道路邊緣檢測方法、裝置及車輛的製作方法
2023-10-05 20:25:39 2
道路邊緣檢測方法、裝置及車輛的製作方法
【專利摘要】本發明公開了一種道路邊緣檢測方法，包括：獲取包含車輛所行駛的當前道路的道路邊緣信息的圖像幀；對圖像幀進行邊緣檢測以獲取多個邊緣點；利用多個邊緣點提取多個直線線段；根據當前道路的路緣結構特性從多個直線線段中提取路緣線段。本發明還公開了一種道路邊緣檢測裝置、車輛。通過上述方式，本發明能夠實現自動檢測車輛所行駛的當前道路的路緣線段，降低機手的操作複雜度且檢測精度較高。
【專利說明】道路邊緣檢測方法、裝置及車輛
【技術領域】
[0001]本發明涉及信息處理領域，特別是涉及一種道路邊緣檢測方法、裝置及車輛。
【背景技術】
[0002]有人駕駛車輛或自動駕駛車輛等車輛在行駛的過程中，經常需要檢測車輛所行駛的當前道路的路緣線段，以便後續計算車輛與路緣線段之間的實際距離，保證車輛的安全行駛。現有技術中通常採用以下兩種方法進行道路邊緣的檢測:一種為機手通過車輛上的反光鏡檢測當前道路的路緣線段；另一種為在車輛中安裝攝像頭，在採集到道路邊緣圖像後實時傳送該圖像至車輛中，以供機手進行人工檢測道路邊緣。
[0003]本申請發明人在長期研發中發現，現有技術的兩種道路邊緣檢測方法對於機手的操作要求較為複雜，機手勞動強度較大；在夜晚等光線環境較暗的情況下，機手難以看清道路邊緣，檢測精度較低。
【發明內容】
[0004]本發明主要解決的技術問題是提供一種道路邊緣檢測方法、裝置及車輛，能夠實現自動檢測車輛所行駛的當前道路的路緣線段，降低機手的操作複雜度且檢測精度較高。
[0005]為解決上述技術問題，本發明採用的一個技術方案是:提供一種道路邊緣檢測方法，包括:獲取包含車輛所行駛的當前道路的道路邊緣信息的圖像幀；對圖像幀進行邊緣檢測，以獲取多個邊緣點；利用多個邊緣點提取多個直線線段；根據當前道路的路緣結構特性從多個直線線段中提取路緣線段。
[0006]其中，對圖像幀進行邊緣檢測的步驟進一步包括:從圖像幀中獲取預先設定的標定點周圍預定區域內的局部圖像；在局部圖像內進行邊緣檢測。
[0007]其中，在局部圖像內進行邊緣檢測的步驟進一步包括:計算局部圖像內的像素點的灰度均值；根據局部圖像內的像素點的灰度均值設定canny邊緣檢測算法的低閾值參數和高閾值參數，利用canny邊緣檢測算法在局部圖像內進行邊緣檢測。
[0008]其中，根據當前道路的路緣結構特性從多個直線線段中提取路緣線段的步驟包括:根據當前道路的道路邊緣之間的實際距離與直線線段之間的像素距離的對比結果和/或根據當前道路的道路邊緣兩側的實際顏色差異與直線線段兩側的像素顏色差異的對比結果從多個直線線段中提取路緣線段。
[0009]其中，根據當前道路的道路邊緣之間的實際距離與直線線段之間的像素距離的對比結果和/或根據當前道路的道路邊緣兩側的實際顏色差異與直線線段兩側的像素顏色差異的對比結果從多個直線線段中提取路緣線段之前進一步包括:從多個直線線段中刪除斜率不滿足預定斜率要求的直線線段。
[0010]其中，根據當前道路的道路邊緣之間的實際距離與直線線段之間的像素距離的對比結果從多個直線線段中提取路緣線段的步驟包括:利用標定係數將在空間坐標系下獲取的當前道路的道路邊緣之間的實際距離和在圖像坐標系下獲取的直線線段之間的像素距離轉換到同一坐標系，其中標定係數由預先設定的標定點在空間坐標系下的實際坐標和標定點在圖像坐標系下的圖像坐標計算獲得；在同一坐標系下對當前道路的道路邊緣之間的實際距離和直線線段之間的像素距離進行差值運算，並從中選擇差值小於冗餘誤差的直線線段。
[0011]其中，根據當前道路的道路邊緣兩側的實際顏色差異與直線線段兩側的像素顏色差異的對比結果從多個直線線段中提取路緣線段的步驟包括:計算每一直線線段與相鄰的直線線段之間或每一直線線段兩側的預定側向寬度範圍內的像素點的灰度均值，並根據灰度均值確定直線線段兩側的像素顏色差異；從多個直線線段中提取直線線段兩側的像素顏色差異與當前道路的道路邊緣兩側的實際顏色差異一致或在誤差允許範圍內的直線線段。
[0012]其中，根據當前道路的道路邊緣之間的實際距離與直線線段之間的像素距離的對比結果和根據當前道路的道路邊緣兩側的實際顏色差異與直線線段兩側的像素顏色差異的對比結果從多個直線線段中提取路緣線段的步驟包括:利用標定係數將在空間坐標系下獲取的當前道路的道路邊緣之間的實際距離和在圖像坐標系下獲取的直線線段之間的像素距離轉換到同一坐標系，其中標定係數由預先設定的標定點在空間坐標系下的實際坐標和標定點在圖像坐標系下的圖像坐標計算獲得；在同一坐標系下對當前道路的道路邊緣之間的實際距離和直線線段之間的像素距離進行差值運算，並從中選擇差值小於冗餘誤差的多個備選直線線段；計算每一備選直線線段與相鄰的備選直線線段之間或每一備選直線線段兩側的預定側向寬度範圍內的像素點的灰度均值，並根據灰度均值確定備選直線線段兩側的像素顏色差異；從多個備選直線線段中提取備選直線線段兩側的像素顏色差異與當前道路的道路邊緣兩側的實際顏色差異一致或在誤差允許範圍內的備選直線線段。
[0013]其中，方法進一步包括:利用已獲得的路緣線段對後續獲取的後續圖像幀的多個直線線段進行跟蹤，進而從後續圖像幀的多個直線線段中提取路緣線段。
[0014]其中，方法進一步包括:根據路緣線段在圖像坐標系下的像素坐標計算路緣線段在空間坐標系下相對於車輛的實際距離。
[0015]為解決上述技術問題，本發明採用的另一技術方案是:提供一種道路邊緣檢測裝置，包括:圖像幀獲取模塊，用於獲取包含車輛所行駛的當前道路的道路邊緣信息的圖像幀；邊緣檢測模塊，用於對圖像幀進行邊緣檢測，以獲取多個邊緣點；直線線段提取模塊，用於利用多個邊緣點提取多個直線線段；路緣線段提取模塊，根據當前道路的路緣結構特性從多個直線線段中提取路緣線段。
[0016]其中，邊緣檢測模塊進一步用於從圖像幀中獲取預先設定的標定點周圍預定區域內的局部圖像，並在局部圖像內進行邊緣檢測。
[0017]其中，邊緣檢測模塊進一步用於計算局部圖像內的像素點的灰度均值,並根據局部圖像內的像素點的灰度均值設定canny邊緣檢測算法的低閾值參數和高閾值參數，以及利用canny邊緣檢測算法在局部圖像內進行邊緣檢測。
[0018]其中，路緣線段提取模塊進一步用於根據當前道路的道路邊緣之間的實際距離與直線線段之間的像素距離的對比結果和/或根據當前道路的道路邊緣兩側的實際顏色差異與直線線段兩側的像素顏色差異的對比結果從多個直線線段中提取路緣線段。
[0019]其中，直線線段提取模塊進一步用於在路緣線段提取模塊根據當前道路的道路邊緣之間的實際距離與直線線段之間的像素距離的對比結果和/或根據當前道路的道路邊緣兩側的實際顏色差異與直線線段兩側的像素顏色差異的對比結果從多個直線線段中提取路緣線段之前，從多個直線線段中刪除斜率不滿足預定斜率要求的直線線段。
[0020]其中，路緣線段提取模塊進一步用於利用標定係數將在空間坐標系下獲取的當前道路的道路邊緣之間的實際距離和在圖像坐標系下獲取的直線線段之間的像素距離轉換到同一坐標系，並在同一坐標系下對當前道路的道路邊緣之間的實際距離和直線線段之間的像素距離進行差值運算，並從中選擇差值小於冗餘誤差的直線線段，其中標定係數由預先設定的標定點在空間坐標系下的實際坐標和標定點在圖像坐標系下的圖像坐標計算獲得。
[0021]其中，路緣線段提取模塊進一步用於計算每一直線線段與相鄰的直線線段之間或每一直線線段兩側的預定側向寬度範圍內的像素點的灰度均值，並根據灰度均值確定直線線段兩側的像素顏色差異，進而從多個直線線段中提取直線線段兩側的像素顏色差異與當前道路的道路邊緣兩側的實際顏色差異一致或在誤差允許範圍內的直線線段。
[0022]其中，路緣線段提取模塊進一步用於利用標定係數將在空間坐標系下獲取的當前道路的道路邊緣之間的實際距離和在圖像坐標系下獲取的直線線段之間的像素距離轉換到同一坐標系，並在同一坐標系下對當前道路的道路邊緣之間的實際距離和直線線段之間的像素距離進行差值運算，並從中選擇差值小於冗餘誤差的多個備選直線線段，其中標定係數由預先設定的標定點在空間坐標系下的實際坐標和標定點在圖像坐標系下的圖像坐標計算獲得；路緣線段提取模塊進一步用於計算每一備選直線線段與相鄰的備選直線線段之間或每一備選直線線段兩側的預定側向寬度範圍內的像素點的灰度均值，並根據灰度均值確定備選直線線段兩側的像素顏色差異，進而從多個備選直線線段中提取備選直線線段兩側的像素顏色差異與當前道路的道路邊緣兩側的實際顏色差異一致或在誤差允許範圍內的備選直線線段。
[0023]其中，路緣線段提取模塊進一步用於利用已獲得的路緣線段對後續獲取的後續圖像幀的多個直線線段進行跟蹤，進而從後續圖像幀的多個直線線段中提取路緣線段。
[0024]其中，裝置進一步包括:實際距離計算模塊，用於根據路緣線段在圖像坐標系下的像素坐標計算路緣線段在空間坐標系下相對於車輛的實際距離。
[0025]為解決上述技術問題，本發明採用的又一技術方案是:提供一種車輛，該車輛包括上一技術方案的道路邊緣檢測裝置。
[0026]本發明的有益效果是:區別於現有技術的情況，本發明通過獲取包含車輛所行駛的當前道路的道路邊緣信息的圖像幀；對圖像幀進行邊緣檢測以獲取多個邊緣點；進一步利用多個邊緣點提取多個直線線段；最後根據當前道路的路緣結構特性從多個直線線段中提取路緣線段；能夠實現自動檢測車輛所行駛的當前道路的路緣線段，降低機手的操作複雜度且檢測精度較高。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0027]圖1是本發明道路邊緣檢測方法第一實施方式的流程圖；
[0028]圖2是本發明道路邊緣檢測方法第二實施方式的流程圖；
[0029]圖3是本發明道路邊緣檢測方法第二實施方式中車輛與道路邊緣的示意圖；
[0030]圖4是本發明道路邊緣檢測方法第二實施方式中包含道路邊緣信息的圖像幀的示意圖；
[0031]圖5是本發明道路邊緣檢測方法第二實施方式中像素距離與實際距離的示意圖；
[0032]圖6是本發明道路邊緣檢測裝置一實施方式的原理框圖。
【具體實施方式】
[0033]下面將結合本發明實施方式中的附圖，對本發明實施方式中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施方式僅僅是本發明一部分實施方式，而不是全部的實施方式。基於本發明中的實施方式，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施方式，均屬於本發明保護的範圍。
[0034]請參閱圖1，本發明道路邊緣檢測方法第一實施方式包括:
[0035]步驟SlOl:獲取包含車輛所行駛的當前道路的道路邊緣信息的圖像幀；
[0036]在本步驟中，包含車輛所行駛的當前道路的道路邊緣信息的圖像幀具體可由安裝於車輛上的攝像機或照相機等圖像採集設備進行採集，攝像機可為數字攝像機或模擬攝像機。攝像機的攝像頭可為紅外攝像頭，以使得在白天和夜間均能進行圖像的採集。在其他實施方式中，攝像機及攝像頭也可為其他種類，此處不作過多限制。車輛可為處於有人駕駛狀態或自動駕駛狀態的車輛。上述圖像幀除了包含道路邊緣信息，還可包括栽種於道路旁的樹木、安裝於道路旁的路燈、路旁的建築物等其他道路上的信息。
[0037]步驟S102:對圖像幀進行邊緣檢測，以獲取多個邊緣點；
[0038]在本步驟中，邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的常見技術手段，邊緣檢測的目的是識別數字圖像中亮度變化明顯的點，即邊緣點。邊緣檢測的算法可以是canny邊緣檢測算法或本領域公知的其他算法，下文將以canny邊緣檢測算法為例對具體的邊緣檢測方式進行詳細描述。
[0039]步驟S103:利用多個邊緣點提取多個直線線段；
[0040]在本步驟中，可利用Hough變換或本領域公知的其他算法從步驟S102中獲取的多個邊緣點提取多個直線線段。這些直線線段中包含了包括道路邊緣信息在內的所有可能的邊緣信息。
[0041]步驟S104:根據當前道路的路緣結構特性從多個直線線段中提取路緣線段。
[0042]在本步驟中，路緣結構包括車道線(車道白線或車道黃線等)、和/或路面石、和/或路緣石等結構在內的所有路緣結構。路緣線段對應包括車道線的左側線、右側線，和/或路面石的左側線、右側線，和/或路緣石的左側線、右側線。路緣結構特性可通過針對各種不同道路設計預先獲得的先驗數據進行整理獲得，主要可以包括不同道路的車道線的寬度、路面石寬度、人行道寬度以及上述不同區域的顏色變化規律等信息。
[0043]可以理解，本發明道路邊緣檢測方法第一實施方式通過獲取包含車輛所行駛的當前道路的道路邊緣信息的圖像幀；對圖像幀進行邊緣檢測以獲取多個邊緣點；進一步利用多個邊緣點提取多個直線線段；最後根據當前道路的路緣結構特性從多個直線線段中提取路緣線段，能夠實現自動檢測車輛所行駛的當前道路的路緣線段，降低機手的操作複雜度且檢測精度較高。
[0044]請一併參閱圖2-5，本發明道路邊緣檢測方法第二實施方式包括:
[0045]步驟S201:獲取包含車輛所行駛的當前道路的道路邊緣信息的圖像幀；[0046]在本步驟中，該圖像幀具體由安裝於車輛上的攝像機或照相機等圖像採集設備進行採集。具體來說，如圖3所示，本實施方式的圖像採集設備包括前置圖像採集設備3和/或側置圖像採集設備4，前置圖像採集設備3具體安裝於車輛的駕駛室I前方以採集包含車輛前方的道路邊緣5的相關信息的圖像幀，直線31為前置圖像採集設備3的視角中軸線，側置圖像採集設備4具體安裝於車輛的車身2側邊以採集包含車輛側邊的道路邊緣5的相關信息的圖像幀，直線41為側置圖像採集設備4的視角中軸線。下文將以前置圖像採集設備3所拍攝的圖像幀為例對本發明進行描述，側置圖像採集設備4所拍攝的圖像幀的具體處理方式與前置圖像採集設備3所拍攝的圖像幀類似，在此不再贅述。
[0047]步驟S202:從圖像幀中獲取預先設定的標定點周圍預定區域內的局部圖像；
[0048]在本步驟中，從圖像幀中獲取預先設定的標定點P周圍預定區域內的局部圖像，其過程具體如下所述:
[0049]將圖像幀進行灰度變換，該圖像幀一般為彩色圖像，通過灰度變換將RGB彩色圖像轉換為灰度圖像，以提升對圖像幀處理的速度。
[0050]獲取以標定點P為中心且區域大小為sXt的局部圖像Rst，圖像區域Rst的大小的選擇以能夠覆蓋圖4中的車道線51、路面石52和路緣石53為佳。標定點P可根據實際檢測需要進行選取設定，對於前置圖像採集設備3，如需檢測與車輛距離較遠的道路邊緣，則選取離車輛較遠距離的一點作為前端的標定點；對於側置圖像採集設備4，可在側置圖像採集設備4的視角中軸線41上選取一點作為側端的標定點。前端的標定點以及側端的標定點在設定之後，無需重複進行設定。當然，在其他實施例中，可以在選取上述局部圖像Rst之後再進行灰度變化，或者當後續的邊緣檢測算法和直線提取算法允許的情況下也可不進行灰度變換。
[0051]此外，在設定標定點P之後進一步包括獲取標定係數λ，標定係數λ可由預先設
定的標定點P在空間坐標系下的實際坐標和標定點P在圖像坐標系下的圖像坐標計算獲
得，以前置圖像採集設備3採集的圖像幀為例，標定點P在空間坐標系下的橫坐標為X3*,
標定點P在圖像坐標系下的橫坐標為X_?，前置圖像採集設備3的視角中軸線31與經過標
定點P且垂直於I軸的標定點直線6的交點在空間坐標系以及圖像坐標系下的橫坐標分別
為XmZ >ΧΚ?/，則標定係數
【權利要求】
1.一種道路邊緣檢測方法，其特徵在於，包括: 獲取包含車輛所行駛的當前道路的道路邊緣信息的圖像幀； 對所述圖像幀進行邊緣檢測，以獲取多個邊緣點； 利用所述多個邊緣點提取多個直線線段； 根據所述當前道路的路緣結構特性從所述多個直線線段中提取路緣線段。
2.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述對所述圖像幀進行邊緣檢測的步驟進一步包括: 從所述圖像幀中獲取預先設定的標定點周圍預定區域內的局部圖像； 在所述局部圖像內進行邊緣檢測。
3.根據權利要求2所述的方法，其特徵在於，所述在所述局部圖像內進行邊緣檢測的步驟進一步包括: 計算所述局部圖像內的像素點的灰度均值； 根據所述局部圖像內的像素點的灰度均值設定canny邊緣檢測算法的低閾值參數和高閾值參數，利用所述canny邊緣檢測算法在所述局部圖像內進行邊緣檢測。
4.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述根據所述當前道路的路緣結構特性從所述多個直線線段中提取路緣線段的步驟包括: 根據所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離與所述直線線段之間的像素距離的對比結果和/或根據所述當前道路的道路邊緣兩側的實際顏色差異與所述直線線段兩側的像素顏色差異的對比結果從所述多個直線線段中提取所述路緣線段。
5.根據權利要求4所述的方法，其特徵在於，所述根據所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離與所述直線線段之間的像素距離的對比結果和/或根據所述當前道路的道路邊緣兩側的實際顏色差異與所述直線線段兩側的像素顏色差異的對比結果從所述多個直線線段中提取所述路緣線段之前進一步包括: 從所述多個直線線段中刪除斜率不滿足預定斜率要求的所述直線線段。
6.根據權利要求4所述的方法，其特徵在於，所述根據所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離與所述直線線段之間 的像素距離的對比結果從所述多個直線線段中提取所述路緣線段的步驟包括: 利用標定係數將在空間坐標系下獲取的所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離和在圖像坐標系下獲取的所述直線線段之間的像素距離轉換到同一坐標系，其中所述標定係數由預先設定的標定點在所述空間坐標系下的實際坐標和所述標定點在所述圖像坐標系下的圖像坐標計算獲得； 在所述同一坐標系下對所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離和所述直線線段之間的像素距離進行差值運算，並從中選擇差值小於冗餘誤差的所述直線線段。
7.根據權利要求4所述的方法，其特徵在於，所述根據所述當前道路的道路邊緣兩側的實際顏色差異與所述直線線段兩側的像素顏色差異的對比結果從所述多個直線線段中提取所述路緣線段的步驟包括: 計算每一所述直線線段與相鄰的所述直線線段之間或每一所述直線線段兩側的預定側向寬度範圍內的像素點的灰度均值，並根據所述灰度均值確定所述直線線段兩側的像素顏色差異；從所述多個直線線段中提取所述直線線段兩側的像素顏色差異與所述當前道路的道路邊緣兩側的實際顏色差異一致或在誤差允許範圍內的直線線段。
8.根據權利要求4所述的方法，其特徵在於，所述根據所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離與所述直線線段之間的像素距離的對比結果和根據所述當前道路的道路邊緣兩側的實際顏色差異與所述直線線段兩側的像素顏色差異的對比結果從所述多個直線線段中提取所述路緣線段的步驟包括: 利用標定係數將在空間坐標系下獲取的所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離和在圖像坐標系下獲取的所述直線線段之間的像素距離轉換到同一坐標系，其中所述標定係數由預先設定的標定點在所述空間坐標系下的實際坐標和所述標定點在所述圖像坐標系下的圖像坐標計算獲得； 在所述同一坐標系下對所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離和所述直線線段之間的像素距離進行差值運算，並從中選擇差值小於冗餘誤差的多個備選直線線段； 計算每一所述備選直線線段與相鄰的所述備選直線線段之間或每一所述備選直線線段兩側的預定側向寬度範圍內的像素點的灰度均值，並根據所述灰度均值確定所述備選直線線段兩側的像素顏色差異； 從所述多個備選直線線段中提取所述備選直線線段兩側的像素顏色差異與所述當前道路的道路邊緣兩側的實際顏色差異一致或在誤差允許範圍內的備選直線線段。
9.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述方法進一步包括: 利用已獲得的所述路緣線段對後續獲取的後續圖像幀的多個所述直線線段進行跟蹤，進而從後續圖像幀的多個所述直線線段中提取所述路緣線段。
10.根據權利要求1-·9任意一項所述的方法，其特徵在於，所述方法進一步包括: 根據所述路緣線段在圖像坐標系下的像素坐標計算所述路緣線段在空間坐標系下相對於所述車輛的實際距離。
11.一種道路邊緣檢測裝置，其特徵在於，包括: 圖像幀獲取模塊(71)，用於獲取包含車輛所行駛的當前道路的道路邊緣信息的圖像幀； 邊緣檢測模塊(72)，用於對所述圖像幀進行邊緣檢測，以獲取多個邊緣點； 直線線段提取模塊(73)，用於利用所述多個邊緣點提取多個直線線段； 路緣線段提取模塊(74)，根據所述當前道路的路緣結構特性從所述多個直線線段中提取路緣線段。
12.根據權利要求11所述的道路邊緣檢測裝置，其特徵在於， 所述邊緣檢測模塊(72)進一步用於從所述圖像幀中獲取預先設定的標定點周圍預定區域內的局部圖像，並在所述局部圖像內進行邊緣檢測。
13.根據權利要求12所述的道路邊緣檢測裝置，其特徵在於， 所述邊緣檢測模塊(72)進一步用於計算所述局部圖像內的像素點的灰度均值，並根據所述局部圖像內的像素點的灰度均值設定canny邊緣檢測算法的低閾值參數和高閾值參數，以及利用所述canny邊緣檢測算法在所述局部圖像內進行邊緣檢測。
14.根據權利要求11所述的道路邊緣檢測裝置，其特徵在於， 所述路緣線段提取模塊(74)進一步用於根據所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離與所述直線線段之間的像素距離的對比結果和/或根據所述當前道路的道路邊緣兩側的實際顏色差異與所述直線線段兩側的像素顏色差異的對比結果從所述多個直線線段中提取所述路緣線段。
15.根據權利要求14所述的道路邊緣檢測裝置，其特徵在於， 所述直線線段提取模塊(73)進一步用於在所述路緣線段提取模塊(74)根據所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離與所述直線線段之間的像素距離的對比結果和/或根據所述當前道路的道路邊緣兩側的實際顏色差異與所述直線線段兩側的像素顏色差異的對比結果從所述多個直線線段中提取所述路緣線段之前，從所述多個直線線段中刪除斜率不滿足預定斜率要求的所述直線線段。
16.根據權利要求14所述的道路邊緣檢測裝置，其特徵在於， 所述路緣線段提取模塊(74)進一步用於利用標定係數將在空間坐標系下獲取的所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離和在圖像坐標系下獲取的所述直線線段之間的像素距離轉換到同一坐標系，並在所述同一坐標系下對所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離和所述直線線段之間的像素距離進行差值運算，並從中選擇差值小於冗餘誤差的所述直線線段，其中所述標定係數由預先設定的標定點在所述空間坐標系下的實際坐標和所述標定點在所述圖像坐標系下的圖像坐標計算獲得。
17.根據權利要求14所述的道路邊緣檢測裝置，其特徵在於， 所述路緣線段提取模塊(74)進一步用於計算每一所述直線線段與相鄰的所述直線線段之間或每一所述直線線段兩側的預定側向寬度範圍內的像素點的灰度均值，並根據所述灰度均值確定所述直線線段兩 側的像素顏色差異，進而從所述多個直線線段中提取所述直線線段兩側的像素顏色差異與所述當前道路的道路邊緣兩側的實際顏色差異一致或在誤差允許範圍內的直線線段。
18.根據權利要求14所述的道路邊緣檢測裝置，其特徵在於， 所述路緣線段提取模塊(74)進一步用於利用標定係數將在空間坐標系下獲取的所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離和在圖像坐標系下獲取的所述直線線段之間的像素距離轉換到同一坐標系，並在所述同一坐標系下對所述當前道路的道路邊緣之間的實際距離和所述直線線段之間的像素距離進行差值運算，並從中選擇差值小於冗餘誤差的多個備選直線線段，其中所述標定係數由預先設定的標定點在所述空間坐標系下的實際坐標和所述標定點在所述圖像坐標系下的圖像坐標計算獲得； 所述路緣線段提取模塊(74)進一步用於計算每一所述備選直線線段與相鄰的所述備選直線線段之間或每一所述備選直線線段兩側的預定側向寬度範圍內的像素點的灰度均值，並根據所述灰度均值確定所述備選直線線段兩側的像素顏色差異，進而從所述多個備選直線線段中提取所述備選直線線段兩側的像素顏色差異與所述當前道路的道路邊緣兩側的實際顏色差異一致或在誤差允許範圍內的備選直線線段。
19.根據權利要求11所述的道路邊緣檢測裝置，其特徵在於， 所述路緣線段提取模塊(74)進一步用於利用已獲得的所述路緣線段對後續獲取的後續圖像幀的多個所述直線線段進行跟蹤，進而從後續圖像幀的多個所述直線線段中提取所述路緣線段。
20.根據權利要求11-19任意一項所述的道路邊緣檢測裝置，其特徵在於，所述裝置進一步包括: 實際距離計算模塊，用於根據所述路緣線段在圖像坐標系下的像素坐標計算所述路緣線段在空間坐標系下相對於所述車輛的實際距離。
21.—種車輛，其特徵在於，所述車輛包括如權利要求11-20任意一項所述的道路邊緣檢測裝置。
【文檔編號】G06T7/00GK103714538SQ201310711070
【公開日】2014年4月9日 申請日期:2013年12月20日 優先權日:2013年12月20日
【發明者】高燦, 鄭慶華, 曾楊, 易堯, 龍亮 申請人:中聯重科股份有限公司