線檢測方法和設備技術

提供了一種線檢測方法和設備。所述方法包括：在當前幀圖像中提取符合要檢測的線的特征的線段；獲取預先建立的線模型；基于所提取的線段更新所述線模型；根據更新后的線模型，確定要檢測的線。通過所述線檢測方法和設備能夠大大減小遮擋和噪聲對線模型更新的影響，從而提高線檢測的準確性。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術總體涉及圖像處理，具體涉及線檢測方法和設備。
技術介紹
線檢測技術在圖像處理領域有著廣泛的應用，例如，車道線檢測是線檢測技術的一個重要應用。現有的車道線檢測技術可以分為兩類：基于特征的方法和基于模型的方法。基于特征的方法通過底層特征的組合來定位車道線。然而，該方法對于車道線的邊緣形狀沒有任何全局約束，因此受遮擋和噪聲的影響較大。相較于基于特征的方法，基于模型的方法在檢測車道線時會使用一些參數來表示車道線，因此該方法對于遮擋和噪聲更加魯棒。基于模型的方法的基本原理是根據輸入的特征來更新車道線模型，進而得到待檢測的車道線。通常，輸入的特征是基于表示車道線的參數檢測到的特征點，如邊緣點或過濾后的視差點等。在模型更新時，將會針對車道線模型中的各條車道線選取特征點，并利用選取的特征點來進行線擬合以更新車道線模型。選取特征點的原則通常是基于特征點與車道線模型中的各條車道線的距離。然而，檢測到的特征點并不準確，其中可能包含有噪聲點。例如圖1例示了檢測到的特征點中包含有噪聲點的示例情形。因此，當選取的特征點過多、特別是當選取的特征點中包含了噪聲點時，車道線模型的更新將會受到影響從而導致不準確的車道線檢測結果。
技術實現思路
本公開的目的在于至少解決上述問題。具體而言，本公開的目的在于提出一種線檢測技術，通過該技術能夠大大減小遮擋和噪聲對線模型更新的影響，從而提高線檢測的準確性。根據本專利技術的實施例，提供了一種線檢測方法，包括：在當前幀圖像中提取符合要檢測的線的特征的線段；獲取預先建立的線模型；基于所提取的
線段更新所述線模型；根據更新后的線模型，確定要檢測的線。根據本專利技術的另一實施例，提供了一種線檢測設備，包括：線段提取部件，配置為在當前幀圖像中提取符合要檢測的線的特征的線段；模型獲取部件，配置為獲取預先建立的線模型；更新部件，配置為基于所提取的線段更新所述線模型；檢測部件，配置為根據更新后的線模型，確定要檢測的線。根據本專利技術實施例的線檢測技術，利用特征線段而不是特征點來進行模型擬合以更新線模型。由于在選取特征線段以進行模型擬合時同時考慮特征線段與線模型中各條線的位置距離和方向距離，因此大大減小了選取到噪聲線段來更新線模型的可能性，從而減小了噪聲對線模型更新的影響，提高了線檢測的準確性。附圖說明通過結合附圖對本公開實施例進行更詳細的描述，本公開的上述以及其它目的、特征和優勢將變得更加明顯。附圖用來提供對本公開實施例的進一步理解，并且構成說明書的一部分，與本公開實施例一起用于解釋本公開，并不構成對本公開的限制。在附圖中，相同的參考標號通常代表相同部件或步驟。圖1例示了檢測到的特征點中包含有噪聲點的示例情形。圖2示出了根據本專利技術實施例的線檢測方法的流程圖。圖3示出了在要檢測的線是車道線的情況下在根據本專利技術實施例的線檢測方法中提取得到的線段的示例。圖4示出了一個車道線模型的示例。圖5例示了根據本專利技術一個實施例的基于提取的線段更新線模型的處理的流程圖。圖6例示了根據本專利技術實施例的線檢測設備的功能配置框圖。圖7例示了根據本專利技術實施例的線檢測系統的總體硬件框圖。具體實施方式下面將結合本公開實施例中的附圖，對本公開實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本公開一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本公開中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做
出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本公開保護的范圍。圖2示出了根據本專利技術實施例的線檢測方法的流程圖。為了便于說明，在下文中，以要檢測的線是車道線為例進行說明。如圖2所示，在步驟S201，在當前幀圖像中提取符合要檢測的線的特征的線段。所述要檢測的線的特征可以是任何能夠表征該線的特征。例如，其可以是(但不限于)線的顏色、灰度、形狀、邊緣、視差等特征，或這些特征的任意組合。在該步驟中，將采用任何適當的方式來提取符合要檢測的線的特征的線段。作為一個示例，可以在拍攝得到的當前幀圖像中，通過諸如霍夫變換等直線檢測方法直接檢測符合要檢測的線的特征的線段。作為另一個示例，可以首先基于要檢測的線的特征、通過與該特征對應的檢測方法在當前幀圖像中檢測特征點(例如，如果要檢測的線的特征為邊緣特征，則可以通過邊緣檢測方法來檢測特征點)，然后利用檢測得到的特征點擬合得到所述線段。圖3示出了在要檢測的線是車道線的情況下通過該步驟提取得到的線段的示例。該圖中的粗體白線段表示提取得到的線段。在步驟S202，獲取預先建立的線模型。以要檢測的線是車道線為例，相應地，所述線模型是車道線模型。該車道線模型可以是應用本領域中任何現有的方式預先建立的。如何建立車道線模型并非是本專利技術的關鍵所在，此處僅僅是為了說明的完整，對一種示例性的車道線模型建立方式進行簡單的描述。要建立車道線模型，首先要進行車道線檢測。此處，可以采用任何現有的方式來檢測車道線。例如，作為一種常用的方法，可以采用B-Snake模型初始化中的CHEVP算法在拍攝得到的圖像幀中檢測車道線。再比如，作為一種更基本的方法，可以通過在圖像幀中進行人工標注來確定車道線。在檢測到車道線后，可以根據車道線建立車道線模型。現有的車道線模型有很多種，包括線性模型、孤立點模型、拋物線模型及其擴展、雙曲線模型、回旋線模型、樣條模型、Snake模型、3D模型等等。本領域技術人員可以根據具體需求建立任一種類型的車道線模型。在本示例，采用多項式來表示車道線模型。具體的，如圖4所示，假定某一車道的中線是Lmid，該車道的左側車道線
是L-1，右側車道線是L1，該車道左邊第n個車道的左側車道線是L-n，右邊第n個車道的左側車道線是Ln；該某一車道的車道寬度是w0，其左邊第n個車道的車道寬度是w-n，其右邊第n個車道的車道寬度是wn；vp表示車道線消失的位置的縱坐標；f是鏡頭的焦距，H是攝像頭所在位置的高度。Lmid采用如等式(1)所示的多項式表示： x m = Σ i = 0 n a i y i - - - ( 1 ) ]]>則車道線模型可表示為： L j : x = x m - ( y - vp ) ( 1 2 本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種線檢測方法，包括：在當前幀圖像中提取符合要檢測的線的特征的線段；獲取預先建立的線模型；基于所提取的線段更新所述線模型；以及根據更新后的線模型，確定要檢測的線。

【技術特征摘要】
1.一種線檢測方法，包括：在當前幀圖像中提取符合要檢測的線的特征的線段；獲取預先建立的線模型；基于所提取的線段更新所述線模型；以及根據更新后的線模型，確定要檢測的線。2.如權利要求1所述的線檢測方法，其中所述要檢測的線的特征包括線的顏色、灰度、形狀、邊緣、視差特征中的至少一個。3.如權利要求1所述的線檢測方法，其中所述在當前幀圖像中提取符合要檢測的線的特征的線段進一步包括：基于要檢測的線的特征，在當前幀圖像中檢測特征點；利用檢測得到的特征點擬合得到所述線段。4.如權利要求1所述的線檢測方法，其中所述在當前幀圖像中提取符合要檢測的線的特征的線段進一步包括：在當前幀圖像中檢測符合要檢測的線的特征的線段。5.如權利要求1所述的線檢測方法，其中在所述當前幀圖像是視頻幀序列中第N幀圖像之后的幀的圖像的情況下，所述預先建立的線模型是該當前幀圖像的前一幀圖像中采用的線模型，其中N是大于等于1的任意整數。6.如權利要求1所述的線檢測方法，其中所述基于所提取的線段更新所述線模型進一步包括：利用所提取的各個線段進行模型擬合，從而得到更新的線模型。7.如權利...

【專利技術屬性】
技術研發人員：賀娜，陳超，李靜雯，師忠超，魯耀杰，
申請(專利權)人：株式會社理光，
類型：發明
國別省市：日本;JP