本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺與智能交通領(lǐng)域，涉及計(jì)算機(jī)視覺中的車道線檢測(cè)方法，特別涉及一種標(biāo)定式的車道線檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

近年來，隨著智能交通領(lǐng)域與計(jì)算機(jī)視覺方面的技術(shù)不斷發(fā)展，基于計(jì)算機(jī)視覺的汽車主動(dòng)安全產(chǎn)品也日漸豐富。比如自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)(ACC)、車道偏離警告(LDW)、車道保持輔助(LKA)和側(cè)面物體探測(cè)(SOD)等，然而車道線的檢測(cè)是實(shí)現(xiàn)這些產(chǎn)品相關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)。

常見的基于相機(jī)的車道線檢測(cè)方法在遇到障礙物近距離遮擋、樹木或者建筑物陰影的遮擋等路面情況時(shí)，由于相機(jī)無法采集到包含足夠多車道信息的圖像而出現(xiàn)漏檢、誤檢等問題，這樣就是的車道線的識(shí)別不夠精確。因此，如何設(shè)計(jì)一套環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)、運(yùn)算速度快、移植性好的高魯棒性算法，是相關(guān)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一。同時(shí)，現(xiàn)有的一些關(guān)于車道線檢測(cè)的產(chǎn)品雖然性能優(yōu)良，但是由于算法相對(duì)復(fù)雜使得前期標(biāo)定過程復(fù)雜，對(duì)裝配工人的專業(yè)知識(shí)要求相對(duì)較高，所以研發(fā)一套利于工業(yè)產(chǎn)品裝配的算法也是非常有必要的。

為了解決現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，人們進(jìn)行了長(zhǎng)期的探索，提出了各式各樣的解決方案。例如，中國(guó)專利文獻(xiàn)公開了一種一種車道線檢測(cè)方法及裝置[申請(qǐng)?zhí)枺?01310616153.4]，該方法包括獲取車輛前方圖像；對(duì)車輛前方圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得到邊緣圖；根據(jù)前一幀獲取的車道線的位置在邊緣圖中確定初始車道線檢測(cè)區(qū)域；將初始車道線檢測(cè)區(qū)域劃分為N個(gè)小檢測(cè)區(qū)域，N大于等于2；根據(jù)每個(gè)小檢測(cè)區(qū)域的邊緣圖數(shù)值和每個(gè)小檢測(cè)區(qū)域的像素點(diǎn)的總數(shù)，確定某個(gè)小檢測(cè)區(qū)域?yàn)榫_車道線檢測(cè)區(qū)域；從精確車道線檢測(cè)區(qū)域中獲取當(dāng)前幀的車道線。上述方案在一定程度上解決了現(xiàn)有車道線檢測(cè)不夠精確的問題，但是該方案依然無法從根本上解決前期標(biāo)定過程復(fù)雜，不利于工業(yè)產(chǎn)品裝配的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是針對(duì)上述問題，提供一種結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單合理，利于工業(yè)產(chǎn)品裝配的基于交互標(biāo)定的車道線檢測(cè)方法。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用了下列技術(shù)方案：本基于交互標(biāo)定的車道線檢測(cè)方法，其特征在于，本方法包括下述步驟：

A、選取標(biāo)定場(chǎng)景:選取畫有左車道線和右車道線的車道為標(biāo)定場(chǎng)景，將當(dāng)前車輛?？炕蛘咝旭傇谒谲嚨赖淖筌嚨谰€與右車道線之間，并確保當(dāng)前車輛所在車道的左車道線與右車道線在攝像機(jī)圖像中可見；

B、人機(jī)交互標(biāo)定：移動(dòng)顯示于攝像機(jī)圖像中的預(yù)設(shè)的左標(biāo)定直線以使左標(biāo)定直線與左車道線或左車道線的切線重合從而實(shí)現(xiàn)左車道線標(biāo)定，移動(dòng)顯示于攝像機(jī)圖像中的預(yù)設(shè)的右標(biāo)定直線以使右標(biāo)定直線與右車道線或右車道線的切線重合從而實(shí)現(xiàn)右車道線標(biāo)定，分別計(jì)算出此時(shí)左車道線與右車道線在圖像坐標(biāo)系中的直線方程；

C、預(yù)處理圖像：將攝像機(jī)采集到的當(dāng)前幀攝像機(jī)圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖，并將步驟B中標(biāo)定的左車道線鄰域和右車道線領(lǐng)域分別作為感興趣區(qū)域，然后分別對(duì)感興趣區(qū)域做分段閾值化處理；

D、檢測(cè)車道線并更新參數(shù)：在步驟C的感興趣區(qū)域內(nèi)分別檢測(cè)車道線，若檢測(cè)到新的左車道線則更新左車道線的直線方程斜率和/或截距，否則保留其上一時(shí)刻的值；若檢測(cè)到新的右車道線則更新右車道線的直線方程斜率和/或截距，否則保留其上一時(shí)刻的值。

本發(fā)明中當(dāng)前車輛應(yīng)該盡量行駛在所在車道的正中央，當(dāng)前也不排除有一定范圍的偏差，標(biāo)定場(chǎng)景是畫有左右車道線的公路，無需再重新構(gòu)造標(biāo)定場(chǎng)景，比如在地面上畫線標(biāo)定等，這樣比傳統(tǒng)的方法更簡(jiǎn)單實(shí)用，節(jié)約成本；分段閾值化可以減少因?yàn)殛幱盎蛘哒系K物等遮擋車道線造成的車道線檢測(cè)不準(zhǔn)確的問題；人機(jī)交互方便快捷，對(duì)操作人員要求較低，因此可以適應(yīng)多變的場(chǎng)景，可操作性強(qiáng)；利用前后兩幀圖像中車道線波動(dòng)的范圍設(shè)置感興區(qū)域可以大大減小雜波對(duì)車道線檢測(cè)的影響，并提高算法的執(zhí)行效率；支持在線標(biāo)定，可以免去離線標(biāo)定需要采集視頻圖像并處理的一系列工作，直接標(biāo)定車道線的斜率與截距，是一個(gè)非常簡(jiǎn)單方便的標(biāo)定與計(jì)算方法，可以節(jié)約開發(fā)者大量寶貴的時(shí)間，以及人力、物力等方面的資源消耗。

在上述的基于交互標(biāo)定的車道線檢測(cè)方法中，在上述步驟B中，以攝像機(jī)光軸與攝像機(jī)圖像平面的交點(diǎn)為原點(diǎn)，以原點(diǎn)橫向向右延伸方向作為x軸延伸方向，以原點(diǎn)縱向向下方向作為y軸延伸方向，建立圖像坐標(biāo)系，標(biāo)定后左車道線在圖像坐標(biāo)系中的直線方程為y＝k_L·x+b_L，其中k_L是左車道線的斜率，b_L是左車道線在y軸上的截距，標(biāo)定后右車道線在圖像坐標(biāo)系中的直線方程為y＝k_R·x+b_R，其中k_R是右車道線的斜率，b_R是右車道線在y軸上的截距。

在上述的基于交互標(biāo)定的車道線檢測(cè)方法中，在上述步驟B中，通過手動(dòng)操控機(jī)構(gòu)控制左標(biāo)定直線平移和/或旋轉(zhuǎn)以調(diào)整左標(biāo)定直線的截距和/或斜率，通過手動(dòng)操控機(jī)構(gòu)控制右標(biāo)定直線平移和/或旋轉(zhuǎn)以調(diào)整右標(biāo)定直線的截距和/或斜率。

在上述的基于交互標(biāo)定的車道線檢測(cè)方法中，所述的手動(dòng)操控機(jī)構(gòu)包括按鈕和/或旋鈕，或者所述的手動(dòng)操控機(jī)構(gòu)包括能夠顯示攝像機(jī)圖像的觸控屏。手動(dòng)操控機(jī)構(gòu)以旋鈕或觸控屏的形式安裝在相應(yīng)產(chǎn)品上，通過調(diào)節(jié)旋鈕或觸控屏從而實(shí)現(xiàn)畫面上的直線與畫面上的車道線重合。

在上述的基于交互標(biāo)定的車道線檢測(cè)方法中，在上述步驟C中，設(shè)左車道線的斜率波動(dòng)的最大范圍為(-Δk_L,Δk_L)，截距波動(dòng)的最大范圍為(-Δb_L,Δb_L)，右車道線的斜率波動(dòng)的最大范圍為(-Δk_R,Δk_R)，截距波動(dòng)的最大范圍為(-Δb_R,Δb_R)，選取左車道線斜率與截距波動(dòng)最大的鄰域范圍作為左車道線的感興趣區(qū)域，選取右車道線斜率與截距波動(dòng)最大的鄰域范圍作為右車道線的感興趣區(qū)域。設(shè)置在斜率波動(dòng)范圍主要是由于車輛在行駛過程中攝像頭會(huì)有些許抖動(dòng)，或者是其他的一些相關(guān)因素，比如不同環(huán)境下車道線寬度及車道間距不同，使得攝像機(jī)畫面中的車道線會(huì)在前一時(shí)刻的位置附近波動(dòng)。

在上述的基于交互標(biāo)定的車道線檢測(cè)方法中，在上述步驟C中，分別將感興趣區(qū)域自上而下均勻分段或不均勻分段，每段的高度定為Δhi?？梢跃鶆蚍侄我部梢圆痪鶆蚍侄?，為了方便，此處采用均勻分段表述，理論上分段越多，檢測(cè)結(jié)果越準(zhǔn)確，但是考慮到實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)性等問題，所分段數(shù)不應(yīng)太多，應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況適當(dāng)即可。

在上述的基于交互標(biāo)定的車道線檢測(cè)方法中，在上述步驟C中，分別計(jì)算每一段感興趣區(qū)域中Δhi的均值Δh，并將其作為該段的閾值，然后將感興趣區(qū)域二值化，相鄰兩段感興趣區(qū)域的閾值不同時(shí)，相鄰兩段感興趣區(qū)域的分界線的斜率為0。

在上述的基于交互標(biāo)定的車道線檢測(cè)方法中，在上述步驟A中，所述的左車道線和右車道線分別為實(shí)線、虛線、黃線與白線中的任意一種或多種的組合；當(dāng)前車輛停靠或者行駛在所在車道的左車道線和右車道線之間的正中央。

在上述的基于交互標(biāo)定的車道線檢測(cè)方法中，在上述步驟D中，利用霍夫變換在上述步驟C中的感興趣區(qū)域內(nèi)分別檢測(cè)車道線，若檢測(cè)到新的左車道線則更新左車道線的直線方程斜率和/或截距，否則保留其上一時(shí)刻的值；若檢測(cè)到新的右車道線則更新右車道線的直線方程斜率和/或截距，否則保留其上一時(shí)刻的值。

在上述的基于交互標(biāo)定的車道線檢測(cè)方法中，若車輛出現(xiàn)變更車道的情況，則等待車輛進(jìn)入下一車道的中央行駛時(shí)，自動(dòng)檢測(cè)新的車道線。如果是彎道，則此方法檢測(cè)的是彎道的切線。

與現(xiàn)有的技術(shù)相比，本基于交互標(biāo)定的車道線檢測(cè)方法的優(yōu)點(diǎn)在于：

1、標(biāo)定場(chǎng)景是畫有左右車道線的公路，無需再重新構(gòu)造標(biāo)定場(chǎng)景，比如在地面上畫線標(biāo)定等，這樣比傳統(tǒng)的方法更簡(jiǎn)單實(shí)用，節(jié)約成本；

2、分段閾值化可以減少因?yàn)殛幱盎蛘哒系K物等遮擋車道線造成的車道線檢測(cè)不準(zhǔn)確的問題；

3、人機(jī)交互方便快捷，對(duì)操作人員要求較低，因此可以適應(yīng)多變的場(chǎng)景，可操作性強(qiáng)；

4、利用前后兩幀圖像中車道線波動(dòng)的范圍設(shè)置感興區(qū)域可以大大減小雜波對(duì)車道線檢測(cè)的影響，并提高算法的執(zhí)行效率；

5、支持在線標(biāo)定，可以免去離線標(biāo)定需要采集視頻圖像并處理的一系列工作；

6、直接標(biāo)定車道線的斜率與截距，是一個(gè)非常簡(jiǎn)單方便的標(biāo)定與計(jì)算方法，可以節(jié)約開發(fā)者大量寶貴的時(shí)間，以及人力、物力等方面的資源消耗。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的流程圖。

圖2是通過人機(jī)交互實(shí)際標(biāo)定后的攝像機(jī)畫面圖。

圖3是圖像坐標(biāo)系示意圖。

圖4是根據(jù)斜率與截距波動(dòng)的最大鄰域范圍選取的感興區(qū)域圖。

圖5是感興區(qū)域分段圖。

圖中，其中Δk_L表示紅色直線與左車道線兩條直線斜率之差；Δb_L表示藍(lán)色直線與左車道線兩條直線截距之差；Δk_R表示紅色直線與右車道線兩條直線斜率之差；Δb_R表示藍(lán)色直線與右車道線兩條直線截距之差；畫面中左側(cè)兩條藍(lán)色線之間的區(qū)域是左車道感興區(qū)域ROI；右側(cè)兩條藍(lán)色線之間的區(qū)域是右車道感興區(qū)域ROI；Δh表示每一段的高度；1表示左車道線；11表示左標(biāo)定直線；2表示右車道線；21表示右標(biāo)定直線。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)的說明。

如圖1-5所示，本基于交互標(biāo)定的車道線檢測(cè)方法，包括步驟A、選取標(biāo)定場(chǎng)景:選取畫有左車道線1和右車道線2的車道為標(biāo)定場(chǎng)景，將當(dāng)前車輛?？炕蛘咝旭傇谒谲嚨赖淖筌嚨谰€1與右車道線2之間，并確保當(dāng)前車輛所在車道的左車道線1與右車道線2在攝像機(jī)圖像中可見；這里的左車道線1和右車道線2分別為實(shí)線、虛線、黃線與白線中的任意一種或多種的組合；當(dāng)前車輛應(yīng)該盡量?？炕蛘咝旭傇谒谲嚨赖淖筌嚨谰€1和右車道線2之間的正中央，當(dāng)前也不排除有一定范圍的偏差。

步驟B、人機(jī)交互標(biāo)定：移動(dòng)顯示于攝像機(jī)圖像中的預(yù)設(shè)的左標(biāo)定直線11以使左標(biāo)定直線11與左車道線1或左車道線1的切線重合從而實(shí)現(xiàn)左車道線1標(biāo)定，移動(dòng)顯示于攝像機(jī)圖像中的預(yù)設(shè)的右標(biāo)定直線21以使右標(biāo)定直線21與右車道線2或右車道線2的切線重合從而實(shí)現(xiàn)右車道線2標(biāo)定，分別計(jì)算出此時(shí)左車道線1與右車道線2在圖像坐標(biāo)系中的直線方程；在上述步驟B中，以攝像機(jī)光軸與攝像機(jī)圖像平面的交點(diǎn)為原點(diǎn)，以原點(diǎn)橫向向右延伸方向作為x軸延伸方向，以原點(diǎn)縱向向下方向作為y軸延伸方向，建立圖像坐標(biāo)系，標(biāo)定后左車道線1在圖像坐標(biāo)系中的直線方程為y＝k_L·x+b_L，其中k_L是左車道線的斜率，b_L是左車道線在y軸上的截距，標(biāo)定后右車道線2在圖像坐標(biāo)系中的直線方程為y＝k_R·x+b_R，其中k_R是右車道線的斜率，b_R是右車道線在y軸上的截距；即通過手動(dòng)操控機(jī)構(gòu)控制左標(biāo)定直線11平移和/或旋轉(zhuǎn)以調(diào)整左標(biāo)定直線11的截距和/或斜率，通過手動(dòng)操控機(jī)構(gòu)控制右標(biāo)定直線21平移和/或旋轉(zhuǎn)以調(diào)整右標(biāo)定直線21的截距和/或斜率，這里的手動(dòng)操控機(jī)構(gòu)包括按鈕和/或旋鈕。

步驟C、預(yù)處理圖像：將攝像機(jī)采集到的當(dāng)前幀攝像機(jī)圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖，并將步驟B中標(biāo)定的左車道線1鄰域和右車道線2領(lǐng)域分別作為感興趣區(qū)域ROI，然后分別對(duì)感興趣區(qū)域ROI做分段閾值化處理；設(shè)左車道線1的斜率波動(dòng)的最大范圍為(-Δk_L,Δk_L)，截距波動(dòng)的最大范圍為(-Δb_L,Δb_L)，右車道線2的斜率波動(dòng)的最大范圍為(-Δk_R,Δk_R)，截距波動(dòng)的最大范圍為(-Δb_R,Δb_R)，選取左車道線1斜率與截距波動(dòng)最大的鄰域范圍作為左車道線1的感興趣區(qū)域ROI，選取右車道線2斜率與截距波動(dòng)最大的鄰域范圍作為右車道線2的感興趣區(qū)域ROI，設(shè)置在斜率波動(dòng)范圍主要是由于車輛在行駛過程中攝像頭會(huì)有些許抖動(dòng)，或者是其他的一些相關(guān)因素，比如不同環(huán)境下車道線寬度及車道間距不同，使得攝像機(jī)畫面中的車道線會(huì)在前一時(shí)刻的位置附近波動(dòng)；分別將感興趣區(qū)域ROI自上而下均勻分段或不均勻分段，每段的高度定為Δhi，可以均勻分段也可以不均勻分段，為了方便，此處采用均勻分段表述，理論上分段越多，檢測(cè)結(jié)果越準(zhǔn)確，但是考慮到實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)性等問題，所分段數(shù)不應(yīng)太多，應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況適當(dāng)即可；分別計(jì)算每一段感興趣區(qū)域ROI中Δhi的均值Δh，并將其作為該段的閾值，然后將感興趣區(qū)域ROI二值化，相鄰兩段感興趣區(qū)域ROI的閾值不同時(shí)，相鄰兩段感興趣區(qū)域ROI的分界線的斜率為0。

步驟D、檢測(cè)車道線并更新參數(shù)：在步驟C的感興趣區(qū)域ROI內(nèi)分別檢測(cè)車道線，若檢測(cè)到新的左車道線1則更新左車道線1的直線方程斜率和/或截距，否則保留其上一時(shí)刻的值；若檢測(cè)到新的右車道線2則更新右車道線2的直線方程斜率和/或截距，否則保留其上一時(shí)刻的值；利用霍夫變換在上述步驟C中的感興趣區(qū)域ROI內(nèi)分別檢測(cè)車道線，若檢測(cè)到新的左車道線1則更新左車道線1的直線方程斜率和/或截距，否則保留其上一時(shí)刻的值；若檢測(cè)到新的右車道線2則更新右車道線2的直線方程斜率和/或截距，否則保留其上一時(shí)刻的值；若車輛出現(xiàn)變更車道的情況，則等待車輛進(jìn)入下一車道的中央行駛時(shí)，自動(dòng)檢測(cè)新的車道線，如果是彎道，則此方法檢測(cè)的是彎道的切線。

本發(fā)明中當(dāng)前車輛應(yīng)該盡量行駛在所在車道的正中央，當(dāng)前也不排除有一定范圍的偏差，標(biāo)定場(chǎng)景是畫有左右車道線的公路，無需再重新構(gòu)造標(biāo)定場(chǎng)景，比如在地面上畫線標(biāo)定等，這樣比傳統(tǒng)的方法更簡(jiǎn)單實(shí)用，節(jié)約成本；分段閾值化可以減少因?yàn)殛幱盎蛘哒系K物等遮擋車道線造成的車道線檢測(cè)不準(zhǔn)確的問題；人機(jī)交互方便快捷，對(duì)操作人員要求較低，因此可以適應(yīng)多變的場(chǎng)景，可操作性強(qiáng)；利用前后兩幀圖像中車道線波動(dòng)的范圍設(shè)置感興區(qū)域可以大大減小雜波對(duì)車道線檢測(cè)的影響，并提高算法的執(zhí)行效率；支持在線標(biāo)定，可以免去離線標(biāo)定需要采集視頻圖像并處理的一系列工作，直接標(biāo)定車道線的斜率與截距，是一個(gè)非常簡(jiǎn)單方便的標(biāo)定與計(jì)算方法，可以節(jié)約開發(fā)者大量寶貴的時(shí)間，以及人力、物力等方面的資源消耗。

標(biāo)定過程中誤差的可能來源有：

1、場(chǎng)景誤差：用于標(biāo)定的車道線不直，地面不平坦等；

2、人機(jī)交互誤差：攝像機(jī)畫面中的左右車道線與標(biāo)定線不重合。通過理論分析與大量的實(shí)踐證明，標(biāo)定式的車道線檢測(cè)法不僅原理簡(jiǎn)單、操作便捷、容易集成在車載機(jī)器視覺系統(tǒng)中，還支持在線標(biāo)定，甚至能夠在車輛行駛中進(jìn)行，從而在一定程度上解決了車載攝像機(jī)相關(guān)參數(shù)的漂移問題，提高了車道線檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

本文中所描述的具體實(shí)施例僅僅是對(duì)本發(fā)明精神作舉例說明。本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對(duì)所描述的具體實(shí)施例做各種各樣的修改或補(bǔ)充或采用類似的方式替代，但并不會(huì)偏離本發(fā)明的精神或者超越所附權(quán)利要求書所定義的范圍。

盡管本文較多地使用了Δk_L表示紅色直線與左車道線兩條直線斜率之差；Δb_L表示藍(lán)色直線與左車道線兩條直線截距之差；Δk_R表示紅色直線與右車道線兩條直線斜率之差；Δb_R表示藍(lán)色直線與右車道線兩條直線截距之差；畫面中左側(cè)兩條藍(lán)色線之間的區(qū)域是左車道感興區(qū)域ROI；右側(cè)兩條藍(lán)色線之間的區(qū)域是右車道感興區(qū)域ROI；Δh表示每一段的高度；1表示左車道線；11表示左標(biāo)定直線；2表示右車道線；21表示右標(biāo)定直線等術(shù)語，但并不排除使用其它術(shù)語的可能性。使用這些術(shù)語僅僅是為了更方便地描述和解釋本發(fā)明的本質(zhì)；把它們解釋成任何一種附加的限制都是與本發(fā)明精神相違背的。