申请/专利权人：南京航空航天大学

申请日：2021-04-17

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN113191937B

主分类号：G06V10/24

分类号：G06V10/24;G06V10/766;G06V10/82;G06V20/56;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2021.08.17#实质审查的生效;2021.07.30#公开

摘要：本发明公开了一种基于曲面和消失点检测的自适应逆透视变换方法，涉及图像处理和智能汽车辅助驾驶技术邻域。实现了曲面逆透视变换，能解决圆弧曲面的透视畸变，提高辅助驾驶技术对拱坡路况的鲁棒性。步骤1、开始驾驶；步骤2、基于回归ResNeSt‑50网络进行消失点检测；步骤3、差分判断；步骤4、如果是在平坦道路上，则进入步骤5；如果是在过渡道路上，则进入步骤6；在拱坡道路上，则进入步骤7；步骤5、经过简化逆透视变换；步骤6、进行鲁棒逆透视变换；步骤7、进行曲面逆透视变换；步骤8、直至本次驾驶结束。本自适应逆透视方法适用含有于平坦道路、拱坡道路等的复杂道路，可以降低车道线检测的复杂性，提高车道线检测的精度。

主权项：1.一种基于曲面和消失点检测的自适应逆透视变换方法，其特征在于，按以下步骤进行图像处理：步骤1、开始驾驶，通过单目摄像机采集车道线照片；步骤2、基于回归ResNeSt-50网络进行消失点检测，采用回归ResNeSt-50网络作为检测网络，网络层数定为50层；将步骤1采集的车道线照片进行消失点坐标的检测，输出消失点在图像坐标系中的坐标；步骤3、差分判断；步骤3.1、输入检测出来的消失点的纵坐标vpi…vpi+L；步骤3.2、均值滤波处理滤波窗口的长度为L；对消失点的纵坐标进行均值计算，得到L长度内的消失点纵坐标的平均值；步骤3.3、差分计算计算前后两次消失点纵坐标的平均值的差值；步骤3.4、获得前一刻位置；在差分判断一开始，前一刻位置就是预先的初始位置；在差分判断过程中，前一刻位置就是上一轮差分判断下的车辆所处位置；步骤3.5、判断车辆前一刻是否处于拱坡道路；步骤3.6、经步骤3.5判断，如果车辆前一刻不处于拱坡道路，此刻差值为零时，车辆位于平坦道路；步骤3.7、经步骤3.5判断，如果车辆前一刻不处于拱坡道路，此刻差值且前一刻差值时，车辆进入拱坡道路，下一刻车辆处于拱坡道路；步骤3.8、经步骤3.5判断，如果车辆前一刻不处于拱坡道路，且没通过步骤3.6和步骤3.7的判断，车辆位于过渡道路；步骤3.9、经步骤3.5判断，如果车辆前一刻处于拱坡道路，此刻差值且前一刻差值时，车辆驶离拱坡道路，下一刻车辆不再处于拱坡道路；步骤3.10、经步骤3.5判断，如果车辆前一刻处于拱坡道路，且没通过步骤3.9的判断，车辆始终位于拱坡道路；步骤4、经过步骤3的判断，如果是在平坦道路上，则进入步骤5；如果是在过渡道路上，则进入步骤6；在拱坡道路上，则进入步骤7；步骤5、将步骤1采集的车道线照片和相机俯仰角、高度、横纵视角输入简化逆透视变换模型中，经过简化逆透视变换输出鸟瞰图像，进入步骤8；步骤5具体为：在简化逆透视变换模型中，三维真实空间坐标系命名为W,W＝{X,Y,Z}∈E3，图像二维坐标系命名为I,I＝{u,v}∈E2，W坐标系中的XY平面命名为P＝{X,Y,0}∈W；单目摄像机的位置位于W的0,0,H处，单目摄像机的偏航角为零，单目摄像机光轴的位置是由俯仰角θ决定，由光轴和直线cF形成的β角是二分之一的单目摄像机水平视角，α角是二分之一的单目摄像机垂直视角，单目摄像机的高度是H；图像的像素长度为n，像素宽度为m；将I坐标系转化为一个由单目摄像机的横纵视角确定的新坐标系，即I’＝{U,V}，变换公式描述如下： 从I’坐标系映射到P平面的简化逆透视变换方程如下所示： 其中点X,Y,0是在P平面上，点U,V来自I’坐标系；根据简化逆透视变换方程，可以反推出从P平面映射到I’坐标系的简化透视变换方程： 利用上述方程，可以实现车道图像的逆透视变换，输出鸟瞰图像；步骤6、将步骤1采集的车道线照片、步骤2检测的消失点纵坐标和相机高度、横纵视角进行鲁棒逆透视变换，输出鸟瞰图像，进入步骤8；步骤7、将步骤1采集的车道线照片、步骤2检测的消失点纵坐标和相机在平面上的俯仰角、高度、横纵视角进行曲面逆透视变换，输出鸟瞰图像，进入步骤8；步骤8、返回步骤1进行下一次对采集车道线照片处理，直至本次驾驶结束。

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权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 一种基于曲面和消失点检测的自适应逆透视变换方法

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