坐標(x+1,y+1)的灰度值，H_x-1,y-1表示像素點坐標(x-1,y-1)的灰度值，H_x-1,y+1表示像素點坐標(x-1,y+1)的灰度值，H_x+1,y-1表示像素點坐標(x+1,y-1)的灰度值，H_x,y-1表示像素點坐標(x,y-1)的灰度值，H_x,y+1表示像素點坐標(x,y+1)的灰度值，H_x-1,y表示像素點坐標(x-1,y)的灰度值，H_x+1,y表示像素點坐標(x+1,y)的灰度值；

(3.2)將每組中螢火蟲亮度超過邊緣閾值的螢火蟲亮度均設(shè)為本組中螢火蟲亮度最大的值，并將組內(nèi)螢火蟲亮度超過邊緣閾值的螢火蟲作為本組中的目標螢火蟲，以本組中的目標螢火蟲為中心，求取3×3區(qū)域的發(fā)光亮度的平均值，再結(jié)合本組內(nèi)螢火蟲與所述目標螢火蟲之間的距離，計算目標螢火蟲對螢火蟲的吸引度β(r)；

(3.3)根據(jù)吸引度更新組內(nèi)螢火蟲的坐標，并找出每組中螢火蟲亮度最小的螢火蟲，隨機更新亮度最小的螢火蟲的坐標，獲得更新的螢火蟲坐標；

(3.4)將更新的螢火蟲坐標分別計算螢火蟲亮度L(x,y)，重復步驟(3.2)-(3.3)30次，獲得最終的螢火蟲坐標，將其作為車道線的邊緣坐標；

(4)對步驟(3)得到的車道線的邊緣坐標進行概率Hough變換，找出ROI區(qū)域的直線，保留直線斜率在的直線，并使用最小二乘法對檢測出的直線進行擬合，獲得車道線方程；

(5)對于第二幀以后的預處理視頻幀基于上一幀的ROI區(qū)域進行動態(tài)調(diào)整，得到所述預處理視頻幀的ROI區(qū)域，然后重復步驟(3)-(4)，直至車輛停止運行，完成車道線方程的提取。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于動態(tài)ROI和改進螢火蟲算法的車道線提取方法，其特征在于，所述邊緣閾值取值為150。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于動態(tài)ROI和改進螢火蟲算法的車道線提取方法，其特征在于，步驟(3.2)中吸引度β(r)的計算過程為：

其中，β₀表示亮度對吸引度的影響系數(shù)，γ為介質(zhì)對光的吸收系數(shù)，r為本組內(nèi)螢火蟲與所述目標螢火蟲之間的距離。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于動態(tài)ROI和改進螢火蟲算法的車道線提取方法，其特征在于，步驟(5)中對于第二幀以后的預處理視頻幀基于上一幀的ROI區(qū)域進行動態(tài)調(diào)整的具體過程為：以消失點的縱坐標為所述ROI區(qū)域的縱坐標，將縱坐標分割成等高的box，將box的頂點縱坐標帶入上一幀獲取的車道線方程中，得到所述ROI區(qū)域的橫坐標。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述基于動態(tài)ROI和改進螢火蟲算法的車道線提取方法，其特征在于，所述消失點通過以下方法獲得：使用36個方向，角度分辨率為5°的gLoG濾波器對預處理視頻幀進行濾波，對濾波后的視頻幀求取明亮紋理特征點，并用255減去濾波后的視頻幀中的所有像素點值，并求取黑暗紋理特征點，然后將36組gLoG內(nèi)核產(chǎn)生的卷積核疊加，與明亮紋理特征點、黑暗紋理特征點做卷積，投票選取出消失點。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于動態(tài)ROI和改進螢火蟲算法的車道線提取方法，其特征在于，對于第一幀預處理視頻幀，步驟(4)中H表示第一幀預處理視頻幀中ROI區(qū)域的高度，W表示第一幀預處理視頻幀中ROI區(qū)域的寬度；對于第二幀以后的預處理視頻幀，步驟(4)中H表示box的高度，W表示box的寬度。