[發(fā)明專利]一種基于OpenCV的停車泊位線識別方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202110555361.2
• 申請日: 2021-05-21
• 公開（公告）號: CN113139526A
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 潘禹澎;肖璇;田賽;王皓;趙洪偉;趙莉;孫長武;王譽(yù)皓;李陽;孔繁琪
• 申請（專利權(quán)）人: 一汽奔騰轎車有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/12;G06T7/136;G06T7/194;G06T5/00;G06T5/30;G06K9/62
• 代理公司: 長春吉大專利代理有限責(zé)任公司 22201
• 代理人: 張巖

本發(fā)明涉及一種基于OpenCV的停車泊位線識別方法，采取目標(biāo)區(qū)域檢測、目標(biāo)區(qū)域優(yōu)化以及目標(biāo)輪廓提取的遞進(jìn)式流程，包括圖像預(yù)處理，邊緣檢測，輪廓提取以及圖像分割。本發(fā)明主要研究方向集中在泊位線的外輪廓標(biāo)定，針對具有顯著環(huán)境特征、色差和形狀差別的圖像進(jìn)行輪廓分割，采用“停車泊位區(qū)域檢測?停車泊位區(qū)域圖像處理?停車泊位區(qū)域目標(biāo)識別?停車泊位區(qū)域輪廓標(biāo)定”的遞進(jìn)式流程，盡可能的恢復(fù)目標(biāo)區(qū)域特征要素，并選用K?means算法對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行處理，采用多尺度分水嶺算法對圖像進(jìn)行分割，最后采取Canny算法對圖像邊緣進(jìn)行檢測，并對最終“二值“泊位線進(jìn)行層次優(yōu)化，以達(dá)到識別停車泊位線的預(yù)期效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于車輛技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于OpenCV的停車泊位線識別方法。

背景技術(shù)

隨著汽車智能網(wǎng)聯(lián)和高級輔助駕駛技術(shù)的快速發(fā)展，自動駕駛作為輔助駕駛技術(shù)的高級階段，已經(jīng)逐漸演變?yōu)槲磥斫煌ǔ鲂械闹髁髭厔荨Ｓ绕渥?019年以來，自動駕駛在汽車行業(yè)及互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)如雨后春筍般爭相競技。

現(xiàn)有技術(shù)公開了一種開啟自動泊車的控制方法、裝置及自動泊車系統(tǒng)，該開啟自動泊車的控制方法包括：獲取車輛的實(shí)時位置；將車輛的實(shí)時位置與預(yù)先存儲的各個泊車位置進(jìn)行比對，確定目標(biāo)泊車位置；其中，預(yù)先存儲的泊車位置的數(shù)量為至少兩個，預(yù)先存儲的各個泊車位置中包括目標(biāo)泊車位置；根據(jù)目標(biāo)泊車位置，確定車輛的實(shí)時位置與目標(biāo)泊車位置的直線距離；當(dāng)車輛的實(shí)時位置與目標(biāo)泊車位置的直線距離小于預(yù)設(shè)直線距離時，控制車輛開啟自動泊車。現(xiàn)有技術(shù)還公開了一種基于無人機(jī)的自動泊車系統(tǒng)及自動泊車方法，屬于車輛領(lǐng)域。該自動泊車系統(tǒng)包括：車輛和與車輛通信連接的無人機(jī)，車輛用于在停車狀態(tài)且接收到泊車指令時生成起飛指令；無人機(jī)用于接收到起飛指令時起飛，無人機(jī)包括：感知模塊，用于采集無人機(jī)飛行路徑上第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的飛行探測信息；建圖模塊，與感知模塊連接，用于根據(jù)飛行探測信息建立局部地圖；路徑規(guī)劃單元，用于根據(jù)局部地圖規(guī)劃出至少一條泊車路徑并發(fā)送至車輛，使得車輛根據(jù)泊車路徑進(jìn)行自動行駛和泊車，其中，泊車路徑的起始點(diǎn)為局部地圖的建圖起始點(diǎn)。現(xiàn)有技術(shù)還公開了一種自動泊車方法，通過制定車輛的自動泊車功能系統(tǒng)，根據(jù)所述自動泊車功能系統(tǒng)判斷所述車輛是否滿足非期望狀態(tài)下的自動泊車激活條件，若所述車輛滿足非期望狀態(tài)下的自動泊車激活條件，獲取當(dāng)前場景信息，根據(jù)所述當(dāng)前場景信息選擇目標(biāo)激活策略作為自動泊車激活條件，在所述自動泊車激活條件下通過所述自動泊車功能系統(tǒng)進(jìn)行自動泊車。但是，上述方法無法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下對二維圖像即停車泊位線的提取及識別。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的就在于聚焦自動駕駛單一環(huán)節(jié)，針對自動泊車功能提供一種全新的基于目標(biāo)區(qū)域輪廓—即停車泊位線的識別和獲取方法，以解決在高噪聲、弱邊緣化等復(fù)雜環(huán)境條件下，對二維圖像即停車泊位線的提取及識別的問題。

本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

一種基于OpenCV的停車泊位線識別方法，其特征在于：采取目標(biāo)區(qū)域檢測、目標(biāo)區(qū)域優(yōu)化以及目標(biāo)輪廓提取的遞進(jìn)式流程，包括以下步驟：

A、圖像預(yù)處理，視頻數(shù)據(jù)采集后獲取停車區(qū)域停車泊位線圖片，分別對圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)去噪、圖像降噪及增強(qiáng)和二值化閾值處理；

B、邊緣檢測，主要檢查每個像素的臨域并對灰度變換率進(jìn)行量化，確定方向和幅度；

C、輪廓提取，并獲取邊界點(diǎn)；

D、圖像分割，將圖像中的目標(biāo)與背景區(qū)域進(jìn)行分離，保證分離后的區(qū)域特征具有完整性且輪廓清晰，以獲得清晰的停車泊位線。

進(jìn)一步地，所述形態(tài)學(xué)去噪的具體步驟為：針對停車泊位線高噪聲及可能存在嚴(yán)重色偏等問題，采取中值濾波算法和廣義的色偏矯正算法對抓取的圖像進(jìn)行初期處理。

進(jìn)一步地，所述圖像降噪及增強(qiáng)的具體步驟為：對形態(tài)學(xué)去噪后的圖像，需要進(jìn)行兩次腐蝕、兩次膨脹操作，其中，腐蝕操作會腐蝕圖像中白色像素，消除小斑點(diǎn)，膨脹操作將使剩余的白色像素?cái)U(kuò)張并重新增長回去，以達(dá)到形態(tài)學(xué)降噪效果。