道路上的線型指示標誌的檢測方法和裝置製造方法

2023-05-23 17:24:01 2

道路上的線型指示標誌的檢測方法和裝置製造方法
【專利摘要】公開了一種道路上的線型指示標誌的檢測方法和裝置。該檢測方法可以包括：獲得包括路面區域的U視差圖；在U視差圖上，確定道路消失點；以由第一預定極點間距和第一預定極角間距表徵的第一解析度，獲取道路消失點附近的預定區域的直線的第一解析度概率分布圖；基於物理世界中相互平行的直線之間的實際距離與該相互平行的直線在第一解析度概率分布圖上的對應極角間的關係，判定不同類型的線型指示標誌。根據本發明實施例的道路上的線型標誌物檢測方法和裝置，能夠檢測各種類型的道路上的線型標誌物，如斑馬線、道路上的箭頭、道路上的白字、道路上的車道線，有助於車輛輔助駕駛。
【專利說明】道路上的線型指示標誌的檢測方法和裝置

【技術領域】
[0001] 本發明涉及圖像處理，更具體地涉及道路上的線型指示標誌的檢測方法和裝置。

【背景技術】
[0002] 駕駛輔助系統的應用日漸普及。駕駛輔助系統可以包括路面檢測功能、行人和車 輛檢測功能、路上柵欄檢測、道路上各種標誌物檢測功能等等。
[0003] 道路上存在各種線型標誌物，一般是和道路走勢平行的，例如白色斑馬線、單白 線、雙白線、三條白線、單黃線、雙黃線、白色箭頭線等等。
[0004] 下文描述中，將不區分線型標誌物的顏色，統稱之為"白線"。不過需要說明的是， 這僅是為了描述方便，其實該線可以為其它的顏色。在檢測出白線類型之後，可以輔助以例 如彩色圖的顏色來區分線的顏色。
[0005] 每種白線類型都有它特定的交通行駛指示含義。對白線類型的檢測可以有助於司 機的安全駕駛。根據車輛在其上行駛的道路的白線類型的不同，可以給予行人檢測或者車 輛預警不同的權重。
[0006] 而且，白線類型信息對於無人駕駛以及輔助駕駛也有重要作用，它可以預測行駛 路線，提供自動剎車指導等。


【發明內容】

[0007] 需要一種適合於檢測各種道路上的線型標誌物的方法和裝置。
[0008] 為此，提出了本發明。
[0009] 根據本發明的一個方面，提供了一種路上的線型指示標誌的檢測方法，可以包括： 獲得包括路面區域的U視差圖；在U視差圖上，確定道路消失點；以由第一預定極點間距和 第一預定極角間距表徵的第一解析度，獲取道路消失點附近的預定區域的直線的第一分辨 率概率分布圖；基於物理世界中相互平行的直線之間的實際距離與該相互平行的直線在第 一解析度概率分布圖上的對應極角間的關係，判定不同類型的線型指示標誌。
[0010] 根據本發明的另一個方面，提供了一種道路上的線型指示標誌的檢測裝置，可以 包括：U視差圖獲得部件，用於獲得包括路面區域的U視差圖；道路消失點確定部件，用於在 U視差圖上，確定道路消失點；第一解析度概率分布圖獲得部件，用於以由第一預定極點間 距和第一預定極角間距表徵的第一解析度，獲取道路消失點附近的預定區域的直線的第一 解析度概率分布圖；不同類型線型指示標誌區分部件，用於基於物理世界中相互平行的直 線之間的實際距離與該相互平行的直線在第一解析度概率分布圖上的對應極角間的關係， 判定不同類型的線型指示標誌。
[0011] 根據本發明實施例的道路上的線型標誌物檢測方法和裝置，能夠檢測各種類型的 道路上的線型標誌物，如斑馬線、道路上的箭頭、道路上的白字、道路上的車道線，有助於車 輛輔助駕駛。
[0012] 進一步地，根據本發明實施例的道路上的線型標誌物檢測方法和裝置還可以包 括：以由第二預定極點間距和第二預定極角間距表徵的第二解析度，獲取道路消失點附近 的預定區域的直線的第二解析度概率分布圖，其中第二解析度高於第一解析度；對於判定 為車道線的線型指示標誌，確定其在第二解析度概率分布圖上表現出的對應線的條數；以 及根據表現出的對應線的條數，進一步判定該車道線的類型。由此，能夠利用第一解析度 (低解析度）的概率分布圖，來實現道路上的線型指示標誌的粗分類，而且利用第二解析度 (高解析度）的概率分布圖，基於不同車道線在概率分布圖上顯現的線的條數，實現車道線 的細分類。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0013] 從下面結合附圖對本發明實施例的詳細描述中，本發明的這些和/或其它方面和 優點將變得更加清楚並更容易理解，其中：
[0014] 圖1示出了根據本發明一個實施例的車輛自動控制系統100的示意圖；
[0015] 圖2示出了根據本發明一個實施例的可用於圖1中所示的車輛自動控制系統100 中的攝像頭101和圖像處理模塊102的組成示例的示意圖；
[0016] 圖3示出了根據本發明一個實施例的道路上的線型指示標誌檢測裝置300的基本 功能組成示例；
[0017] 圖4示出了根據本發明一個實施例的道路上的線型指示標誌檢測方法的總體流 程圖；
[0018] 圖5示意性地示出了包括路面區域的視差圖和視差圖變換得到的U視差圖；
[0019] 圖6 (a)示意性示出了 U視差圖上的一個候選道路消失點CVP，以及示例的用極點 b和極角0來表示的經過該候選道路消失點CVP的一條直線；圖6(b)示意性地示出了所 有基本點的所有直線的概率分布圖；圖6(c)示出了圖6 (b)的概率分布圖對應的候選道路 消失點CVP (即基本點b)的聚合度分布曲線示意圖；圖6d)示出了利用聚合度分布曲線確 定消失點x〇的示意圖；圖6e)是和圖6b) -樣的概率分布圖，其中臨近消失點，包含大多 數直線的區域，在圖6e)中用矩形框標識出來；圖6f)示出了灰度圖上的對應白線；
[0020] 圖7示出了通過將圖6(e)中的矩形框部分（即道路消失點附近的區域）單獨取出 得到的某解析度的概率分布圖或角度分布圖；
[0021] 圖8a)示出了原始灰度圖，圖8b)示出了對應的U圖，圖8c)和圖8d)示意性地示 出了兩個不同解析度的角度分布圖的示例；
[0022] 圖9中的a)和（b)示意性地示出了角度分布圖的點和原始灰度圖上的直線之間 的對應關係；
[0023] 圖IOa)示意性地顯示了立體視覺原理，圖IOb)示出了真實世界中兩個點P和Q 有同樣的深度的情況下，真實距離和像素距離之間的關係；
[0024] 圖11示出了在U視差圖中兩條道路白線間的像素寬度Dwidth與道路白線的傾斜 角度之間的關係；
[0025] 圖12中的a)到c)示意性地示出了灰度圖上的各種道路上的線型指示標誌與第 一解析度的概率分布圖上的對應點(或對應曲線)之間的對應關係，圖12d)示出了經區分留 下的灰度圖上的圓圈所顯示的車道線部分；
[0026] 圖13示出了根據本發明第三實施例的道路上的線型指示標誌檢測方法500的總 體流程圖；
[0027] 圖14a)示意性示出了由不同條數的白線組成的車道線的例子；圖14b)示意性示 出了灰度圖上的不同類型的車道線和高解析度角度分布圖中的對應曲線；
[0028] 圖15a)和b)示出了灰度圖上的車道線、高解析度角度分布圖上的對應曲線和灰 度圖中直線對應的密度列表；以及
[0029] 圖16示出了適於用來實現本發明實施方式的示例性計算系統600的框圖。

【具體實施方式】
[0030] 為了使本領域技術人員更好地理解本發明，下面結合附圖和【具體實施方式】對本發 明作進一步詳細說明。
[0031] 本發明各實施例中道路上的線型指示標誌檢測以視差圖和/或U視差圖(可選地 還包括灰度圖或彩色圖)為操作對象，下面對視差圖以及作為視差圖的俯瞰圖的U視差圖進 行簡要介紹。
[0032] 視差圖（disparity map)是以任一幅圖像為基準，其大小為該基準圖像的大小，元 素值為視差值的圖像。視差圖包含了場景的距離信息。視差圖可以從雙目相機拍攝的左圖 像和右圖像中計算得到，或者通過立體視圖中的深度圖計算得到。
[0033] 普通二維視差圖中的某點坐標一般以（u，V)表示，其中U為橫坐標，V為縱坐標； 點（U，v)處的像素的像素值用d(u，v)表示，表示該點（u，v)處的視差。
[0034] 視差俯敵圖或U-視差圖可以從視差圖中計算得到。U-視差圖中任意一點（u, d) 的灰度值是對應視差圖的橫坐標為u的列中視差值等於d的點的個數。
[0035] 有關視差圖的概念、獲得、以及如何從視差圖獲得U-視差圖的詳細介紹，可以在 本 申請人:的另一篇題目為"道路分割物檢測方法和裝置"、申請號為No. 201110409269. 1的 在先申請中得到。
[0036] 下面，將按如下順序進行描述：
[0037] 〈1、第一實施例〉
[0038] 〈1. 1、車輛自動控制系統〉
[0039] 〈1. 2、攝像頭和圖像處理模塊〉
[0040] 〈1. 3、道路上的線型指示標誌檢測裝置〉
[0041] 〈2、第二實施例：道路上的線型指示標誌檢測方法〉
[0042] 〈3、第三實施例：道路上的線型指示標誌檢測方法〉
[0043] 〈4、第四實施例：檢測道路上的線型指示標誌的計算系統〉
[0044] 〈1、第一實施例〉
[0045] 〈1. 1、車輛自動控制系統〉
[0046] 圖1示出了根據本發明一個實施例的車輛自動控制系統100的示意圖。車輛自動 控制系統100安裝在車輛之上。該車輛自動控制系統100包括例如兩個攝像頭101、圖像處 理模塊102、車輛控制模塊103。攝像頭101可以安裝在靠近車輛後視鏡的位置，用於捕獲 車輛前方的場景。所捕獲的車輛前方場景的圖像將作為圖像處理模塊102的輸入。圖像處 理模塊102分析輸入的視差圖像，進行各種檢測處理，例如本發明實施例的道路上的線型 指示標誌檢測，以及其他的路面檢測處理、柵欄檢測處理、行人檢測處理等等。車輛控制模 塊103接收由圖像處理模塊102輸出的信號，根據檢測得到的當前道路上的線型指示標誌 如各種分道線(諸如，區分各個車道（lane)的線)，以及路面、柵欄、行人等信息生成控制信 號來控制車輛的行駛方向和行駛速度等。
[0047] 圖中所示的車輛自動控制系統100僅為示例，其還可以包括其他部件，例如GPS導 航部分等。
[0048] 〈1. 2、攝像頭和圖像處理模塊〉
[0049] 圖2示出了根據本發明一個實施例的可用於圖1中所示的車輛自動控制系統100 中的攝像頭101和圖像處理模塊102的組成示例的示意圖。
[0050] 如圖2所示，圖中左側示出了兩個攝像頭101，攝像頭101包括圖像傳感器201和 攝像頭數位訊號處理器（digital signal processing, DSP) 202。圖像傳感器201將光信 號轉換為電子信號，將捕獲的當前車輛前方的圖像轉換為模擬圖像信號，再將結果傳入攝 像頭DSP202。如果需要，攝像頭101還可以進一步包括鏡頭，濾鏡，等等。在本設備中，可以 包括兩個或多個(未示出)攝像頭101，這些攝像頭配準後可以同時捕獲多幅圖像，以便用於 雙目成像或多目成像。攝像頭DSP202將模擬圖像信號轉換為數字圖像信號，並發送到圖像 處理模塊102。
[0051] 如圖像處理模塊102的功能框圖所示，圖像處理模塊102可以包括，例如，圖像輸 入部分203、視差圖成像部分204、路面檢測部分204、行人和車輛檢測部分205、道路上的線 型指示標誌檢測部分206等。圖像輸入部分203可以按規定的時間間隔取得圖像。視差圖 成像部分204利用雙目視覺原理，將輸入的一對數字圖像轉換為視差圖。路面檢測部分204 可以例如基於來自視差圖成像部分204的視差圖(和/或灰度圖)而檢測路面。行人和車輛 檢測部分205可以例如基於來自視差圖成像部分204的視差圖(和/或灰度圖)而檢測行人 和車輛。道路上的線型指示標誌檢測部分206可以例如基於來自視差圖成像部分204的視 差圖(可選地，還基於灰度圖）而檢測道路上的線型指示標誌。
[0052] 圖2中所示的用於後續獲得視差的雙目攝像機成像僅為示例，也可以例如採用其 他基於紅外光飛行速度和基於紋理光的立體攝像機等等設置。另外，車輛上可以不配置攝 像設備，而例如通過有線網絡或者無線網絡連接接收來自外部的圖像數據等。
[0053] 圖2中所示的圖像處理模塊僅為示例，其可以省略其中的某些部分例如省略路面 檢測部分204,以及可以包括額外的其他部分，例如柵欄檢測部分、U視差圖獲得部分、V視 差圖獲得部分、基於灰度圖的對象檢測等。
[0054] 下面將重點介紹本發明所關注的道路上的線型指示標誌檢測部分的組成和操作 過程。
[0055] 〈1. 3、道路上的線型指示標誌檢測裝置〉
[0056] 下面將結合圖3描述根據本發明一個實施例的道路上的線型指示標誌檢測裝置 的基本功能組成示例。
[0057] 圖3示出了根據本發明一個實施例的道路上的線型指示標誌檢測裝置300的基本 功能組成示例，該道路上的線型指示標誌檢測裝置300可用於圖2中所示的道路上的線型 指示標誌檢測部分206。該道路上的線型指示標誌檢測裝置300輸入為圖像數據例如雙目 相機拍攝的左圖像和右圖像，輸出為檢測得到的某種或某些道路上的線型指示標誌。
[0058] 如圖3所示，根據本發明一個實施例的道路上的線型指示標誌檢測裝置300可 以包括：U視差圖獲得部件310,用於獲得包括路面區域的U視差圖；道路消失點確定部件 320,用於在U視差圖上，確定道路消失點；第一解析度概率分布圖獲得部件330,用於以由 第一預定極點間距和第一預定極角間距表徵的第一解析度，獲取道路消失點附近的預定區 域的直線的第一解析度概率分布圖；不同類型線型指示標誌區分部件340,用於基於物理 世界中相互平行的直線之間的距離與該相互平行的直線在第一解析度概率分布圖上的對 應極角間的關係，判定不同類型的線型指示標誌。
[0059] 需要說明的是，上述道路上的線型指示標誌的檢測裝置300的部件可以用軟體程 序來實現，例如通過通用計算機中的CPU結合RAM和ROM等以及其中運行的軟體代碼來實 現。軟體程序可以存儲在諸如快閃記憶體、軟盤、硬碟、光碟等存儲介質上，在運行時加載到諸如隨 機訪問存儲器RAM上來由CPU執行。另外，除了通用計算機上，還可以通過專用集成電路和 軟體之間的合作來實現。所述集成電路包括通過例如MPU (微處理單元)、DSP (數位訊號處 理器)、FPGA (現場可編程門陣列）、ASIC (專用集成電路）等中的至少一個來實現。這樣的 通用計算機或者專用集成電路等例如可以裝載在車輛上，並且與安裝在例如車輛上的成像 設備例如照相機來通信，以便對照相機拍攝獲得的二維圖像和/或立體圖像進行處理來得 到道路上的線型指示標誌檢測結果，以及可選地還可以根據道路上的線型指示標誌檢測結 果對車輛的駕駛進行控制，例如給出警告信息、自動剎車或啟動應急保護裝置等。另外，道 路上的線型指示標誌的檢測裝置300的各個部件可以用專門的硬體來實現，例如特定的現 場可編程門陣列、專用集成電路等。另外，道路上的線型指示標誌的檢測裝置300的各個部 件也可以利用軟體和硬體的結合來實現。
[0060] 需要說明的是，圖3中所示的箭頭只表示兩個部件的功能之間存在邏輯關係，兩 個部件之間可以直接或者間接地操作性地連接。另外，即便圖3中的某兩個部件之間未示 出某方向的箭頭連接，但是這並不表明兩者之間必然不存在該方向的邏輯關係，相反，兩者 之間可以存在操作性的連接關係，例如第一解析度概率分布圖獲得部件330和不同類型線 型指示標誌區分部件340和U視差圖獲得部件310之間可以存在邏輯關聯，其中第一分辨 率概率分布圖獲得部件330和不同類型線型指示標誌區分部件340在操作過程中可能需要 利用U視差圖獲得部件310所獲得的U視差圖。
[0061] 上述道路上的線型指示標誌的檢測裝置300中的各個單元的結構和數量不對本 發明的範圍構成限制。根據本發明的一個實施例，上述U視差圖獲得部件310、道路消失點 確定部件320、第一解析度概率分布圖獲得部件330、不同類型線型指示標誌區分部件340 可以合併為一個獨立的部件來執行和實現相應的功能和操作，或者可以將U視差圖獲得部 件310、道路消失點確定部件320、第一解析度概率分布圖獲得部件330、不同類型線型指示 標誌區分部件340進一步拆分為更小的單元來實現他們各自的功能和操作。
[0062] 另外，需要說明的是，圖3中所示的結構並不是排他式的，相反道路上的線型指示 標誌的檢測裝置300可以包括其他部件，例如顯示部件，用於例如不同類型線型指示標誌 區分部件340處理後的結果，以及例如通信部件，用於將有關信息和/或中間處理結果傳遞 到外部等。
[0063] 下面參考圖4-9詳細描述道路上的線型指示標誌檢測裝置300的各部件的功能和 操作的示例。
[0064] 〈2、第二實施例：道路上的線型指示標誌檢測方法〉
[0065] 圖4示出了根據本發明一個實施例的道路上的線型指示標誌檢測方法400的總體 流程圖。
[0066] 如圖4所示，在步驟S410, U視差圖獲得部件310獲得包括路面區域的U視差圖。 [0067] 如前所述，可以通過雙目相機、多目相機、立體相機拍攝並計算得到包括道路區域 的視差圖，由視差圖變換得到U視差圖；或者從立體視圖中獲得深度圖，根據深度圖得到視 差圖，由視差圖變換得到U視差圖。
[0068] 在首先獲得包括路面區域的視差圖，然後從視差圖轉換得到U視差圖的情況下， 關於如何從例如立體相機獲得的圖像中獲得路面區域的視差圖，可以採用例如下述幾種途 徑：由手動指定路面區域；也可以例如採用預定高度閾值rh來將視差圖中自路面起高度大 於rh的所有點移除，因為，高度大於rh的點可能代表路上的車輛、騎自行車的人或者電線 杆等噪聲等；或者可以採用各種路面估計或檢測方法來檢測路面從而獲得包括路面區域的 視差圖，例如採用本 申請人:的題目為"路面檢測方法和裝置"、申請號為No. 201210194074. 4 中介紹的路面檢測方法。
[0069] 在獲得包括路面區域的視差圖後，可以獲得視差圖的俯瞰圖，即U視差圖。
[0070] 圖5示意性地示出了包括路面區域的視差圖（左圖）和視差圖變換得到的U視差 圖(右圖)，其中左圖橫坐標是X，縱坐標是y，右圖中橫坐標是X，縱坐標是d。
[0071] 此外，這裡還可以對如此得到的U視差圖進行一些後處理，例如去噪，其中一種實 現方式是，將所有灰度值小於預定閾值的點都從視差俯瞰圖中去除，也即將所有灰度值小 於預定閾值的點的灰度值改為零。這是因為，噪聲一般是離散點，在視差圖的各列中，不會 存在很多視差一樣的噪聲點。另外，為了避免無意地去除諸如白線的分道線，優選地，將預 定閾值設置為較小值，例如設置為1。
[0072] 前文描述的情形是先獲得視差圖，然後從視差圖獲得U視差圖。不過這僅為示例， 也可以通過對例如雙目相機獲得的圖像進行處理或計算，直接獲得U視差圖。或者，也可以 直接從外部通過有線網絡或者無線網絡通信來接收包括路面區域的U視差圖。
[0073] 回到圖4,在步驟S420中在U視差圖上，確定道路消失點。
[0074] 由本領域技術人員公知的射影變換原理可知，原三維空間中相互平行的直線在U 視差圖中相交於視差值等於零（即d=0)的點，我們將此交點稱為道路消失點。在視差俯瞰 圖中，視差值等於零的點位於一條橫線上，我們將視差值等於零的點統稱為基本點，也稱之 為候選道路消失點。如果考察經過各個基本點的各個直線存在的概率的話，那麼應該是經 過道路消失點的作為道路分割物的直線存在的概率最大，或者說最集中（即最不分散)。
[0075] 由此可以基於這樣的聚合度分布來確定道路消失點。
[0076] 在一個實施例中，在U視差圖上，確定道路消失點可以包括：
[0077] (1)在U視差圖上，針對各個候選道路消失點，計算經過候選道路消失點的各個直 線存在的概率，獲得經過各個候選道路消失點的直線的概率分布圖，每條直線由對應候選 道路消失點作為極點和對應極角來限定，由此獲得了各個候選道路消失點的直線的概率分 布；
[0078] 這裡，候選道路消失點簡稱為CVP (candidate vanishing point)，圖6 (a)示出了 U視差圖上的一個候選道路消失點CVP，該圖中的括號顯示了待選消失點區間的位置。橫坐 標是X，縱坐標是d，與圖5中的右圖相同。候選道路消失點CVP的位置用橫坐標b表示(縱 坐標為視差d=0)，經過該候選道路消失點CVP的一條直線用極點b和極角0來表示。
[0079] 圖6(b)示意性地示出了所有基本點的所有直線的概率分布圖，其中橫坐標表示 各個CVP點（即橫坐標b)，縱坐標表示夾角角度Angle(即0)，點（b，0)處的取值為概率 Dis(0，b)，即表示由極點b和夾角0確定的直線存在的概率，該概率例如可以根據落在該 條直線上的U視差圖像上的非零點的數目佔U視差圖像上全部非零點的數目的比率來計 算。
[0080] 從U視差圖生成方式可以看出，圖6f)中灰度圖上的右側白線，對應著圖6a)中的 由極點b和夾角0確定的直線（b，0)，如從圖6(a)到圖6(f)的箭頭曲線所示。也因此， 圖6b)中的大的黑圓點處的像素點，表示由極點b和夾角0確定的直線（b，0)的存在概 率，可見其對應著圖6f)中的右側白線，換句話說，一定程度上表徵圖6f)中的右側白線存 在的概率。
[0081] 需要說明的是，關於概率分布圖，關於各條直線的概率，可以基於極點間預定間距 和極角間的預定間距來對各個直線進行概率計算，由此得到了不同解析度的概率分布圖， 極點間的間距越小、極角間的間距越小，概率分布圖的解析度越高。
[0082] (2)基於經過每個候選道路消失點的各個直線存在的概率，得到表徵每個候選道 路消失點的直線存在的概率的分布的聚合程度的聚合度，由此得到候選道路消失點的聚合 度分布。
[0083] 針對每個候選道路消失點CVP(也可稱為基本點b)，改變極角0，即得到一組相關 聯的直線。如果這組直線經過的是真正的消失點，那麼他們每條直線的概率，要麼很大（白 線所在直線），要麼很小（很少有點的直線）。從資訊理論的角度來講，這組直線的概率分布 的聚合程度是收斂的。而如果這組直線經過的不是真正的消失點，那麼這組直線的概率分 布的聚合程度是發散的。為了定量度量每組直線的概率分布的聚合程度(收斂或發散)，在 一個示例中，可以採用信息熵來計算，例如，用如下的公式（1)來表示候選道路消失點CVP (即基本點b)的聚合度En(b) :
[0084]

【權利要求】
1. 一種道路上的線型指示標誌的檢測方法，包括： 獲得包括路面區域的U視差圖； 在U視差圖上，確定道路消失點； 以由第一預定極點間距和第一預定極角間距表徵的第一解析度，獲取道路消失點附近 的預定區域的直線的第一解析度概率分布圖； 基於物理世界中相互平行的直線之間的實際距離與該相互平行的直線在第一解析度 概率分布圖上的對應極角間的關係，判定不同類型的線型指示標誌。
2. 根據權利要求1的道路上的線型指示標誌的檢測方法，還包括： 以由第二預定極點間距和第二預定極角間距表徵的第二解析度，獲取道路消失點附近 的預定區域的直線的第二解析度概率分布圖，其中第二解析度高於第一解析度； 對於判定為車道線的線型指示標誌，確定其在第二解析度概率分布圖上表現出的對應 線的條數；以及 根據表現出的對應線的條數，進一步判定該車道線的類型。
3. 根據權利要求1的道路上的線型指示標誌的檢測方法，所述在U視差圖上，確定道路 消失點包括： 在U視差圖上，針對各個候選道路消失點，計算經過候選道路消失點的各個直線存在 的概率，獲得經過各個候選道路消失點的直線的概率分布圖，每條直線由對應候選道路消 失點作為極點和對應極角來限定，由此獲得了各個候選道路消失點的直線的概率分布； 基於經過每個候選道路消失點的各個直線存在的概率，得到表徵每個候選道路消失點 的直線存在的概率的分布的聚合程度的聚合度，由此得到候選道路消失點的聚合度分布； 以及 基於候選道路消失點的聚合度分布，確定道路消失點。
4. 根據權利要求1的道路上的線型指示標誌的檢測方法，所述基於物理世界中相互平 行的直線之間的實際距離與該相互平行的直線在第一解析度概率分布圖上的對應極角間 的關係，判定不同類型的線型指示標誌包括： 對於第一解析度概率分布圖上的極點位置位於道路消失點、且概率大於預定閾值的各 條直線，確定各條直線的極角；以及 基於各條直線的極角和基於物理世界中相互平行的直線之間的實際距離與該相互平 行的直線在第一解析度概率分布圖上的對應極角間的關係，計算在第一解析度概率分布圖 上的所述各條直線中相鄰直線之間在物理世界中的實際距離；以及 至少部分基於計算的各條直線中相鄰直線之間在物理世界中的實際距離，判定不同類 型的線型指示標誌。
5. 根據權利要求2的道路上的線型指示標誌的檢測方法，還包括： 對於在第二解析度概率分布圖上表現出形同線的條數的車道線，通過該車道線在灰度 圖上的特徵，來進一步區分該車道線的類型。
6. 根據權利要求1-5中任一項的道路上的線型指示標誌的檢測方法，還包括： 基於檢測到的線型指示標誌來給出提示信息或自動控制車輛的行駛。
7. -種道路上的線型指示標誌的檢測裝置，包括： U視差圖獲得部件，用於獲得包括路面區域的U視差圖； 道路消失點確定部件，用於在U視差圖上，確定道路消失點； 第一解析度概率分布圖獲得部件，用於以由第一預定極點間距和第一預定極角間距表 徵的第一解析度，獲取道路消失點附近的預定區域的直線的第一解析度概率分布圖； 不同類型線型指示標誌區分部件，用於基於物理世界中相互平行的直線之間的距離與 該相互平行的直線在第一解析度概率分布圖上的對應極角間的關係，判定不同類型的線型 指示標誌。
8. 根據權利要求7的道路上的線型指示標誌的檢測裝置，還包括： 第二解析度概率分布圖獲得部件，用於以由第二預定極點間距和第二預定極角間距表 徵的第二解析度，獲取道路消失點附近的預定區域的直線的第二解析度概率分布圖，其中 第二解析度高於第一解析度； 車道線對應線條數確定部件，用於對於判定為車道線的線型指示標誌，確定其在第二 解析度概率分布圖上表現出的對應線的條數；以及 車道線類型判定部件，用於根據表現出的對應線的條數，進一步判定該車道線的類型。
9. 根據權利要求7的道路上的線型指示標誌的檢測裝置，所述道路消失點確定部件在 U視差圖上，確定道路消失點包括： 在U視差圖上，針對各個候選道路消失點，計算經過候選道路消失點的各個直線存在 的概率，獲得經過各個候選道路消失點的直線的概率分布圖，每條直線由對應候選道路消 失點作為極點和對應極角來限定，由此獲得了各個候選道路消失點的直線的概率分布； 基於經過每個候選道路消失點的各個直線存在的概率，得到表徵每個候選道路消失點 的直線存在的概率的分布的聚合程度的聚合度，由此得到候選道路消失點的聚合度分布； 以及 基於候選道路消失點的聚合度分布，確定道路消失點。
10. 根據權利要求7的道路上的線型指示標誌的檢測裝置，所述不同類型線型指示標 志區分部件基於物理世界中相互平行的直線之間的距離與該相互平行的直線在第一分辨 率概率分布圖上的對應極角間的關係，判定不同類型的線型指示標誌包括： 對於第一解析度概率分布圖上的極點位置位於道路消失點、且概率大於預定閾值的各 條直線，確定各條直線的極角； 基於各條直線的極角和基於物理世界中相互平行的直線之間的實際距離與該相互平 行的直線在第一解析度概率分布圖上的對應極角間的關係，計算在第一解析度概率分布圖 上的所述各條直線中相鄰直線之間在物理世界中的實際距離；以及 至少部分基於計算的各條直線中相鄰直線之間在物理世界中的實際距離，判定不同類 型的線型指示標誌。
【文檔編號】B60R16/02GK104376297SQ201310349606
【公開日】2015年2月25日 申請日期:2013年8月12日 優先權日:2013年8月12日
【發明者】胡平, 魯耀傑, 師忠超, 劉媛 申請人:株式會社理光