新聞中心

EEPW首頁 > 嵌入式系統(tǒng) > 設(shè)計應(yīng)用 > 一種快速的公交專用車道檢測方法

一種快速的公交專用車道檢測方法

作者: 時間:2012-08-30 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

本文通過對車轍印記以及線邊緣等一些紋理特征進(jìn)行分析,從而提取出道路的消失點以及線的信息。

Gabor濾波器的模板計算方程如式(2)所示,該模板分為實部(式(3))和虛部(式(4))兩部分。

通過建立K×K 大小的Gabor 模板,(x,y) 表示圖像空間的一點。其中,θ 表示模板的方向, 為確定最后的道路紋理方向, 這里選擇范圍為0~72 ;λ 表示路面的波長;σ表示噪聲容量, 本文取σ=K/9 .

3.2 消失點的求解

本文用不同方向的模板與圖像進(jìn)行卷積, 對于圖像任意一點, 即可得到某一個方向上的卷積的結(jié)果為最大值, 這個最大值為紋理方向?qū)?yīng)的能量, 該方向為紋理的方向。

其中,α 表示模板對應(yīng)的方向, 對于圖像中的任意點I(x,y) 與α 方向的Gabor 模板進(jìn)行卷積, 得到不同的t(x,y),求取其最大值, 將最大值對應(yīng)的方向作為圖像中(x,y)點的紋理方向, 同時將該最大值作為紋理方向上的紋理強(qiáng)度。

通 過計算可以得到圖像中每一點的紋理方向以及能量。為了計算出消失點, 對圖像中選取的點進(jìn)行投票,這里選擇圖像下方一定的區(qū)域點, 如圖5 所示。當(dāng)紋理能量大于設(shè)定閾值的點作為投票點,p 表示圖像中投票空間的點,θ (p) 表示p 紋理方向,v 表示消失點的候選點,a (p ,v) 表示p 點與v 點的夾角,n 為采用的Gabor 模板方向的個數(shù),R 為定義的投票空間, 即圖6 對應(yīng)的方框區(qū)域, 通過vote (p,v) 來統(tǒng)計p 點對v 點的投票結(jié)果,votes (v ) 為對R 區(qū)域累加進(jìn)行投票的統(tǒng)計結(jié)果,pvote 為最終被投票次數(shù)最多的點的坐標(biāo), 即消失點。

圖6 中的框表示選取的投票區(qū)域, 即在該區(qū)域內(nèi)選取400 個點進(jìn)行Gabor 變換, 求出其紋理方及能量; 圓圈是求出的消失點位置。

消失點投票

消失點投票結(jié)果

3.3

對于傳統(tǒng)的Hough 變換, 需要對每個點每個角度進(jìn)行遍歷, 這樣比較耗時。本文采用改進(jìn)的Hough 變換, 對消失點及其周圍的有限個像素進(jìn)行Hough 變換, 求取左右車道線的兩個峰值點,并繪制出車道線。該能夠有效地抑制圖像的其他邊緣噪聲干擾,提高算法的實時性。車道結(jié)果如圖7 所示。

車道線檢測結(jié)果

3.4 車道線跟蹤

跟蹤分為消失點的跟蹤和車道線的跟蹤。

(1) 消失點的跟蹤: 消失點一般較遠(yuǎn), 車輛在行進(jìn)過程中消失點范圍變化不是很大,而靠近車道線的道路兩邊由于車輛輪胎接觸較為頻繁, 紋理較為明顯, 對消失點的貢獻(xiàn)較大。因此, 隨機(jī)選取靠近車道線兩邊100 個點對消失點及其周圍的若干個點( 本文選取36 個點) 進(jìn)行投票,如圖8 所示。

車道線跟蹤示意圖

(2)車道線跟蹤:根據(jù)上一幀測量的結(jié)果,限定角度在一定變化范圍內(nèi)(本文限制在10°范圍,如圖8(b)所示)進(jìn)行Hough變換,這樣大大減少了運(yùn)算速度。當(dāng)圖像的消失點及車道線上的點少于所設(shè)定的閾值時,程序重新初始化。

4 車道識別

本文在應(yīng)用的基礎(chǔ)上對合肥以及沈陽的BRT車道進(jìn)行統(tǒng)計,其BRT車道相對其他車道具有如下特點:其左右車道線都為黃色,一般位于路的兩邊,道路的兩邊有欄桿或者路牙等特征?;诖颂攸c,本文實現(xiàn)了BRT車道的識別系統(tǒng),結(jié)合GPS判斷其所在位置范圍內(nèi)有無BRT車道,若有則判斷車道線顏色是否為黃色,即建立顏色模型,對車道線上的每一點顏色進(jìn)行標(biāo)記,并綜合判斷其左右車道線是否是黃色車道線,對黃色進(jìn)行標(biāo)記,如圖9左圖所示。由于車道線長期受到磨損有一定的失真,且在晚上黃光燈照射下不易準(zhǔn)確地識別顏色,本文結(jié)合其欄桿、路牙等特征識別車道,對檢測的車道線兩邊的一定區(qū)域(圖9右圖白色矩形區(qū)域)進(jìn)行對比,比較其顏色邊緣紋理等特征差別。通過大量的測試,本文得到了判斷其是否為BRT車道的先驗閾值,當(dāng)矩形區(qū)域差別大于設(shè)定閾值時,則判斷為車道,從而準(zhǔn)確實現(xiàn)車道檢測。

車道識別示意圖

5 實驗結(jié)果與分析

實現(xiàn)BRT 車道識別的具體流程如圖10 所示。

BRT車道識別系統(tǒng)原理框圖

本文首先通過GPS采集車輛所在區(qū)域的經(jīng)緯度信息, 并建立道路經(jīng)緯度信息庫判斷車輛所在位置附近是否具備BRT車道,若有,則進(jìn)行車道線檢測,找到車輛所在車道的左右車道線,并判斷車道線上顏色信息以及車道線左右的邊緣亮度等信息,分析其是否具備BRT車道的特征,如具備,則可以作為監(jiān)控前方車輛是否違規(guī)駛?cè)隑RT車道的一個依據(jù)。



關(guān)鍵詞: 檢測 方法 車道 專用 公交 快速

評論


相關(guān)推薦

技術(shù)專區(qū)

關(guān)閉