基于单目视觉的道路检测方法

摘要

本发明公开了一种基于单目视觉的在线道路检测方法，主要包括：(1)对第一帧图像进行道路边缘区域正负样本采样，并在选取得到的正负样本中提取局部特征描述子，使用结构支持向量机作为分类器训练得到初始帧样本的分类平面；(2)对于后续测试帧图像，利用上一帧的道路区域位置确定测试帧的候选样本采样区域，并利用前一帧训练得到的结构支持向量机确定测试帧中样本的道路归属。同时采用随机抽样一致性方法用两条相交直线拟合道路边缘位置，最终确定道路区域。利用本发明，可以得到道路的准确位置，从而为汽车辅助驾驶，行人车辆检测等提供有效的先验信息。

主权项

一种基于单目视觉的道路检测方法，其特征在于：包括以下步骤：1)对于输入图像序列的第一帧，手动选取道路边缘位置，然后进行正负类样本选取，根据采样得到的正负类样本，提取局部特征描述子，计算每个样本的特征表达，组成训练数据集；2)对于步骤1)中得到的样本特征表达的训练数据集，使用结构支持向量机作为分类器，训练求解得到分类器的超平面参数；3)对于后续帧图像，选取前一帧道路边缘位置的一个邻域作为该帧道路边缘位置的候选区域，均匀采样选取测试像素点，根据步骤1)中的样本特征表达方法，用局部特征描述子描述测试像素点；根据步骤2)使用的分类器，计算所有测试像素点的分类结果，根据测试得到的正类样本位置，得到正类样本二值图；4)使用超像素分割方法计算候选区域的边缘二值图，和正类样本二值图进行“或”操作，得到候选边缘像素点集合；采用随机抽样一致性方法，通过两条相交的直线拟合得到最终的道路边缘位置，拟合直线相交区域的内部即为该帧图像的道路检测结果；5)根据直线拟合结果和分类器分类结果，确定错误划分的像素点，全部重新加入训练数据集，更新分类器；6)对于最新输入的帧图像，重复步骤2)到步骤5)，完成所有图像的道路检测。