CN115641557B 一种基于EDLines线特征及概率模型的车道线检测方法 （华南理工大学）

一种基于EDLines线特征及概率模型的车道本发明公开了一种基于EDLines线特征及概用EDLines算法提取线段，估计灭点并用灭点筛明基于EDLines线特征检测线段，并利用概率模2S3、建立线段关系图，将AllLines中的所有线段根据起线段的锚点水平梯度方向是否一致来判断是否大到小排序，依次取ProposalLines中的一条线段作为初始线段，对初始线段进行一次遍S6、计算车道线概率确定左右车道线，根据路径所2.根据权利要求1所述的一种基于EDLineslii33.根据权利要求1所述的一种基于EDLine从初始线段i出发根据线段关系图生成一条路径，当前已生成的局部路径为G，成一条路径时，比较生成的路径长度是否大于CurMaxLength；若生成的路径长度大于4.根据权利要求3所述的一种基于EDLines线特征及概5.根据权利要求1所述的一种基于EDLine在设定纵坐标区间[v1,v2]中按照纵坐标从大到小顺序每隔设定间隔Δv取式中，InterceptL和InterceptR分别为左右两条路径初始标，若满足HTHRESH≤distance≤HTHRESH,则认为两条路径为构成结构化边线的2条边缘，46.根据权利要求1所述的一种基于EDLines线特根据路径所属车道线边缘集合将车道线划分为左、右两个车道线所=Ar-AU的协方差矩阵利用最小二乘法求解车道线组合中多条边缘的联合车道线模型方7.根据权利要求6所述的一种基于EDLine5对于两侧均为非结构化边线的情形，采用前三帧左右车道线的斜率之差平均值8.根据权利要求1所述的一种基于EDLines线6[0001]本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于EDLines线特征及概率模型[0004]本发明的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，提供一种基于EDLines线特征[0006]一种基于EDLines线特征及概率模型的车道线检测方法，所述车道线检测方法包条线段的锚点水平梯度方向是否一致来判断是否有关[0010]S4、路径深度优先遍历和检验，将ProposalLines中的线段根据终点的纵坐标大7[0017]cosθ为线段AB与线段VE对应的向量丽和死张成的夹角的余弦；当cosθ≥角度8[0024]进一步地，所述车道线模型含近场斜率A参数；在深度遍历生成一条路径的过程道线在图像平面上的近场斜率之差w与车道平面上两条车道线的rl9[0047]W=(A7i+Amr-AU-Ar)/2[0048]则有E(A)=E(Mi)=ME(i)=MK=0,其中E()为期望运算；在已知向[0052]其中，Δ的协方差矩阵Ea=E(A")=ME(KR)M";向量的协方差矩阵利用最小二乘法求解车道线组合中多条边缘的联合车道线模型方程得经得到当前车道的车道线边缘斜率之差w，当前车道右侧车道的右车道线左边缘斜率应满[0063]图1是本发明公开的基于EDLines线特征及概率模型的车道线检测方法的步骤流[0079]cosθ为线段AB与线段VE对应的向量和张成的夹角的余弦；当cosθ≥角度比较阈值AngleTH1时，将该线段加入到集合ProposalLines，在本实施实例中角度阈值和张成的夹角的余弦；当线段li和lj的锚点水平梯度方向一致且满足distance≤[0086]根据线段关系图，从线段q出发，进行深度优先遍历，得到的最长路径的长度qq[0089]S4、路径深度优先遍历和检验；将ProposalLines中的线段根据终点的纵坐标大qqqq[0094]从初始线段i出发已经生成的有效路径中，最长路径长度为CurMaxLength；若PossibleMaxLength小于等于CurMaxLength，线段q不加入到路径G，遍历下一条线段；若[0117]所,=Amr-Aru量的协方差矩阵利用最小二乘法求解车道线组合中多条边缘的联合车道线模型i的可能取值经得到当前车道的车道线边缘斜率之差w，当前车道右侧车道的右车道线左边缘斜率Arl应[0135]S4、路径深度优先遍历和检验；将ProposalLines中的线段根据终点的纵坐标大qqqq[0140]从初始线段i出发已经生成的有效路径中，最长路径长度为CurMaxLength；若PossibleMaxLength小于等于CurMaxLength，线段q不加入到路径G，遍历下一条线段；若