預(yù)設(shè)值的第一直線特征判定為第二直線特征；將與所述預(yù)設(shè)道路模型的道路邊沿的直線特征的相似度小于或者等于該預(yù)設(shè)值的第一直線特征判定為第二直線特征。較佳的，兩個(gè)直線特征之間的相似度計(jì)算可通過(guò)具體的數(shù)學(xué)公式計(jì)算出，如某些函數(shù)等等，在此不具體描述；且上述的預(yù)設(shè)值可根據(jù)不同的場(chǎng)合不同設(shè)定，不限于一固定值。
[0096]承續(xù)上例，任何檢測(cè)都是有誤差及不確定性存在，尤其在之前幾步中的圖像處理中，必定會(huì)在個(gè)別圖像中混入干擾信息，如綠化帶，路面上的箭頭等一系列可能會(huì)被誤認(rèn)為是道路邊沿的物體；這些誤檢出的特征與真實(shí)的道路邊沿特征接近，難以通過(guò)步驟23濾除。同時(shí)由于車(chē)輛的運(yùn)行的連續(xù)的，在大部分情況下，道路邊沿在圖像中的位置是固定的，檢測(cè)結(jié)果總會(huì)是在這個(gè)真實(shí)值附近小范圍跳動(dòng)，雖然單個(gè)圖像的檢測(cè)結(jié)果不完全可信，因此執(zhí)行步驟24，，結(jié)合之前之間若干個(gè)圖像的結(jié)果，在一定數(shù)量的結(jié)果中做平均，即可發(fā)現(xiàn)較為可信的道路邊沿的位置，即獲取預(yù)測(cè)道路邊沿信息，進(jìn)而可以推斷出道路的寬度等信肩、O
[0097]繼而結(jié)合所述預(yù)測(cè)道路邊沿信息和當(dāng)前所述目標(biāo)圖像的第二直線特征，確定目標(biāo)直線特征，具體的相當(dāng)于在檢測(cè)下一圖像之前對(duì)道路的位置有了大致的預(yù)測(cè)，即使檢測(cè)結(jié)果只檢出了道路的左或右邊沿，依然可以根據(jù)道路寬度等信息，恢復(fù)出另一側(cè)邊沿的位置，確定目標(biāo)直線特征。
[0098]較佳的，若當(dāng)前所述目標(biāo)圖像為采集的第一幀圖像，則無(wú)法得到預(yù)測(cè)道路邊沿信息，則將第二直線特征確定為目標(biāo)直線特征；但是通過(guò)分析第一幀圖像得到的道路邊沿信息的結(jié)果可信度較低，應(yīng)采用多幀圖像取平均的方法，提高道路邊沿的結(jié)果的準(zhǔn)確性。
[0099]進(jìn)一步的，執(zhí)行步驟25，根據(jù)目標(biāo)直線特征，獲取道路邊沿在所述目標(biāo)圖像中的位置，即該目標(biāo)直線特征為目標(biāo)圖像中的道路邊沿。具體的，道路邊沿是指兩條直線，通過(guò)兩條直線共4個(gè)端點(diǎn)在目標(biāo)圖像中的位置即可表示道路邊沿在目標(biāo)圖像中的位置。
[0100]本發(fā)明的上述實(shí)施例中，如圖3所示，步驟4包括:
[0101]步驟41，獲取所述標(biāo)定特征點(diǎn)的實(shí)際位置；
[0102]步驟42，根據(jù)所述標(biāo)定特征點(diǎn)在所述目標(biāo)圖像上的位置和所述實(shí)際位置，利用逆透視變換方法確定攝像裝置坐標(biāo)系與空間坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系；
[0103]步驟43，根據(jù)所述攝像裝置坐標(biāo)系與空間坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，生成逆透視變換矩陣。
[0104]本發(fā)明的具體實(shí)施例中，對(duì)圖形逆透視變換，只需對(duì)離散點(diǎn)列變換；逆透視變換是較為成熟的公共算法，在此不展開(kāi)進(jìn)行具體描述；其基本步驟是在圖像中選取若干個(gè)點(diǎn)(例如分析圖像得到每一行上車(chē)道邊線或中線的坐標(biāo)，如此得到一系列離散點(diǎn))，然后測(cè)量這些點(diǎn)的實(shí)際位置(每一個(gè)點(diǎn)有一個(gè)橫縱坐標(biāo)，單位為像素，根據(jù)感光陣列的大小(若干毫米)將坐標(biāo)變換到實(shí)際攝像裝置上，單位變?yōu)槊?，根據(jù)如圖4所示的坐標(biāo)映射關(guān)系，明確攝像裝置坐標(biāo)系與空間坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，生成逆透視變換矩陣。
[0105]本發(fā)明的上述實(shí)施例中，如圖5所示，步驟5包括:
[0106]步驟51，對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行裁切，僅保留所述目標(biāo)圖像上的地平線以下部分；
[0107]步驟52，根據(jù)所述逆透視變換矩陣將經(jīng)過(guò)裁切的所述目標(biāo)圖像進(jìn)行圖片轉(zhuǎn)換，得到一扇形圖片；
[0108]步驟53，以所述目標(biāo)圖像上道路邊沿的位置為基礎(chǔ)對(duì)所述扇形圖片進(jìn)行裁切，得到一矩形圖片，所述矩形圖片為所述目標(biāo)圖像的正視圖。
[0109]本發(fā)明具體實(shí)施例中，由于道路標(biāo)線的正視圖(直接垂直朝下的圖片)中不包含地平線以上的物體，因?yàn)闉榱藴p小根據(jù)逆透視變換矩陣轉(zhuǎn)換時(shí)的計(jì)算量，步驟51中進(jìn)行第一次裁切，僅保留目標(biāo)圖像中地平線地下的部分。步驟52中，將地平線以下的圖像中每個(gè)標(biāo)定點(diǎn)的坐標(biāo)代入逆透視變換公式中得到空間坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，得到一扇形圖片。該扇形圖片表示的就是目標(biāo)圖像的正視圖，又因?yàn)榈缆芬话闶浅示匦蔚模虼松刃螆D片中相當(dāng)一部分信息的與道路無(wú)關(guān)的，故需要?jiǎng)h去與道路無(wú)關(guān)的部分，得到關(guān)注的目標(biāo)所在；故執(zhí)行步驟53，以檢出的車(chē)道為基礎(chǔ)，適當(dāng)外擴(kuò)一些，對(duì)扇形圖片進(jìn)行第二次裁切，得到一矩形圖片，該矩形圖片即位關(guān)注的目標(biāo)所在，也就是目標(biāo)圖像的正視圖；該方法實(shí)現(xiàn)了道路標(biāo)線的實(shí)時(shí)采集，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了標(biāo)定、矯正、正視圖生成的自動(dòng)化，極大的節(jié)省了后續(xù)處理的時(shí)間，節(jié)省了大量人力、物力。
[0110]為了更好的實(shí)現(xiàn)上述目的，如圖6所示，本發(fā)明實(shí)施例還提供一種基于正射投影的道路標(biāo)線采集裝置，包括:
[0111]采集模塊10，用于利用安裝在采集車(chē)上的攝像裝置采集道路圖像，獲取目標(biāo)圖像；
[0112]獲取模塊20，用于對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行圖像處理，獲取道路邊沿在所述目標(biāo)圖像中的位置；
[0113]提取模塊30，用于根據(jù)所述道路邊沿在所述目標(biāo)圖像中的位置確定道路的位置，并基于所述道路的位置對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取，得到標(biāo)定特征點(diǎn)；
[0114]轉(zhuǎn)換模塊40，用于根據(jù)所述標(biāo)定特征點(diǎn)獲取攝像裝置坐標(biāo)系與空間坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，生成逆透視變換矩陣；
[0115]生成模塊50，用于根據(jù)所述逆透視變換矩陣對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行圖片轉(zhuǎn)換，得到所述目標(biāo)圖像的正視圖。
[0116]具體的，安裝在采集車(chē)上的攝像裝置可以為單獨(dú)設(shè)置的攝像機(jī)，也可以為內(nèi)嵌于該裝置的攝像裝置，與手機(jī)內(nèi)嵌攝像頭的方式的原理相似，且為了準(zhǔn)確的獲取逆變換矩陣，在初始安裝該裝置或攝像裝置時(shí)可手動(dòng)或自動(dòng)輸入安裝高度、安裝位置以及其屬性參數(shù)等等，為后續(xù)的計(jì)算提供較為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。
[0117]本發(fā)明上述實(shí)施例中，所述道路標(biāo)線采集裝置還包括:
[0118]顯示存儲(chǔ)模塊，用于將所述目標(biāo)圖像的正視圖進(jìn)行實(shí)時(shí)顯示并存儲(chǔ)。
[0119]進(jìn)一步的，本發(fā)明上述實(shí)施例中，所述獲取模塊20包括:
[0120]第一獲取子模塊，用于將所述目標(biāo)圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像；
[0121]第二獲取子模塊，用于將所述灰度圖像轉(zhuǎn)化為僅顯示物體邊沿的邊沿圖；
[0122]第三獲取子模塊，用于在所述邊沿圖中獲取第一直線特征，并根據(jù)預(yù)設(shè)道路模型的道路邊沿的直線特征對(duì)所述第一直線特征進(jìn)行篩選，獲取第二直線特征；
[0123]第四獲取子模塊，用于若當(dāng)前所述目標(biāo)圖像為采集的第一幀圖像，所述第二直線特征為目標(biāo)直線特征；否則，根據(jù)當(dāng)前所述目標(biāo)圖像之前的多幀圖像的第二直線特征，獲取預(yù)測(cè)道路邊沿信息，并結(jié)合所述預(yù)測(cè)道路邊沿信息和當(dāng)前所述目標(biāo)圖像的第二直線特征，確定目標(biāo)直線特征；
[0124]第五獲取子模塊，用于根據(jù)所述目標(biāo)直線特征，獲取道路邊沿在所述目標(biāo)圖像中的位置。
[0125]較佳的，本發(fā)明上述實(shí)施例中，所述第二獲取子模塊包括:
[0126]第一轉(zhuǎn)化模塊，用于利用canny邊緣檢測(cè)算子將所述灰度圖像轉(zhuǎn)化為僅顯示物體邊沿的邊沿圖。
[0127]較佳的，本發(fā)明上述實(shí)施例中，所述第三獲取子模塊包括:
[0128]第二轉(zhuǎn)化模塊，用于應(yīng)用隨機(jī)hough變換方法在所述邊沿圖中獲取第一直線特征。
[0129]本發(fā)明上述實(shí)施例中，所述轉(zhuǎn)換模塊40包括:
[0130]第一轉(zhuǎn)換子模塊，用于獲取所述標(biāo)定特征點(diǎn)的實(shí)際位置；
[0131]第二轉(zhuǎn)換子模塊，用于根據(jù)所述標(biāo)定特征點(diǎn)在所述目標(biāo)圖像上的位置和所述實(shí)際位置，利用逆透視變換方法確定攝像裝置坐標(biāo)系與空間坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系；
[0132]第三轉(zhuǎn)換子模塊，用于根據(jù)所述汽車(chē)坐標(biāo)系與空間坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，生成逆透視變換矩陣。
[0133]本發(fā)明上述實(shí)施例中，所述生成模塊50包括:
[0134]第一生成子模塊，用于對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行裁切，僅保留所述目標(biāo)圖像上的地平線以下部分；
[0135]第二生成子模塊，用于根據(jù)所述逆透視變換矩陣將經(jīng)過(guò)裁切的所述目標(biāo)圖像進(jìn)行圖片轉(zhuǎn)換，得到一扇形圖片；
[0136]第三生成子模塊，用于以所述目標(biāo)圖像上道路邊沿的位置為基礎(chǔ)對(duì)所述扇形圖片