車道線邊緣特征點的提取方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種車道線邊緣特征點的提取方法及裝置，屬于計算機領(lǐng)域。所述方法包括：從車輛前方道路的灰度圖像中獲取感興趣區(qū)域；根據(jù)所述感興趣區(qū)域，構(gòu)造至少一個圖像矩陣，每個圖像矩陣包括多個第一行向量；對所述多個第一行向量分別進行圖像邊緣增強與二值化處理，得到多個第二行向量；根據(jù)所述多個第二行向量，從所述感興趣區(qū)域內(nèi)提取車道線邊緣特征點。所述裝置包括：獲取模塊、構(gòu)造模塊、處理模塊和提取模塊。本發(fā)明以行向量為單元進行車道線邊緣特征點的提取，降低了計算量，以及減小了需要的存儲空間。
【專利說明】車道線邊緣特征點的提取方法及裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及計算機領(lǐng)域，特別涉及一種車道線邊緣特征點的提取方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著交通的發(fā)展和汽車性能的提高，汽車行駛速度也相應(yīng)地加快，因而，汽車的行車安全越來越為人們所重視。為了保證汽車的行車安全，在汽車行駛過程中需要檢測車輛前方道路上的車道線，而檢測車道線的關(guān)鍵因素為車道線邊緣特征點的提取，所以需要準(zhǔn)確地進行車道線邊緣特征點的提取。[0003]目前車道線邊緣特征點提取的過程具體為:將車載視覺系統(tǒng)采集到的彩色圖像經(jīng)灰度化轉(zhuǎn)換為灰度圖像，對轉(zhuǎn)換后的灰度圖像進行中值濾波處理。將中值濾波處理后的灰度圖像進行區(qū)域劃分，得到感興趣區(qū)域，該感興趣區(qū)域中包括該灰度圖像中的左車道線和右車道線。根據(jù)該感興趣區(qū)域中的每個像素點的灰度值，構(gòu)成mXn的圖像矩陣。對于該圖像矩陣中的每一個像素點X (i，j)，當(dāng)j S c時，計算像素點X (i，j)與像素點X (i，j+c)之間的像素點的灰度值的平均值Vm_，如果像素點X (i, j)的灰度值大于Vm_+T，則將該像素點x(i, j)的灰度值置為255,否則,將該像素點的灰度值置為O。當(dāng)c〈j〈n-c時,計算像素點x(i, j-c)與像素點x(i，j)之間的像素點的灰度值的平均值ν_?，以及計算像素點x(i，j)與像素點x(i，j+c)之間的像素點的灰度值的平均值Vnreanli，如果像素點x(i，j)的灰度值大于1^1{￥_^+1'，￥_11；+1'}，則將該像素點1(1，j)的灰度值置為255，否則，將該像素點的灰度值置為O。當(dāng)j > n-c時,計算像素點x(i, j-c)與像素點x(i, j)之間的像素點的灰度值的平均值Vmeanu，如果像素點X (i, j)的灰度值大于VmMnL1+T，則將該像素點X (i, j)的灰度值置為255，否則，將該像素點的灰度值置為O。將該圖像矩陣中的每個像素點根據(jù)上述步驟置為255或者置為O之后,將像素點的灰度值為O的像素點確定為車道線邊緣特征點。
[0004]在實現(xiàn)本發(fā)明的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)至少存在以下問題:
[0005]上述方法是以圖像矩陣為最小處理單元，且對于該圖像矩陣中的每個像素點均按照上述方法進行處理。當(dāng)該圖像矩陣的行數(shù)和列數(shù)較大時，會導(dǎo)致計算量較大，以及需要的存儲空間較大。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]為了解決現(xiàn)有技術(shù)的問題，本發(fā)明實施例提供了一種車道線邊緣特征點的提取方法及裝置。所述技術(shù)方案如下:
[0007]—方面，提供了一種車道線邊緣特征點的提取方法，所述方法包括:
[0008]從車輛如方道路的灰度圖像中犾取感興趣區(qū)域；
[0009]根據(jù)所述感興趣區(qū)域，構(gòu)造至少一個圖像矩陣，每個圖像矩陣包括多個第一行向量;
[0010]對所述多個第一行向量分別進行圖像邊緣增強與二值化處理，得到多個第二行向量;[0011]根據(jù)所述多個第二行向量，從所述感興趣區(qū)域內(nèi)提取車道線邊緣特征點。
[0012]其中，所述對所述多個第一行向量分別進行圖像邊緣增強與二值化處理，得到多個第二行向量，包括:
[0013]對于所述多個第一行向量中的每一個第一行向量，獲取與所述第一行向量相鄰的至少一個第一行向量；
[0014]將所述第一行向量和所述獲取的第一行向量進行相加，得到第三行向量；
[0015]將所述第三行向量相鄰的至少一個第三行向量相減并取差值的絕對值，得到第四行向量；
[0016]對所述第四行向量包括的元素進行二值化處理，得到第二行向量。
[0017]進一步地，所述獲取與所述第一行向量相鄰的至少一個第一行向量，包括:
[0018]如果所述第一行向量為所述圖像矩陣中的第一個第一行向量，則獲取所述第一行向量下方相鄰的第一行向量；
[0019]如果所述第一行向量為所述圖像矩陣中的最后一個第一行向量，則獲取所述第一行向量上方相鄰的第一行向量；
[0020]如果所述第一行向量為所述第一個第一行向量與所述最后一個第一行向量之間的第一行向量，則獲取與所述第一行向量上下相鄰的兩個第一行向量。
[0021]其中，所述對所述第四行向量包括的元素進行二值化處理，得到第二行向量，包括:
[0022]將所述第四行向量包括的元素進行相加，得到第一數(shù)值；
[0023]計算所述第四行向量包括的元素的平均值，以及計算所述第一數(shù)值與所述平均值的比值；
[0024]根據(jù)所述比值和所述平均值，計算閾值；
[0025]根據(jù)所述閾值，將所述第四行向量包括的元素進行二值化處理，得到第二行向量。
[0026]優(yōu)選地，所述根據(jù)所述閾值，將所述第四行向量包括的元素進行二值化處理，得到第二行向量，包括:
[0027]對于所述第四行向量中的每一個元素，如果所述元素大于所述閾值，則將所述元素設(shè)置為第二數(shù)值，否則，將所述元素設(shè)置為第三數(shù)值。
[0028]其中，所述根據(jù)所述多個第二行向量，從所述感興趣區(qū)域內(nèi)提取車道線邊緣特征點，包括:
[0029]如果根據(jù)所述感興趣區(qū)域構(gòu)成一個圖像矩陣，則將所述多個第二行向量構(gòu)成的矩陣進行左右平均劃分，得到第一子矩陣和第二子矩陣，所述第一子矩陣對應(yīng)第一子區(qū)域，所述第二子矩陣對應(yīng)第二子區(qū)域，所述第一子區(qū)域和所述第二子區(qū)域構(gòu)成所述感興趣區(qū)域；
[0030]根據(jù)所述第一子矩陣包括的多個第五行向量，從所述第一子區(qū)域內(nèi)提取車道線邊緣特征點；
[0031]根據(jù)所述第二子矩陣包括的多個第六行向量，從所述第二子區(qū)域內(nèi)提取車道線邊緣特征點。
[0032]另一方面，提供了一種車道線邊緣特征點的提取裝置，所述裝置包括:
[0033]獲取模塊，用于從車輛前方道路的灰度圖像中獲取感興趣區(qū)域；
[0034]構(gòu)造模塊，用于根據(jù)所述感興趣區(qū)域，構(gòu)造至少一個圖像矩陣，每個圖像矩陣包括多個第一行向量；
[0035]處理模塊，用于對所述多個第一行向量分別進行圖像邊緣增強與二值化處理，得到多個第二行向量；
[0036]提取模塊，用于根據(jù)所述多個第二行向量，從所述感興趣區(qū)域內(nèi)提取車道線邊緣特征點。
[0037]其中，所述處理模塊包括:
[0038]獲取單元，用于對于所述多個第一行向量中的每一個第一行向量，獲取與所述第一行向量相鄰的至少一個第一行向量；
[0039]相加單元，用于將所述第一行向量和所述獲取的第一行向量進行相加，得到第三行向量；
[0040]相減單元，用于將所述第三行向量相鄰的至少一個第三行向量相減并取差值的絕對值，得到第四行向量；
[0041]處理單元，用于對所述第四行向量包括的元素進行二值化處理，得到第二行向量。
[0042]進一步地,所述獲取單元包括:
[0043]第一獲取子單元，用于如果所述第一行向量為所述圖像矩陣中的第一個第一行向量，貝1J獲取所述第一行向量下方相鄰的第一行向量；
[0044]第二獲取子單元，用于如果所述第一行向量為所述圖像矩陣中的最后一個第一行向量，貝1J獲取所述第一行向量上方相鄰的第一行向量；
[0045]第三獲取子單元，用于如果所述第一行向量為所述第一個第一行向量與所述最后一個第一行向量之間的第一行向量，則獲取與所述第一行向量上下相鄰的兩個第一行向量。
[0046]其中，所述處理單元包括:
[0047]相加子單元，用于將所述第四行向量包括的元素進行相加，得到第一數(shù)值；
[0048]第一計算子單元，用于計算所述第四行向量包括的元素的平均值，以及計算所述第一數(shù)值與所述平均值的比值；
[0049]第二計算子單元，用于根據(jù)所述比值和所述平均值，計算閾值；
[0050]處理子單元，用于根據(jù)所述閾值，將所述第四行向量包括的元素進行二值化處理，得到第二行向量。
[0051]優(yōu)選地，所述處理子單元，具體用于:
[0052]對于所述第四行向量中的每一個元素，如果所述元素大于所述閾值，則將所述元素設(shè)置為第二數(shù)值，否則，將所述元素設(shè)置為第三數(shù)值。
[0053]其中，所述提取模塊包括:
[0054]劃分單元，用于如果根據(jù)所述感興趣區(qū)域構(gòu)成一個圖像矩陣，則將所述多個第二行向量構(gòu)成的矩陣進行左右平均劃分，得到第一子矩陣和第二子矩陣，所述第一子矩陣對應(yīng)第一子區(qū)域，所述第二子矩陣對應(yīng)第二子區(qū)域，所述第一子區(qū)域和所述第二子區(qū)域構(gòu)成所述感興趣區(qū)域；
[0055]第一提取單元，用于根據(jù)所述第一子矩陣包括的多個第五行向量，從所述第一子區(qū)域內(nèi)提取車道線邊緣特征點；
[0056]第二提取單元，用于根據(jù)所述第二子矩陣包括的多個第六行向量，從所述第二子區(qū)域內(nèi)提取車道線邊緣特征點。
[0057]在本發(fā)明實施例中，從車輛前方道路的灰度圖像中獲取感興趣區(qū)域，根據(jù)該感興趣區(qū)域構(gòu)造至少一個圖像矩陣。以行向量為單位，對該圖像矩陣包括的每個第一行向量進行圖像增強與二值化處理，得到第二行向量，減少了對第一行向量進行變換的計算量，減少了處理時間，且減少了需要的存儲空間。并且以行向量為單位，根據(jù)第二行向量，從該感興趣區(qū)域中提取車道線邊緣特征點，更進一步地減少了提取車道線邊緣特征點的計算量，進一步地減少了處理時間，進一步地減少了需要的存儲空間。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0058]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0059]圖1是本發(fā)明實施例一提供的一種車道線邊緣特征點的提取方法流程圖；
[0060]圖2是本發(fā)明實施例二提供的一種車道線邊緣特征點的提取方法流程圖；
[0061]圖3是本發(fā)明實施例二和本發(fā)明實施例三提供的一種灰度圖像示意圖；
[0062]圖4是本發(fā)明實施例二和本發(fā)明實施例三提供的一種提取的邊緣特征點的圖像示意圖；
[0063]圖5是本發(fā)明實施例三提供的一種車道線邊緣特征點的提取方法流程圖；
[0064]圖6是本發(fā)明實施例四提供的一種車道線邊緣特征點的提取裝置結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0065]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明實施方式作進一步地詳細(xì)描述。
[0066]實施例一
[0067]圖1是本發(fā)明實施例提供的一種車道線邊緣特征點的提取方法流程圖，參見圖1，該方法包括:
[0068]步驟101:從車輛如方道路的灰度圖像中犾取感興趣區(qū)域；
[0069]步驟102:根據(jù)該感興趣區(qū)域，構(gòu)造至少一個圖像矩陣，每個圖像矩陣包括多個第一行向量；
[0070]步驟103:對該多個第一行向量分別進行圖像邊緣增強與二值化處理，得到多個第二行向量；
[0071]步驟104:根據(jù)該多個第二行向量，從感興趣區(qū)域內(nèi)提取車道線邊緣特征點。
[0072]其中，對多個第一行向量分別進行圖像邊緣增強與二值化處理，得到多個第二行向量，包括:
[0073]對于多個第一行向量中的每一個第一行向量，獲取與該第一行向量相鄰的至少一個第一行向量；
[0074]將該第一行向量和獲取的第一行向量進行相加，得到第三行向量；
[0075]將該第三行向量相鄰的至少一個第三行向量相減并取差值的絕對值，得到第四行向量;
[0076]對第四行向量包括的元素進行二值化處理，得到第二行向量。
[0077]進一步地，獲取與該第一行向量相鄰的至少一個第一行向量，包括:
[0078]如果該第一行向量為該圖像矩陣中的第一個第一行向量，則獲取該第一行向量下方相鄰的第一行向量；
[0079]如果該第一行向量為該圖像矩陣中的最后一個第一行向量，則獲取該第一行向量上方相鄰的第一行向量；
[0080]如果該第一行向量為第一個第一行向量與最后一個第一行向量之間的第一行向量，則獲取與該第一行向量上下相鄰的兩個第一行向量。
[0081]其中，對第四行向量包括的元素進行二值化處理，得到第二行向量，包括:
[0082]將第四行向量包括的元素進行相加，得到第一數(shù)值；
[0083]計算第四行向量包括的元素的平均值，以及計算第一數(shù)值與該平均值的比值；
[0084]根據(jù)該比值和該平均值，計算閾值；
[0085]根據(jù)該閾值，將第四行向量包括的元素進行二值化處理，得到第二行向量。
[0086]優(yōu)選地，根據(jù)該閾值，將該第四行向量包括的元素進行二值化處理，得到第二行向量，包括:
[0087]對于該第四行向量中的每一個元素，如果該元素大于所述閾值，則將該元素設(shè)置為第二數(shù)值，否則，將該元素設(shè)置為第三數(shù)值。
[0088]其中，根據(jù)該多個第二行向量，從感興趣區(qū)域內(nèi)提取車道線邊緣特征點，包括:
[0089]如果根據(jù)該感興趣區(qū)域構(gòu)成一個圖像矩陣，則將該多個第二行向量構(gòu)成的矩陣進行左右平均劃分，得到第一子矩陣和第二子矩陣，第一子矩陣對應(yīng)第一子區(qū)域，第二子矩陣對應(yīng)第二子區(qū)域，第一子區(qū)域和第二子區(qū)域構(gòu)成感興趣區(qū)域；
[0090]根據(jù)第一子矩陣包括的多個第五行向量，從第一子區(qū)域內(nèi)提取車道線邊緣特征
占.[0091]根據(jù)第二子矩陣包括的多個第六行向量，從第二子區(qū)域內(nèi)提取車道線邊緣特征點。
[0092]在本發(fā)明實施例中，從車輛前方道路的灰度圖像中獲取感興趣區(qū)域，根據(jù)該感興趣區(qū)域構(gòu)造至少一個圖像矩陣。以行向量為單位，對該圖像矩陣包括的每個第一行向量進行圖像增強與二值化處理，得到第二行向量，減少了對第一行向量進行變換的計算量，減少了處理時間，且減少了需要的存儲空間。并且以行向量為單位，根據(jù)第二行向量，從該感興趣區(qū)域中提取車道線邊緣特征點，更進一步地減少了提取車道線邊緣特征點的計算量，進一步地減少了處理時間，進一步地減少了需要的存儲空間。
[0093]實施例二
[0094]圖2是本發(fā)明實施例提供的一種車道線邊緣特征點的提取方法流程圖，參見圖2，該方法包括:
[0095]步驟201:從車輛前方道路的灰度圖像中獲取感興趣區(qū)域。
[0096]具體地，通過安裝在車輛內(nèi)部或者外部的攝像機，采集車輛前方道路的彩色圖像，將采集到的彩色圖像經(jīng)灰度化轉(zhuǎn)換為灰度圖像。根據(jù)該攝像機的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)，計算地平面消失線。根據(jù)該地平面消失線，從該灰度圖像中獲取感興趣區(qū)域。[0097]其中，將采集到的彩色圖像經(jīng)灰度化轉(zhuǎn)換為灰度圖像的具體操作可以為:根據(jù)采集到的彩色圖像中的每個像素點的像素值的R、G和B三個分量，按照如下公式(I)計算灰度圖像中的每個像素點的灰度值，進而將采集到的彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像；
[0098]Vgray=0.30R+0.59G+0.1lB (I)
[0099]其中，在上述公式(I)中，Vgray為灰度圖像中的像素點的灰度值，R、G、B為彩色圖像中像素點的像素值在RGB彩色模型中的三個分量。
[0100]其中，根據(jù)該攝像機的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)，計算地平面消失線的具體操作可以為:
[0101]根據(jù)攝像頭成像理論，確定世界坐標(biāo)系任意一點的坐標(biāo)和該世界坐標(biāo)系中該點在該灰度圖像上對應(yīng)的一點的坐標(biāo)之間的函數(shù)關(guān)系，該函數(shù)關(guān)系如下所示:
【權(quán)利要求】
1.一種車道線邊緣特征點的提取方法，其特征在于，所述方法包括: 從車輛前方道路的灰度圖像中獲取感興趣區(qū)域； 根據(jù)所述感興趣區(qū)域，構(gòu)造至少一個圖像矩陣，每個圖像矩陣包括多個第一行向量； 對所述多個第一行向量分別進行圖像邊緣增強與二值化處理，得到多個第二行向量； 根據(jù)所述多個第二行向量，從所述感興趣區(qū)域內(nèi)提取車道線邊緣特征點。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述多個第一行向量分別進行圖像邊緣增強與二值化處理，得到多個第二行向量，包括: 對于所述多個第一行向量中的每一個第一行向量，獲取與所述第一行向量相鄰的至少一個第一行向量； 將所述第一行向量和所述獲取的第一行向量進行相加，得到第三行向量； 將所述第三行向量相鄰的至少一個第三行向量相減并取差值的絕對值，得到第四行向量; 對所述第四行向量包括的元素進行二值化處理，得到第二行向量。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取與所述第一行向量相鄰的至少一個第一行向量，包括: 如果所述第一行向量為所述圖像矩陣中的第一個第一行向量，則獲取所述第一行向量下方相鄰的第一行向量； 如果所述第一行向量為所述圖像矩陣中的`最后一個第一行向量，則獲取所述第一行向量上方相鄰的第一行向量； 如果所述第一行向量為所述第一個第一行向量與所述最后一個第一行向量之間的第一行向量，則獲取與所述第一行向量上下相鄰的兩個第一行向量。
4.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述第四行向量包括的元素進行二值化處理，得到第二行向量，包括: 將所述第四行向量包括的元素進行相加，得到第一數(shù)值； 計算所述第四行向量包括的元素的平均值，以及計算所述第一數(shù)值與所述平均值的比值； 根據(jù)所述比值和所述平均值，計算閾值； 根據(jù)所述閾值，將所述第四行向量包括的元素進行二值化處理，得到第二行向量。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述閾值，將所述第四行向量包括的元素進行二值化處理，得到第二行向量，包括: 對于所述第四行向量中的每一個元素，如果所述元素大于所述閾值，則將所述元素設(shè)置為第二數(shù)值，否則，將所述元素設(shè)置為第三數(shù)值。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述多個第二行向量，從所述感興趣區(qū)域內(nèi)提取車道線邊緣特征點，包括: 如果根據(jù)所述感興趣區(qū)域構(gòu)成一個圖像矩陣，則將所述多個第二行向量構(gòu)成的矩陣進行左右平均劃分，得到第一子矩陣和第二子矩陣，所述第一子矩陣對應(yīng)第一子區(qū)域，所述第二子矩陣對應(yīng)第二子區(qū)域，所述第一子區(qū)域和所述第二子區(qū)域構(gòu)成所述感興趣區(qū)域； 根據(jù)所述第一子矩陣包括的多個第五行向量，從所述第一子區(qū)域內(nèi)提取車道線邊緣特征點；根據(jù)所述第二子矩陣包括的多個第六行向量，從所述第二子區(qū)域內(nèi)提取車道線邊緣特征點。
7.—種車道線邊緣特征點的提取裝置，其特征在于，所述裝置包括: 獲取模塊，用于從車輛前方道路的灰度圖像中獲取感興趣區(qū)域； 構(gòu)造模塊，用于根據(jù)所述感興趣區(qū)域，構(gòu)造至少一個圖像矩陣，每個圖像矩陣包括多個第一行向量； 處理模塊，用于對所述多個第一行向量分別進行圖像邊緣增強與二值化處理，得到多個第二行向量； 提取模塊，用于根據(jù)所述多個第二行向量，從所述感興趣區(qū)域內(nèi)提取車道線邊緣特征點。
8.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述處理模塊包括: 獲取單元，用于對于所述多個第一行向量中的每一個第一行向量，獲取與所述第一行向量相鄰的至少一個第一行向量； 相加單元，用于將所述第一行向量和所述獲取的第一行向量進行相加，得到第三行向量; 相減單元，用于將所述第三行向量相鄰的至少一個第三行向量相減并取差值的絕對值，得到第四行向量；` 處理單元，用于對所述第四行向量包括的元素進行二值化處理，得到第二行向量。
9.如權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述獲取單元包括: 第一獲取子單元，用于如果所述第一行向量為所述圖像矩陣中的第一個第一行向量，則獲取所述第一行向量下方相鄰的第一行向量； 第二獲取子單元，用于如果所述第一行向量為所述圖像矩陣中的最后一個第一行向量，貝1J獲取所述第一行向量上方相鄰的第一行向量； 第三獲取子單元，用于如果所述第一行向量為所述第一個第一行向量與所述最后一個第一行向量之間的第一行向量，則獲取與所述第一行向量上下相鄰的兩個第一行向量。
10.如權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述處理單元包括: 相加子單元，用于將所述第四行向量包括的元素進行相加，得到第一數(shù)值； 第一計算子單元，用于計算所述第四行向量包括的元素的平均值，以及計算所述第一數(shù)值與所述平均值的比值； 第二計算子單元，用于根據(jù)所述比值和所述平均值，計算閾值； 處理子單元，用于根據(jù)所述閾值，將所述第四行向量包括的元素進行二值化處理，得到第二行向量。
11.如權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于， 所述處理子單元，具體用于: 對于所述第四行向量中的每一個元素，如果所述元素大于所述閾值，則將所述元素設(shè)置為第二數(shù)值，否則，將所述元素設(shè)置為第三數(shù)值。
12.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述提取模塊包括: 劃分單元，用于如果根據(jù)所述感興趣區(qū)域構(gòu)成一個圖像矩陣，則將所述多個第二行向量構(gòu)成的矩陣進行左右平均劃分，得到第一子矩陣和第二子矩陣，所述第一子矩陣對應(yīng)第一子區(qū)域，所述第二子矩陣對應(yīng)第二子區(qū)域，所述第一子區(qū)域和所述第二子區(qū)域構(gòu)成所述感興趣區(qū)域； 第一提取單元，用于根據(jù)所述第一子矩陣包括的多個第五行向量，從所述第一子區(qū)域內(nèi)提取車道線邊緣特征點； 第二提取單元，用于根據(jù)所述第二子矩陣包括的多個第六行向量，從所述第二子區(qū)域內(nèi)提取車道線邊緣特征 點。
【文檔編號】G06K9/46GK103870830SQ201410065498
【公開日】2014年6月18日 申請日期:2014年2月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月25日
【發(fā)明者】王海, 陳軍, 谷明琴, 孫銳, 王繼貞 申請人:奇瑞汽車股份有限公司