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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211117444.4 (22)申请日 2022.09.14 (71)申请人 北京远度互联科技有限公司 地址 102100 北京市延庆区中关村延庆园 风谷四路8号院27号楼1916 (72)发明人 郭昊  (74)专利代理 机构 北京同立钧成知识产权代理 有限公司 1 1205 专利代理师 卢浩 刘芳 (51)Int.Cl. G06V 20/17(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/88(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/34(2022.01) (54)发明名称 道路识别方法、 装置、 无人机、 设备及存储介 质 (57)摘要 本申请实施例提供一种道路识别方法、 装 置、 无人机、 设备及存储介质, 该方法包括: 获取 目标图像对应的第一车道线, 所述目标图像是由 无人机拍摄得到的多种道路场景中至少一种道 路场景的图像; 将所述第一车道线转换到极坐标 系下, 得到所述第一车道线所对应的极线以及所 述极线的斜率特征; 其中, 所述极线用于表示所 述第一车道线在霍夫空间对应的点; 对所述极线 的斜率特征进行聚类, 确定所述目标图像的目标 车道线, 所述目标车道线用于确定道路区域。 本 申请实施例提供的方法能够克服现有技术中识 别道路的应用场景具有局限性, 无法准确地识别 出道路区域以及完整的路况信息的问题。 权利要求书2页 说明书15页 附图2页 CN 115482477 A 2022.12.16 CN 115482477 A 1.一种道路识别方法, 其特 征在于, 包括: 获取目标图像对应的第 一车道线, 所述目标图像是由无人机拍摄得到的多种道路场景 中至少一种道路场景的图像; 将所述第一车道线转换到极坐标系下, 得到所述第 一车道线所对应的极线以及所述极 线的斜率特征; 其中, 所述极线用于表示所述第一车道线在霍夫空间对应的点; 对所述极线的斜率特征进行聚类, 确定所述目标图像的目标车道线, 所述目标车道线 用于确定道路区域。 2.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 对所述极线的斜率特征进行聚类, 确定所 述目标图像的目标 车道线, 包括: 对所述极线的斜 率特征进行聚类, 确定第二车道线; 根据所述第二车道线, 确定目标 车道线。 3.根据权利要求2所述的方法, 其特征在于, 对所述极线的斜率特征进行聚类, 确定第 二车道线, 包括: 若对所述极线的斜率特征进行聚类, 得到一组斜率, 则确定所述极线对应的第一车道 线为第二车道线; 若对所述极线的斜率特征进行聚类, 得到多组斜率, 确定每组斜率的聚类 中心, 根据每 组斜率的聚类中心与无 人机航向角, 排除与道路方向不同的斜 率组, 确定第二车道线。 4.根据权利要求3所述的方法, 其特 征在于, 所述方法还 包括: 若排除与道路方向不同的斜率组后存在至少两组斜率, 则获取所述至少两组斜率中每 组斜率对应的第一车道线数量, 并确定第一车道线数量 最大的斜 率组; 若所述数量最大的斜率组对应的第一车道线数量均与其他各斜率组对应第一车道线 数量的差值大于预设差值阈值, 则排除所述其他各斜率组, 确定所述数量最大斜率组对应 的第一车道线为第二车道线。 5.根据权利要求2 ‑4任一项所述的方法, 其特征在于, 根据所述第二车道线, 确定目标 车道线, 包括: 通过颜色区域 面积识别所述第二车道线是实线或虚线; 从所述第二车道线所在画面的任一边缘向相邻边缘逐渐扫描, 找到所有单向车道区 域, 所述单向车道区域 为含有实线 ‑若干虚线 ‑实线的区域; 根据所述单向车道区域, 确定目标 车道线。 6.根据权利要求1 ‑4任一项所述的方法, 其特征在于, 获取目标图像对应的第一车道 线, 包括: 将所述目标图像转换为灰度图; 根据所述灰度图像, 确定初始车道线; 提取所述目标图像中的车道线掩膜, 并基于所述初始车道线以及所述车道线掩膜, 确 定第一车道线。 7.根据权利要求6所述的方法, 其特征在于, 根据所述灰度图像, 确定初始车道线, 包 括: 对所述灰度图进行平 滑处理后, 通过边 缘检测算法获取 所述目标图像内的线段; 对所述线段进行膨胀处 理, 得到合并所述线段后的初始车道线。权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 115482477 A 28.根据权利要求6所述的方法, 其特征在于, 提取所述目标图像中的车道线掩膜, 并基 于所述初始车道线以及所述车道线掩膜, 确定第一车道线, 包括: 基于颜色空间HLS阈值对所述目标图像进行过滤, 提取包括黄色以及白色区域的所述 车道线掩膜; 基于所述车道线掩膜对所述初始车道线 进行提取, 获取到所述第一车道线。 9.根据权利要求1 ‑4任一项所述的方法, 其特 征在于, 所述方法还 包括: 获取所述目标图像对应的实际车道线以及所述实际车道线的个数; 根据所述目标车道线以及所述目标车道线的个数分别与所述实际车道线以及所述实 际车道线的个数进行比对, 确定所述道路区域。 10.一种道路识别装置, 其特 征在于, 包括: 获取模块, 用于获取目标图像对应的第一车道线, 所述目标图像是由无人机拍摄得到 的多种道路场景中至少一种道路场景的图像; 处理模块, 用于将所述第一车道线转换到极坐标系下, 得到所述第一车道线所对应的 极线以及所述极线的斜率特征; 其中, 所述极线用于表示所述第一车道线在霍夫空间对应 的点; 识别模块, 用于对所述极线的斜率特征进行聚类, 确定所述目标图像的目标车道线, 所 述目标车道线用于确定道路区域。 11.一种无人机, 其特征在于, 所述无人机用于执行如权利要求1 ‑9任一项所述的道路 识别方法。 12.一种电子设备, 其特 征在于, 包括: 处 理器和存 储器; 所述存储器存储计算机执 行指令; 所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令, 使得所述处理器执行如权利要求 1至9任一项所述的道路识别方法。 13.一种计算机可读存储介质, 其特征在于, 所述计算机可读存储介质中存储有计算机 执行指令, 当处理器执行所述计算机执行指令时, 实现如权利要求1至9任一项所述的道路 识别方法。 14.一种计算机程序产品, 包括计算机程序, 其特征在于, 该计算机程序被处理器执行 时实现权利要求1 ‑9任一项所述的道路识别方法。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 115482477 A 3

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