申请/专利权人：山东领军智能交通科技有限公司

申请日：2024-04-28

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118097581B

主分类号：G06V20/54

分类号：G06V20/54;G06V10/25;G06V10/36;G06V10/44;G06V10/80

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开

摘要：本发明提供一种道路边缘识别控制方法及装置，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：分别计算第一数据和第二数据的平均值，以得到融合后的第一数据和第二数据；计算动态影响因子，根据融合后的第一数据和第二数据以及动态影响因子，得到融合数据；对融合数据中的车道线进行预定位，并对车道线上的数据点进行拟合，得到一个车道线形态变化模型；根据车道线形态变化模型，计算最终的道路边缘数据。本发明能够有效提取并保留道路数据的关键特征，从而提高道路边缘识别的准确性。

主权项：1.一种道路边缘识别控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前环境下的道路数据；对当前环境下的道路数据进行预处理，以得到预处理后的道路数据；对预处理后的道路数据进行分解，以得到第一数据和第二数据，包括：根据预处理后的道路数据的复杂度和所需的信息粒度，确定小波分解的层数；对预处理后的道路数据进行小波分解；在第一层分解中，预处理后的道路数据通过一个低通滤波器和一个高通滤波器进行水平方向的滤波，再每隔一行或一列取一个像素，得到初始的低频近似子图和初始的高频细节子图；对初始的低频近似子图在垂直方向上进行滤波和下采样，以得到第一数据；对初始的高频细节子图在垂直方向上进行高通滤波和下采样，以得到第二数据；分别计算第一数据和第二数据的平均值，以得到融合后的第一数据和第二数据；计算动态影响因子，根据融合后的第一数据和第二数据以及动态影响因子，得到融合数据；计算动态影响因子，包括：通过计算动态影响因子，其中，C表示低频对比度，表示低频对比度的最大值，S表示低频清晰度，表示低频清晰度的最大值，D表示高频细节强度，表示高频细节强度的最大值，Co表示高频一致性，表示高频一致性的最大值，和表示低频质量因子的权重系数，和表示高频质量因子的权重系数，表示低频相关性因子，表示高频相关性因子；根据融合后的第一数据和第二数据以及动态影响因子，得到融合数据，包括：根据动态影响因子，通过计算融合数据，其中，表示融合数据在位置i，j的像素值，表示第k个第二数据的权重，代表低频图像在坐标i，j的像素值，表示第k个高频分解层在i，j坐标位置的像素值；i和j是二维图像中的坐标索引，分别代表行和列，k表示多尺度的高频分解层；对融合数据中的车道线进行预定位，并对车道线上的数据点进行拟合，得到一个车道线形态变化模型；对融合数据中的车道线进行预定位，包括：对融合数据中的车道线进行高斯滤波，以得到滤波数据；计算滤波数据中每个数据点的梯度强度和方向，沿梯度方向，抑制非极大值的响应，并通过双阈值法确定边缘，连接边缘线段，得到二值化的边缘数据；初始化霍夫空间，将边缘数据中的每个边缘点转换为霍夫空间中的曲线或直线，并在对应的参数空间中进行累加，获取霍夫空间中各个参数点的累加值；根据霍夫空间中各个参数点的累加值，设定一个区分阈值；根据区分阈值，筛选最终的直线，以实现对车道线进行预定位；根据车道线形态变化模型，计算最终的道路边缘数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东领军智能交通科技有限公司 一种道路边缘识别控制方法及装置

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