本技術涉及智能駕駛，具體地涉及一種車道檢測方法、一種車道檢測裝置、一種車輛、一種機器可讀存儲介質(zhì)及一種電子設備。

背景技術：

1、車道檢測系統(tǒng)是車輛智能輔助系統(tǒng)的重要組成部分，具有實時性、魯棒性和實用性。這種系統(tǒng)通過圖像處理技術和計算機視覺技術，從道路圖像中識別車道線的邊緣，從而實現(xiàn)車道偏離告警、車道保持輔助和自動車道跟隨等功能。車道檢測系統(tǒng)適用于乘用車、工程車輛，如滑移裝載機，輪式挖掘機等。

2、現(xiàn)有的車道檢測通常是采樣二階曲線來擬合車道線，但是，在實際車輛行駛過程中，可能會存在車道具有連續(xù)多個彎的情況，這樣二階曲線就無法滿足，就會導致車道線檢測不夠準確。

技術實現(xiàn)思路

1、本技術實施例的目的是提供一種車道檢測方法、一種車道檢測裝置、一種車輛、一種機器可讀存儲介質(zhì)及一種電子設備，用以解決現(xiàn)有技術中車道線檢測不夠準確的問題。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本技術第一方面提供一種車道檢測方法，包括：

3、獲取車輛前方的道路圖像；

4、對所述道路圖像進行圖像閾值分割，得到車道線圖像；

5、將所述車道線圖像轉(zhuǎn)換為俯視圖視角，得到車道線俯視圖像；

6、基于所述車道線俯視圖像中車道線像素點的分布，確定得到階數(shù)；

7、采用所述階數(shù)對應的n次多項式，對所述車道線俯視圖像中的車道線像素點進行擬合，得到車道線曲線。

8、在本技術實施例中，所述基于所述車道線俯視圖像中車道線像素點的分布，確定得到階數(shù)，包括：

9、基于所述車道線俯視圖像中的像素點分布，確定初始滑動窗口位置；

10、將預置的滑動窗口從所述初始滑動窗口位置開始向所述車道線俯視圖像的底邊做滑窗操作，得到多個車道線滑窗區(qū)域，并分別確定各個車道線滑窗區(qū)域的車道線像素點；其中，當前滑動窗口中車道線像素的橫坐標平均值作為下一個滑動窗口中心位置的橫坐標；

11、基于所述各個車道線滑窗區(qū)域內(nèi)的車道線像素點，確定得到階數(shù)。

12、在本技術實施例中，所述基于所述各個車道線滑窗區(qū)域內(nèi)的車道線像素點，確定得到階數(shù)，包括：

13、基于所述各個車道線滑窗區(qū)域的車道線像素點，得到多個滑窗質(zhì)心；

14、將所述多個滑窗質(zhì)心連接起來，形成第一曲線；

15、檢測所述第一曲線上的拐點數(shù)目，得到第一拐點數(shù)；

16、基于所述第一拐點數(shù)，確定得到階數(shù)。

17、在本技術實施例中，所述基于所述第一拐點數(shù)，確定得到階數(shù)，包括：

18、判斷所述第一拐點數(shù)是否為0；

19、在確定所述第一拐點數(shù)為0的情況下，確定階數(shù)為2；

20、在確定所述第一拐點數(shù)不為0的情況下，確定階數(shù)為第一拐點數(shù)加1。

21、在本技術實施例中，還包括：

22、連續(xù)獲取多幀道路圖像對應的車道線曲線；

23、基于所述多幀道路圖像對應的車道線曲線，修正當前車道線曲線對應的曲線方程系數(shù)，得到當前道路圖像對應的車道線曲線。

24、在本技術實施例中，所述基于所述車道線俯視圖像中車道線像素點的分布，確定得到階數(shù)包括：

25、在所述車道線俯視圖像中繪制前一幀道路圖像對應的車道線曲線；

26、按照預置的邊界范圍值，在所述車道線俯視圖像中前一幀車道線曲線所在位置的左右兩側(cè)分別確定邊界，得到當前車道線邊界范圍；

27、在所述當前車道線邊界范圍內(nèi)，確定得到車道線像素點；

28、基于所述車道線像素點的分布，采用滑動窗口的方法確定得到階數(shù)。

29、在本技術實施例中，所述基于所述車道線俯視圖像中車道線像素點的分布，確定得到階數(shù)，包括：

30、對所述車道線俯視圖像進行裁剪，得到預處理車道線俯視圖像；

31、基于所述預處理車道線俯視圖像中車道線像素點的分布，確定得到階數(shù)；

32、所述采用所述階數(shù)對應的n次多項式，對所述車道線俯視圖像中的車道線像素點進行擬合，得到車道線曲線，包括：

33、采用所述階數(shù)對應的n次多項式，對所述預處理車道線俯視圖像中的車道線像素點進行擬合，得到車道線曲線。

34、在本技術實施例中，還包括：

35、基于預置的比例參數(shù)，將所述車道線俯視圖像中的車道線像素點轉(zhuǎn)換為實際車道線上點；

36、采用所述階數(shù)對應的n次多項式，對所述實際車道線上點進行擬合，得到實際車道線曲線；

37、基于所述實際車道線曲線，確定車道線起始點坐標；

38、基于所述車道線起始點坐標，計算車道信息，所述車道信息包括車道曲率、車道寬度和車輛偏移車道中心距離中任一項或多項。

39、在本技術實施例中，所述實際車道線曲線包括第一實際車道線曲線和第二實際車道線，所述車道線起始點坐標包括第一車道線起始點坐標和第二車道線起始點坐標；

40、所述基于所述車道線起始點坐標，計算車道信息，包括：

41、分別基于所述第一車道線起始點坐標和第二車道線起始點坐標，按照預置的車道線曲率計算公式計算得到第一車道曲率和第二車道線曲線，并求取所述第一車道曲率和第二車道線曲線的均值，得到車道曲率；

42、基于所述第一車道線起始點坐標和第二車道線起始點坐標，計算得到車道寬度；

43、基于所述第一車道線起始點坐標和第二車道線起始點坐標，計算得到實際車道中心位置；

44、基于預置的比例參數(shù)和所述車道線俯視圖像中車道線初始點所在底邊的中點坐標，計算得到車輛中心位置；

45、計算所述實際車道中心位置與所述車輛中心位置的差值，得到車輛偏移車道中心距離。

46、在本技術實施例中，所述車道線曲線包括第一車道線曲線和第二車道線曲線，所述方法還包括：

47、分別對所述第一車道線和第二車道線進行間隔采樣，得到多個采樣點；

48、將多個采樣點連接，形成多邊形圖形，并將所述多邊形圖形顯示在空白圖像上，所述空白圖像與所述車道線俯視圖像的尺寸相同；

49、將所述空白圖像轉(zhuǎn)換為攝像頭視角，得到車道圖像；

50、將所述車道圖像與所述車輛前方的道路圖像疊加，得到車道顯示圖像。

51、在本技術實施例中，所述將所述車道線圖像轉(zhuǎn)換為俯視圖視角，得到車道線俯視圖像，包括：

52、通過單應性矩陣將所述車道線圖像轉(zhuǎn)換為俯視圖視角，得到車道線俯視圖像。

53、在本技術實施例中，還包括：

54、通過拍攝所述道路圖像的攝像頭拍攝車輛前方的矩形參考物，得到成像圖像；

55、確定所述成像圖像中矩形參考物四個頂點的像素坐標，得到矩形參考物的四個頂點像素坐標；

56、在所述成像圖像中選取四個點，形成第一矩形，所述第一矩形的四個頂點分別與矩形參考物的四個頂點對應；

57、基于所述第一矩形的四個頂點像素坐標和所述矩形參考物的四個頂點像素坐標，計算得到單應性矩陣。

58、在本技術實施例中，還包括：

59、分別計算所述第一矩形的長度值和寬度值，得到參考長度值和參考寬度值；

60、計算所述矩形參考物的長度值與所述參考長度值的比值，得到第一比例值；

61、計算所述矩形參考物的寬度值與所述參考寬度值的比值，得到第二比例值；

62、基于所述第一比例值和所述第二比例值，得到比例參數(shù)。

63、本技術第二方面提供一種車道檢測裝置，包括：

64、獲取模塊，用于獲取車輛前方的道路圖像；

65、識別模塊，用于對所述道路圖像進行圖像閾值分割，得到車道線圖像；

66、轉(zhuǎn)換模塊，用于將所述車道線圖像轉(zhuǎn)換為俯視圖視角，得到車道線俯視圖像；

67、確定模塊，用于基于所述車道線俯視圖像中車道線像素點的分布，確定得到階數(shù)；

68、擬合模塊，用于采用階數(shù)對應的n次多項式，對所述車道線俯視圖像中的車道線像素點進行擬合，得到車道線曲線。

69、本技術第三方面提供一種車輛，采用上述的車道檢測方法進行車道檢測。

70、本技術第四方面提供一種電子設備，該電子設備包括：

71、至少一個處理器；

72、存儲器，與所述至少一個處理器連接；

73、其中，所述存儲器存儲有能被所述至少一個處理器執(zhí)行的指令，所述至少一個處理器通過執(zhí)行所述存儲器存儲的指令實現(xiàn)上述的車道檢測方法。

74、本技術第五方面提供一種機器可讀存儲介質(zhì)，該機器可讀存儲介質(zhì)上存儲有指令，該指令在被處理器執(zhí)行時使得所述處理器被配置成執(zhí)行上述的車道檢測方法。

75、通過上述技術方案，通過獲取車輛前方的道路圖像；對所述道路圖像進行圖像閾值分割，得到車道線圖像；將所述車道線圖像轉(zhuǎn)換為俯視圖視角，得到車道線俯視圖像；基于所述車道線俯視圖像中車道線像素點的分布，確定得到階數(shù)；采用所述階數(shù)對應的n次多項式，對所述車道線俯視圖像中的車道線像素點進行擬合，得到車道線曲線。通過將車道線圖像轉(zhuǎn)換為俯視圖視角，使得車道線數(shù)據(jù)更加準確，根據(jù)車道線俯視圖像中車道線像素點的分布，可以確定出對應階數(shù)的n次多項式，使得采用n次多項式對車道線像素點進行擬合得到的車道曲線更能符合實際車道變化趨勢，使得到的車道線曲線更加準確，可以適用于車道具有連續(xù)多個彎的情況，能夠滿足實際需要，提高了車道線檢測的魯棒性和精準性。

76、本技術實施例的其它特征和優(yōu)點將在隨后的具體實施方式部分予以詳細說明。