CN102706291B - 一种道路曲率半径自动测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种道路曲率半径自动测量方法，该方法在车辆前端顶部固定安装一个用来采集弯道图像的CCD摄像机，利用车辆中安装的计算机通过USB2.0数据线与CCD摄像机连接，接收弯道图像，通过计算机内的软件来实现道路边缘提取，借助道路边缘线上的三个特殊点的坐标，利用几何算法和几何变换，得到弯道的曲率半径。投资费用少、操作简单、检测方便、计算结果直观、准确，测量精度高，而且不需要人工利用皮尺等工具进行测量。
Description
技术领域
本发明涉及道路曲率半径测量技术，尤其涉及一种道路曲率半径自动测量方法。
背景技术
随着我国公路通车里程和车辆拥有量的增加，我国的交通事故次数处于快速增长中，在这些交通事故案例中，有很大一部分是车辆在弯道上转弯的时候发生的，因而，交警部门在进行事故现场勘测时，需要测量道路的曲率半径（即弯道半径），以便为分析事故过程提供数据支撑。传统的测量道路曲率半径的方法是使用皮尺测量或者目测，这些测量方法不方便、误差较大。随着计算机技术和图像处理技术的发展，使得利用摄影图像对道路曲率半径进行精确测量成为可能。
发明内容
本发明的一个目的在于提供一种道路曲率半径自动测量方法，该方法操作简单、使用方便、测量精度高。
本发明的基本原理是通过使用一个图像采集装置（CCD摄像机）来采集弯道图像，然后将弯道图像传输至计算机。系统利用图像处理软件，得到弯道在图像中的具体位置，在弯道上选取三个有代表性的特征点，经过几何算法和几何变换即可得到道路的曲率半径，进而可以为交通事故的鉴定提供精确的数据支撑。
为了实现上述任务，本发明采用以下技术方案予以实现：
一种道路曲率半径自动测量方法，其特征在于，该方法在车辆前端顶部固定安装一个用来采集弯道图像的CCD摄像机，利用车辆中安装的计算机通过USB2.0数据线与CCD摄像机连接，接收弯道图像，通过计算机内的软件来实现道路边缘提取，借助道路边缘线上的三个特殊点的坐标，利用几何算法和几何变换，得到弯道的曲率半径；具体包括包括以下步骤：
步骤一，CCD摄像机标定，采用一块对称十字二维平面标定板对CCD摄像机进行标定，得到CCD摄像机的内部参数和外部参数；
CCD摄像机标定得到的内部参数主要有：有效焦距f，扭曲系数fc及畸变系数kc，外部参数有：摄像机距地面高度h，与车侧距离d，自转角γ，俯仰角α；
步骤二，CCD摄像机采集弯道图像，并将弯道图像传输至计算机中；
步骤三，计算机首先进行图像预处理，去除道路图像中的污迹、杂物干扰；
步骤四，然后进行道路边缘提取：将CCD摄像机拍摄到的弯道图像进行滤波预处理后，利用自适应阀值分割法对处理后的图像进行分割，并采用数学形态学中的“腐蚀”运算检测边缘，再利用Hough变换实现道路边缘提取；
步骤五，弯道图像特征点提取：选取弯道图像上的三个特征点，特征点需具有弯道的代表性，并提取这三个特征点在弯道图像中的位置；
步骤六，曲率半径计算：将步骤五得到三个特征点在弯道图像中的位置之后，采用之前CCD摄像机标定得到的摄像机参数，计算这三个特征点的位置坐标，并利用几何关系即可得到弯道的曲率半径。
本发明的道路曲率半径自动测量方法，弯道图像的处理以及数据的计算全部由计算机完成，投资费用少、操作简单、检测方便、计算结果直观、准确，测量精度高，而且不需要人工利用皮尺等工具进行测量。
附图说明
图1为CCD摄像机的安装示意图。
图2为CCD摄像机对弯道的拍摄示意图。
以下结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
具体实施方式
参照图1，按照本发明的技术方案，本实施例在道路曲率半径自动测量中，采用CCD摄像机进行图像采集，CCD摄像机依靠支架固定在车辆前方顶部，CCD摄像机的安装高度为1.66米，焦距为24.576毫米，倾斜角α为15.4°，镜头朝向前方偏下。
CCD摄像机采用1/4"SONY机器视觉专用摄像机，有效像素600万，该CCD摄像机通过USB2.0数据线与车辆中的计算机连接，接收弯道图像，通过计算机进行图像预处理、车道边缘提取、特征点选取，再经过几何计算即可得到道路的曲率半径。
具体步骤如下：
（1）CCD摄像机的安装
CCD摄像机采用柱状支架固定在车辆前方顶部的钢板上，支架与钢板采用焊接。摄像机的安装高度为1.66米，焦距为24.576毫米，倾斜角α为15.4°,镜头朝向前方偏下，CCD摄像机通过USB2.0数据线与计算机连接。
（2）CCD摄像机的标定
首先制作一块对称十字二维平面标定板对CCD摄像机进行标定，标定板由相互距离为30mm×30mm的“十”字网络组成，其十字交点为特征标定点，每个方向上共有6个“十”字，拍摄标定板图像后，采用特征点提取算法，结合Tasi两步法，选取经典的带一阶径向畸变的小孔摄像机模型，对摄像机进行标定，即可得到CCD摄像机的内部参数和外部参数。
CCD摄像机标定得到的内部参数主要有：有效焦距f，扭曲系数fc及畸变系数kc，这些参数反应了摄像机本身所带来的图像畸变。摄像机标定得到的外部参数有摄像机距地面高度h，与车侧距离d，自转角γ，俯仰角α。
（3）图像采集与传输
CCD摄像机采集弯道图像，并将采集的弯道图像传输到计算机。启动系统，在CCD摄像机完成初始化之后，工作人员通过图像采集处理软件控制摄像机采集弯道图像，并将采集到的图像按照设置好的速率通过USB2.0数据线发送到计算机中供图像处理软件采集使用。
（4）图像预处理
去除弯道图像中的无用点及干扰点。在实际的图像获取过程中，由于路面情况比较复杂，可能存在污迹、杂物干扰，在采样量化、传递时都会带来噪声。因此需要用维纳滤波法进行图像的噪声处理，维纳滤波可实现自适应去噪，对白噪声滤波效果较好。
由于摄像机获取的道路图像对比度有时候会比较低，所以可以采用直方图灰度变换来改善图像的对比度，Matlab的图像处理工具箱中有一个madjust灰度变换函数，它可将图像的灰度值重新进行映射，使之填满整个灰度值所允许的范围（0,255）。
（5）道路边缘提取
对经过图像预处理的弯道图像进行二值化处理，得到灰度图像，接着采用阀值分割技术，用一个或几个阀值将图像的灰度直方图分类，把灰度值在同一个范围内的像素归为同一个物体。
在进行道路边缘提取之前，应先使用边缘检测算法来检测二值化图像中的道路边缘，本实施例是采用的Canny边缘检测算子，所谓边缘检测就是要寻求一种方法，使得位于边缘位置的像素能够被凸现出来，和图像中的其他像素明显的分开。
Canny边缘检测具体分为四个步骤实现：
1.对图像进行高斯平滑，平滑的作用是减少图片噪音，由高斯卷积内核完成。
2.计算梯度大小和方向，这一步产生两个含有图像信息的矩阵，第一个矩阵包含每个图像的边缘强度，第二个矩阵包含每个像素的边缘走向。
3.剔除非局部最大值点，剩下的点被设为可能的边缘点。
4.运用双门限的方法，高的门限确定边缘子点，从种子点出发用低门跟踪边缘点。这样可以更好地抑制孤立噪声，并且边缘也不会出现虚线。
在用Canny边缘检测算子进行弯道图像边缘检测之后，即可采用Hough变换进行车道边缘提取。Hough变换方法是利用图像全局特性而直接检测目标轮廓，在知道区域形状的情况下，可以得到弯道边界曲线，而将不连续的边缘像素点连接起来，因而可以分割出弯道图像的边界。
（6）弯道图像特征点提取
参照图2，选取弯道边缘线上的三个有代表性的特征点A、B、C用来计算道路的曲率半径，这三个特征点必须能反应弯道的大致形状，并且间隔大致相等。
（7）曲率半径计算
得到特征点在弯道图像中的位置之后，可以利用CCD摄像机标定得到的摄像机参数计算三个特征点的位置坐标，根据立体几何知识，已知几何圆上三个点的坐标，可以确定圆心坐标，进而可以计算出曲率半径。
具体计算过程为：计算机中图像处理软件得到弯道图像的三个特征点之后，得出三个特征点在图像中的坐标，用两轴坐标系的坐标（x,y）表示，由于摄像机采集到的图像存在图像畸变的变换关系，这个变换关系可以通过摄像机的参数来表示，因而根据摄像机采集的弯道图像结合摄像机标定得到的内部外部参数可以逆推特征点在道路中的实际位置。共圆的三个特征点A、B、C的坐标用（X0，Y0）、（X1，Y1）、（X2，Y2）表示，直线AB、BC的垂直平分线的交点即为圆心，根据几何知识可以解出圆心坐标，因而可以得出圆的半径，即为道路的曲率半径。计算机得到曲率半径之后，在软件窗口中显示，同时会自动保存在指定的文本文档中，供试验人员使用。
Claims (2)
1.一种道路曲率半径自动测量方法，其特征在于，该方法在车辆前端顶部固定安装一个用来采集弯道图像的CCD摄像机，利用车辆中安装的计算机通过USB2.0数据线与CCD摄像机连接，接收弯道图像，通过计算机内的软件来实现道路边缘提取，借助道路边缘线上的三个特殊点的坐标，利用几何算法和几何变换，得到弯道的曲率半径；具体包括以下步骤：
步骤一，CCD摄像机标定，采用一块对称十字二维平面标定板对CCD摄像机进行标定，得到CCD摄像机的内部参数和外部参数；
CCD摄像机标定得到的内部参数主要有：有效焦距f，扭曲系数fc及畸变系数kc，外部参数有：摄像机距地面高度h，与车侧距离d，自转角γ，俯仰角α；
步骤二，CCD摄像机采集弯道图像，并将弯道图像传输至计算机中；
步骤三，计算机首先进行图像预处理，去除道路图像中的污迹、杂物干扰；
步骤四，然后进行道路边缘提取，即将CCD摄像机拍摄到的弯道图像进行滤波预处理后，利用自适应阀值分割法对处理后的图像进行分割，采用Canny边缘检测算子进行图像的边缘检测，再利用Hough变换实现道路边缘提取；Canny边缘检测具体步骤为：
(1)对图像进行高斯平滑，平滑的作用是减少图片噪音，由高斯卷积内核完成；
(2)计算梯度大小和方向，这一步产生两个含有图像信息的矩阵，第一个矩阵包含每个图像的边缘强度，第二个矩阵包含每个像素的边缘走向；
(3)剔除非局部最大值点，剩下的点被设为可能的边缘点；
(4)运用双门限的方法，高的门限确定边缘子点，从种子点出发用低门跟踪边缘点；
步骤五，弯道图像特征点提取：选取弯道图像上的三个特征点，特征点需具有弯道的代表性，并提取这三个特征点在弯道图像中的位置；
步骤六，曲率半径计算：将步骤五得到三个特征点在弯道图像中的位置之后，采用之前CCD摄像机标定得到的摄像机参数，计算这三个特征点的位置坐标，并利用几何关系即可得到弯道的曲率半径。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的CCD摄像机为1/4"SONY机器视觉专用摄像机，CCD摄像机的安装高度为1.66米，焦距为24.576毫米，倾斜角α为15.4°，镜头朝向前方偏下。
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