[發(fā)明專利]智能車賽道的圖像識(shí)別方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210407316.7
• 申請(qǐng)日: 2022-04-19
• 公開（公告）號(hào): CN114821103A
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高偉;袁帥;尉糧蘋;鞏祖安;馬婧
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 青島恒星科技學(xué)院
• 主分類號(hào): G06V10/44
• 分類號(hào): G06V10/44;G06V10/28
• 代理公司: 青島致嘉知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 37236
• 代理人: 苗穎

本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體為智能車賽道的圖像識(shí)別方法，該方法為：對(duì)賽道圖像進(jìn)行模糊處理；確定賽道圖像識(shí)別的最初起始點(diǎn)；以最初起始點(diǎn)自右向左或者自左向右判定賽道的邊界點(diǎn)；從最初起始點(diǎn)開始采用八鄰域算法確定新的起始點(diǎn)；以確定的新的起始點(diǎn)自右向左或者自左向右判定賽道新的邊界點(diǎn)；從計(jì)算得到新的邊界點(diǎn)開始采用八鄰域算法確定新的起始點(diǎn)；將計(jì)算得到的邊界點(diǎn)擬合成賽道的邊界；將擬合的賽道的兩條邊界擬合賽道的中線。將八鄰域算法與sobel算子結(jié)合，只對(duì)圖像邊緣信息進(jìn)行計(jì)算，從而獲得賽道的邊界信息，能夠大大減少無用計(jì)算，提高識(shí)別速率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體為智能車賽道的圖像識(shí)別方法。

背景技術(shù)

傳統(tǒng)圖像識(shí)別基于算子對(duì)圖像進(jìn)行壓縮計(jì)算以達(dá)到效果，但隨著時(shí)代的發(fā)展，攝像頭參數(shù)不斷增強(qiáng)，圖像體積越來越大，傳統(tǒng)算法的劣勢(shì)也被逐漸暴露出來，以全國(guó)大學(xué)生智能車競(jìng)賽(攝像頭組)為例。

1.傳統(tǒng)賽道位于攝像頭正中央，對(duì)于圖像的識(shí)別僅需要處理圖像的邊界(例如，白賽道過渡到黑賽道的邊界)。真正利用到的數(shù)據(jù)僅有邊界信息，對(duì)于為獲得邊界而處理的賽道中央的像素來說無疑是一種算力的浪費(fèi)。同時(shí)為滿足計(jì)算量大的需求需啟用性能較高的計(jì)算平臺(tái)，因此大大提高了成本。

2.其次是，在絕大多數(shù)傳統(tǒng)掃線當(dāng)中，方法通常為由賽道中間向圖像兩邊邊界延申，在有不良因素干擾的賽道上易被圖像誤導(dǎo)，導(dǎo)致計(jì)算出錯(cuò)誤的數(shù)值，從而影響參數(shù)的調(diào)節(jié)。

3.在常規(guī)比賽當(dāng)中智能車行駛速度較快，對(duì)于圖像的計(jì)算速度要求也更高，如使用傳統(tǒng)的方法則可能造成圖像卡頓，在高速行駛過程中因圖像計(jì)算量大導(dǎo)致的卡頓是非常致命的，因此傳統(tǒng)方法已經(jīng)不適用于當(dāng)下的環(huán)境。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供智能車賽道的圖像識(shí)別方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題，通過對(duì)算法的優(yōu)化，大大減少了圖像的計(jì)算量，使得圖像識(shí)別能夠更廣泛的應(yīng)用在智能車賽道的識(shí)別當(dāng)中。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：智能車賽道的圖像識(shí)別方法，所述智能車賽道的圖像識(shí)別方法包括：

S1、獲取賽道圖像，并對(duì)賽道圖像進(jìn)行模糊處理，轉(zhuǎn)步驟2；

S2、確定賽道圖像識(shí)別的最初起始點(diǎn)，轉(zhuǎn)步驟3；

S3、以最初起始點(diǎn)自右向左或者自左向右，依次計(jì)算賽道圖像的梯度值，并對(duì)計(jì)算得到的梯度值添加閾值判定賽道的邊界點(diǎn)，轉(zhuǎn)步驟4；

S4、從最初起始點(diǎn)開始采用八鄰域算法確定新的起始點(diǎn)，轉(zhuǎn)步驟5；

S5、以確定的新的起始點(diǎn)自右向左或者自左向右，依次計(jì)算賽道圖像的梯度值，并對(duì)計(jì)算得到的梯度值添加閾值判定賽道新的邊界點(diǎn)，轉(zhuǎn)步驟6；

S6、從步驟5計(jì)算得到新的邊界點(diǎn)開始采用八鄰域算法確定新的起始點(diǎn)，轉(zhuǎn)步驟5；

S7、判斷賽道圖像左側(cè)或者右側(cè)的圖像是否識(shí)別完，若識(shí)別完，則轉(zhuǎn)步驟3，若未識(shí)別完，則轉(zhuǎn)步驟6；

S8、將步驟3計(jì)算得到的邊界點(diǎn)以及步驟5計(jì)算得到的邊界點(diǎn)擬合成賽道的邊界，轉(zhuǎn)步驟9；

S9、通過步驟8擬合的賽道的兩條邊界擬合賽道的中線。

優(yōu)選的，步驟2所述最初起始點(diǎn)的確定方法為：選取賽道圖像中部并且上數(shù)10-15個(gè)像素點(diǎn)作為最初的起始點(diǎn)。

優(yōu)選的，步驟3和步驟5所述賽道圖像的梯度值通過如下方法計(jì)算：

S3.1、選擇兩個(gè)Sobel算子，和Sobel_x是用于對(duì)像素x軸方向上的梯度進(jìn)行計(jì)算，Sobel_y是用于對(duì)像素y軸方向上的梯度進(jìn)行計(jì)算；