CN109948470A - 基于霍夫变换的停车线距离检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明所述一种基于霍夫变换的停车线距离检测方法及系统，其无需依靠GPS信号或GPS信息的定位，只需要在要停车的位置在地面画一条等宽的白色横线，利用相机检测离地面白色横线，采用图像像素与距离遍历的方式拟合成一个距离多项式，计算出所标记横线中间距离当前车辆参考点的垂直距离，并以一定帧率将该线离车辆的垂直距离发送给控制系统，为该系统在倒车最后停车时提供一个较为精准的停车位置点，从而达到精准倒车的目的；其计算简单，但计算结果精确，既达到了与控制系统联调实现±10cm的停车精度，又避免了通过复杂的步骤计算相机姿态从而获得距离。

Description

基于霍夫变换的停车线距离检测方法及系统

技术领域

本发明涉及基于霍夫变换的停车线距离检测方法及系统，涉及图像识别和机器视觉的交叉技术领域。

背景技术

在智能驾驶领域，车辆前向行驶是常见考虑场景，向后行驶在近年来研究越来越热门。针对普通乘用车，商用车的自动倒车研究如火如荼，像奥迪、大众、奔驰、特斯拉、蔚来汽车等传统车企或互联网企业纷纷推出了自己的自动倒车产品。

自动倒车需提前获取倒车的轨迹以及相应的停车位置，对车辆方向盘的角度、油门开度及档位进行实时控制，使得车辆沿着倒车轨迹按期望的速度行驶，并在指定位置停止，自动倒车最后停车标准普遍为车辆最终停止时，车前轮中心到地面的投影点与指定点之间的距离偏差。

对智能驾驶控制精度要求较高的系统中，普遍采用高精度的GNSS/INS组合导航系统来获取车辆的实时位置，有了较高精度的实时位置再和一次轨迹来比较，就可以实现循迹行驶。指定了停车位置的GPS点绝对坐标就可以实现“车辆在哪里停”的问题。这种方法在场景开阔，GPS信号良好的场景能获得较好的倒车效果，一般系统能达到±30cm的停车精度(指定停车位置与实际停车位置的纵向差值)，好的倒车系统甚至能达到±10cm的停车精度。在无GPS信号或GPS信号糟糕的应用场景中，自动倒车系统停车误差能达到三、四米，甚至根本无法停车。针对这种情况有些方案对停车位置进行特殊改动，增加一些额外复杂设备进行改装，这无疑增加了成本；还有的方案虽然也加入了图像模块进行辅助停车，但是需反复与车位框线进行比较判断，没有考虑现实操作性，也增加了算法复杂性。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种能够在在无GPS信号或GPS信号糟糕的应用场景中亦能进行精准倒车停车，且能够避免相机姿态复杂的步骤计算的自动倒车辅助停车方法及系统。

一种基于霍夫变换的停车线距离检测方法，所述基于霍夫变换的停车线距离检测方法包括以下步骤：

S1、在停车位的倒车终点位置画一条相对于倒车方向垂直的停车线，并在车体上安装相机，所述相机与地面形成一定倾角，使得车辆最后停止区域在相机垂直照射区域内；

S2、用相机拍摄已知大小的棋盘图，对拍摄得到的棋盘图像按像素值位置进行图像遍历，把像素位置定义为自变量，距离定义为因变量，通过计算自变量与因变量的对应关系找到距离拟合多项式；

S3、在车辆自动倒车时，相机实时采集彩色图像，通过直线段角度阈值和纵坐标方向像素距离阈值对采集的彩色图像进行干扰区域筛选，将直线段定位到停车线区域；

S4、根据停车线上当前像素点和周围邻域间像素关系来区分检测结果是停车线的上沿还是下沿，根据上沿或下沿的位置确定停车线中间位置到相机的垂直距离；

其中，所述距离拟合多项式的具体公式如下：

上式中，u，v为棋盘格角点的像素位置，x，y为棋盘格角点与相机之间的实际位置距离，P_ij、q_ij为拟合多项式的参数。

一种基于霍夫变换的停车线距离检测系统，所述基于霍夫变换的停车线距离检测系统包括以下功能模块：

硬件预设模块，用于在停车位的倒车终点位置画一条相对于倒车方向垂直的停车线，并在车体上安装相机，所述相机与地面形成一定倾角，使得车辆最后停止区域在相机垂直照射区域内；

距离公式生成模块，用于用相机拍摄已知大小的棋盘图，对拍摄得到的棋盘图像按像素值位置进行图像遍历，把像素位置定义为自变量，距离定义为因变量，通过计算自变量与因变量的对应关系找到距离拟合多项式；

横线提取筛选模块，用于在车辆自动倒车时，相机实时采集彩色图像，通过直线段角度阈值和纵坐标方向像素距离阈值对采集的彩色图像进行干扰区域筛选，将直线段定位到停车线区域；

横线上下沿判断模块，用于根据停车线上当前像素点和周围邻域间像素关系来区分检测结果是停车线的上沿还是下沿，根据上沿或下沿的位置确定停车线中间位置到相机的垂直距离；

其中，所述距离拟合多项式的具体公式如下：

上式中，u，v为棋盘格角点的像素位置，x，y为棋盘格角点与相机之间的实际位置距离，P_ij、q_ij为拟合多项式的参数。

本发明所述基于霍夫变换的停车线距离检测方法及系统，其无需依靠GPS信号或GPS信息的定位，只需要在要停车的位置在地面画一条等宽的白色横线，利用相机检测离地面白色横线，采用图像像素与距离遍历的方式拟合成一个距离多项式，计算出所标记横线中间距离当前车辆参考点的垂直距离，并以一定帧率将该线离车辆的垂直距离发送给控制系统，为该系统在倒车最后停车时提供一个较为精准的停车位置点，从而达到精准倒车的目的；其计算简单，但计算结果精确，既达到了与控制系统联调实现±10cm的停车精度，又避免了通过复杂的步骤计算相机姿态从而获得距离。

附图说明

图1是本发明所述基于霍夫变换的停车线距离检测方法的流程图；

图2是本发明所述基于霍夫变换的停车线距离检测方法的步骤概要图；

图3是图1中步骤S2的步骤框图；

图4是图1中步骤S3的步骤框图；

图5是图1中步骤S4的步骤框图；

图6是本发明所述基于霍夫变换的停车线距离检测方法的步骤精要图；

图7是本发明所述基于霍夫变换的停车线距离检测系统的功能模块设计框图；

图8是本发明所述距离公式生成模块的单元框图；

图9是本发明所述横线提取筛选模块的单元框图；

图10是本发明所述横线上下沿判断模块的单元框图；

图11是本发明所述基于霍夫变换的停车线距离检测系统的功能模块应用框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明，应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1和图2所示，本发明实施例提供一种基于霍夫变换的停车线距离检测方法，所述基于霍夫变换的停车线距离检测方法包括以下步骤：

S1、在停车位的倒车终点位置画一条相对于倒车方向垂直的停车线，并在车体上安装相机，所述相机与地面形成一定倾角，使得车辆最后停止区域在相机垂直照射区域内。

具体的，在停车位的倒车终点位置的地面上画一条相对于倒车方向垂直的等宽白色横线，线长优选不小于20cm长，线宽不小于5cm，如果停车位置有车位线，则白色横线不需要额外增加，然后在车体上安装相机，相机的图像采集方向朝向车尾设置，且与地面形成一定倾角，使得车辆最后停车的位置在相机最后能检测到的垂直视野范围内。

S2、用相机拍摄已知大小的棋盘图，对拍摄得到的棋盘图像按像素值位置进行图像遍历，把像素位置定义为自变量，距离定义为因变量，通过计算自变量与因变量的对应关系找到距离拟合多项式。

如图3所示，所述步骤S2包括以下分步骤：

S21、选一个能覆盖相机垂直视野的棋盘格，将棋盘格的最底部边沿放置在相机的最下沿视野；

S22、用安装在车体上的相机拍摄棋盘图，将棋盘中的角点提取出来；

S23、将多个角点的物理坐标值作为自变量，棋盘格角点的实际位置距离作为因变量拟合得到的一个二元二次的距离拟合多项式；

S24、量出棋盘格左上角点到相机的物理垂直距离，将测量物理垂直距离作为多项式的常量相加即为图像上在任意像素点的位置对应实际的垂直方向物理距离。

具体的，选一个能覆盖相机垂直视野、且采用高精度的激光打印机打印的棋盘格，将该棋盘格置于硬质板中平铺与地面，且保证最底部边沿放置在相机的最下沿视野。假设棋盘格的尺寸为1.5m*2m，每个正方形小黑块的边长为80mm，用相机拍摄棋盘图，并将棋盘中的角点利用OpenCV中的findChessboard函数进行提取出来保存在一个std::vecter<cv::Point>类型的数组中并标记，每个Point类型的单位为像素，值为对应的行值和对应的列值。以左下角点物理坐标为原点，从左至右，从下到上坐标依次为(0,0),(0,80),(0,160),…((m-1)*80,(n-1)*80)…,单位为毫米，m为行，n为列。这样就可以将每个Point值对应的物理坐标值所对应起来，在实际使用时，物理坐标值只取纵坐标的值，即为该点到相机垂直方向上的物理距离。通过对检测出来的std::vector<cv::Point>中的像素坐标和与其对应的纵坐标的值，记为xi(ui,vi,di),ui为像素所在行，vi为像素所在列，di为该像素点所对应的纵向距离,i为vector中角点个数。将i个xi值拟合成自变量为u,v，因变量为d的一个二元二次多项式。

具体的，利用matlab的Curve Fitting Tool工具，X data设置为x值，Ydata设置为y值，Z data分别设置为u、v，拟合函数设置为Polynomial，Degrees x设置为2，Degrees y设置为2，Robust设置为Off，得到所述距离拟合多项式的具体公式如下：

上式中，u，v为棋盘格角点的像素位置，x，y为棋盘格角点与相机之间的实际位置距离，P_ij、q_ij为拟合多项式的参数。

最后量出棋盘格左上角点到相机的物理垂直距离d₀，将该距离d₀作为多项式的常量相加即为图像上在任意像素点的位置对应实际的垂直方向物理距离。

S3、在车辆自动倒车时，相机实时采集彩色图像，对采集的彩色图像通过横线筛选、利用直线段角度阈值和y方向像素距离阈值进行干扰区域筛选，将直线段定位到停车线区域。

如图4所示，所述步骤S3包括以下分步骤：

S31、在车辆自动倒车时，相机实时采集彩色图像，将彩色图像转换为灰度图像，并对图像使用坎尼算子来检测图像所有边缘；

S32、在检测到边缘区域后，用累积霍夫变换来获取直线段候选区域；

S33、通过直线段的斜率来保留图像中的横向直线段，并保留纵坐标上离相机最近的一个直线段。

经过以上操作，图像上基本只剩下地面横线的边缘，由于边缘可能是分段的，因此，补充进行步骤S34：

S34、将得到的直线段转换为点集，并将同一行上的点集集中起来用最小二乘法拟合成一条直线段，得到停车线的两条边沿直线。

经过S34操作后，可以将原来水平较小间距的直线段全部连接起来，基本上间隔较小的直线段连接起来，同时直线段所在位置也较为精准地贴合地面横线边缘。

S4、根据停车线上当前像素点和周围邻域间像素关系来区分检测结果是停车线的上沿还是下沿，根据上沿或下沿的位置确定停车线中间位置到相机的垂直距离。

如图5所示，所述步骤S4包括以下分步骤：

S41、取直线段的中点为参考点，比较当前像素点和周围邻域间像素的灰度值，根据比较结果判断该直线为停车线的上沿还是下沿；

即取步骤S3中得到的直线段的中点，以该中点为参考点，以一定像素为半径r(例选10个像素)计算该参考点y方向上+r个像素与-r个像素中对应的像素点位置的灰度值；如果+r个像素上的灰度值大于-r个像素上的灰度值，则该点所在直线为上沿，如果相反则为下沿。

S42、如果检测该直线为上沿的话，在该直线上任意选一像素点代入距离拟合多项式求取相机到该直线边缘的距离，再将该距离减去0.5倍的停车线物理宽度即为相机到停车线中间位置的垂直距离；

S43、如果该直线为下沿的话，在该直线上任意选一像素点代入距离拟合多项式求取相机到该直线边缘的距离，再将该距离加上0.5倍的停车线物理宽度即为相机到停车线中间位置的垂直距离。

将停车线中间位置到相机的垂直距离发送给车身控制系统，车身控制系统接收停车线中间位置到相机的垂直距离数据后，根据垂直距离数据对车体进行实际控制的过程中，由于控制硬件本身存在的误差以及各硬件之间的配合误差均会使最终的执行结果存在执行误差，因此，如图6所示，所述基于霍夫变换的停车线距离检测方法还包括步骤S5：

S5、将停车线中间位置到相机的垂直距离发送给车身控制系统，并设计距离偏移对车身控制系统进行整体误差修正，直至最后停车位置与指定位置的偏差达到目标设置偏差内。

具体的，将地面横线中间位置到相机的垂直距离发送给车身控制系统，通过实车实验不断修正距离偏移常量，直至最后停车位置与指定位置的偏差达到目标。

用本发明所述基于霍夫变换的停车线距离检测方法实现的自动倒车精度实验见下表1所示(单位均为cm)：

表1

由表1可以看出，未区分上下沿时，测量结果在±18cm范围内震荡，区分上下沿后，结果在±6cm内浮动且方差较之前有一定改善，精度较高，符合方案预期。

本发明所述基于霍夫变换的停车线距离检测方法，其无需依靠GPS信号或GPS信息的定位，只需要在要停车的位置在地面画一条等宽的白色横线，利用相机检测离地面白色横线，采用图像像素与距离遍历的方式拟合成一个距离多项式，计算出所标记横线中间距离当前车辆参考点的垂直距离，并以一定帧率将该线离车辆的垂直距离发送给控制系统，为该系统在倒车最后停车时提供一个较为精准的停车位置点，从而达到精准倒车的目的；其计算简单，但计算结果精确，既达到了与控制系统联调实现±10cm的停车精度，又避免了通过复杂的步骤计算相机姿态从而获得距离。

基于上述基于霍夫变换的停车线距离检测方法，本发明还提供一种基于霍夫变换的停车线距离检测系统，如图7所示，所述基于霍夫变换的停车线距离检测系统包括以下功能模块：

硬件预设模块10，用于在停车位的倒车终点位置画一条相对于倒车方向垂直的停车线，并在车体上安装相机，所述相机与地面形成一定倾角，使得车辆最后停止区域在相机垂直照射区域内；

距离公式生成模块20，用于用相机拍摄已知大小的棋盘图，对拍摄得到的棋盘图像按像素值位置进行图像遍历，把像素位置定义为自变量，距离定义为因变量，通过计算自变量与因变量的对应关系找到距离拟合多项式；

横线提取筛选模块30，用于在车辆自动倒车时，相机实时采集彩色图像，对采集的彩色图像通过横线筛选、利用直线段角度阈值和y方向像素距离阈值进行干扰区域筛选，将直线段定位到停车线区域；

横线上下沿判断模块40，用于根据停车线上当前像素点和周围邻域间像素关系来区分检测结果是停车线的上沿还是下沿，根据上沿或下沿的位置确定停车线中间位置到相机的垂直距离。

其中，如图8所示，所述距离公式生成模块20包括如下功能单元：

棋盘格设置单元21，用于选一个能覆盖相机垂直视野的棋盘格，将棋盘格的最底部边沿放置在相机的最下沿视野；

角点提取单元22，用于用安装在车体上的相机拍摄棋盘图，将棋盘中的角点提取出来；

公式拟合单元23，用于将多个角点的物理坐标值作为自变量，棋盘格角点的实际位置距离作为因变量拟合得到的一个二元二次的距离拟合多项式；

常量相加单元24，用于量出棋盘格左上角点到相机的物理垂直距离，将测量物理垂直距离作为多项式的常量相加即为图像上在任意像素点的位置对应实际的垂直方向物理距离。

如图9所示，所述横线提取筛选模块30包括如下功能单元：

边缘检测单元31，用于在车辆自动倒车时，相机实时采集彩色图像，将彩色图像转换为灰度图像，并对图像使用坎尼算子来检测图像所有边缘；

直线获取单元32，用于在检测到边缘区域后，用累积霍夫变换来获取直线段候选区域；

直线筛选单元33，用于通过直线段的斜率来保留图像中的横向直线段，并保留纵坐标上离相机最近的一个直线段；

直线拟合单元34，用于将得到的直线段转换为点集，并将同一行上的点集集中起来用最小二乘法拟合成一条直线段，得到停车线的两条边沿直线。

如图10所示，所述横线上下沿判断模块40包括如下功能单元：

灰度比较判读单元41，用于取直线段的中点为参考点，比较当前像素点和周围邻域间像素的灰度值，根据比较结果判断该直线为停车线的上沿还是下沿；

上沿计算单元42，用于如果检测该直线为上沿的话，在该直线上任意选一像素点代入距离拟合多项式求取相机到该直线边缘的距离，再将该距离减去0.5倍的停车线物理宽度即为相机到停车线中间位置的垂直距离；

下沿计算单元43，用于如果该直线为下沿的话，在该直线上任意选一像素点代入距离拟合多项式求取相机到该直线边缘的距离，再将该距离加上0.5倍的停车线物理宽度即为相机到停车线中间位置的垂直距离。

如图11所示，所述基于霍夫变换的停车线距离检测系统还包括停车位置偏移校正模块50：

所述停车位置偏移校正模块50用于将停车线中间位置到相机的垂直距离发送给车身控制系统，并设计距离偏移对车身控制系统进行整体误差修正，直至最后停车位置与指定位置的偏差达到目标设置偏差内。

以上装置实施例与方法实施例是一一对应的，装置实施例简略之处，参见方法实施例即可。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能性一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应超过本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机储存器、内存、只读存储器、电可编程ROM、电可檫除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其他形式的存储介质中。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (10)

1.一种基于霍夫变换的停车线距离检测方法，其特征在于，所述基于霍夫变换的停车线距离检测方法包括以下步骤：

S1、在停车位的倒车终点位置画一条相对于倒车方向垂直的停车线，并在车体上安装相机，所述相机与地面形成一定倾角，使得车辆最后停止区域在相机垂直照射区域内；

S2、用相机拍摄已知大小的棋盘图，对拍摄得到的棋盘图像按像素值位置进行图像遍历，把像素位置定义为自变量，实际位置距离定义为因变量，通过计算自变量与因变量的对应关系找到距离拟合多项式；

S3、在车辆自动倒车时，相机实时采集彩色图像，通过直线段角度阈值和纵坐标方向像素距离阈值对采集的彩色图像进行干扰区域筛选，将直线段定位到停车线区域；

S4、根据停车线上当前像素点和周围邻域间像素关系来区分检测结果是停车线的上沿还是下沿，根据上沿或下沿的位置确定停车线中间位置到相机的垂直距离；

其中，所述距离拟合多项式的具体公式如下：

上式中，u，v为棋盘格角点的像素位置，x，y为棋盘格角点与相机之间的实际位置距离，P_ij、q_ij为拟合多项式的参数。

2.根据权利要求1所述基于霍夫变换的停车线距离检测方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下分步骤：

S21、选一个能覆盖相机垂直视野的棋盘格，将棋盘格的最底部边沿放置在相机的最下沿视野；

S22、用安装在车体上的相机拍摄棋盘图，将棋盘中的角点提取出来并标定各角点的物理坐标值；

S23、将多个角点的物理坐标值作为自变量，棋盘格角点的实际位置距离作为因变量拟合得到的一个二元二次的距离拟合多项式；

S24、量出棋盘格左上角点到相机的物理垂直距离，将测量物理垂直距离作为多项式的常量相加即为图像上在任意像素点的位置与相机之间的垂直方向物理距离。

3.根据权利要求1所述基于霍夫变换的停车线距离检测方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下分步骤：

S31、在车辆自动倒车时，相机实时采集彩色图像，将彩色图像转换为灰度图像，并对图像使用坎尼算子来检测图像所有边缘；

S32、在检测到边缘区域后，用累积霍夫变换来获取直线段候选区域；

S33、通过直线段的斜率来保留图像中的横向直线段，并保留纵坐标上离相机最近的一个直线段；

S34、将得到的直线段转换为点集，并将同一行上的点集集中起来用最小二乘法拟合成一条直线段，得到停车线的两条边沿直线。

4.根据权利要求1所述基于霍夫变换的停车线距离检测方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下分步骤：

S41、取直线段的中点为参考点，比较当前像素点和周围邻域间像素的灰度值，根据比较结果判断该直线为停车线的上沿还是下沿；

S42、如果检测该直线为上沿的话，在该直线上任意选一像素点代入距离拟合多项式求取相机到该直线边缘的距离，再将该距离减去0.5倍的停车线物理宽度即为相机到停车线中间位置的垂直距离；

S43、如果该直线为下沿的话，在该直线上任意选一像素点代入距离拟合多项式求取相机到该直线边缘的距离，再将该距离加上0.5倍的停车线物理宽度即为相机到停车线中间位置的垂直距离。

5.根据权利要求1所述基于霍夫变换的停车线距离检测方法，其特征在于，所述基于霍夫变换的停车线距离检测方法还包括步骤S5：

S5、将停车线中间位置到相机的垂直距离发送给车身控制系统，并设计距离偏移对车身控制系统进行整体误差修正，直至最后停车位置与指定位置的偏差达到目标设置偏差内。

6.一种基于霍夫变换的停车线距离检测系统，其特征在于，所述基于霍夫变换的停车线距离检测系统包括以下功能模块：

硬件预设模块，用于在停车位的倒车终点位置画一条相对于倒车方向垂直的停车线，并在车体上安装相机，所述相机与地面形成一定倾角，使得车辆最后停止区域在相机垂直照射区域内；

距离公式生成模块，用于用相机拍摄已知大小的棋盘图，对拍摄得到的棋盘图像按像素值位置进行图像遍历，把像素位置定义为自变量，距离定义为因变量，通过计算自变量与因变量的对应关系找到距离拟合多项式；

横线提取筛选模块，用于在车辆自动倒车时，相机实时采集彩色图像，通过直线段角度阈值和纵坐标方向像素距离阈值对采集的彩色图像进行干扰区域筛选，将直线段定位到停车线区域；

横线上下沿判断模块，用于根据停车线上当前像素点和周围邻域间像素关系来区分检测结果是停车线的上沿还是下沿，根据上沿或下沿的位置确定停车线中间位置到相机的垂直距离；

其中，所述距离拟合多项式的具体公式如下：

上式中，u，v为棋盘格角点的像素位置，x，y为棋盘格角点与相机之间的实际位置距离，P_ij、q_ij为拟合多项式的参数。

7.根据权利要求6所述基于霍夫变换的停车线距离检测系统，其特征在于，所述距离公式生成模块包括如下功能单元：

棋盘格设置单元，用于选一个能覆盖相机垂直视野的棋盘格，将棋盘格的最底部边沿放置在相机的最下沿视野；

角点提取单元，用于用安装在车体上的相机拍摄棋盘图，将棋盘中的角点提取出来；

公式拟合单元，用于将多个角点的物理坐标值作为自变量，棋盘格角点的实际位置距离作为因变量拟合得到的一个二元二次的距离拟合多项式；

常量相加单元，用于量出棋盘格左上角点到相机的物理垂直距离，将测量物理垂直距离作为多项式的常量相加即为图像上在任意像素点的位置对应实际的垂直方向物理距离。

8.根据权利要求6所述基于霍夫变换的停车线距离检测系统，其特征在于，所述横线提取筛选模块包括如下功能单元：

边缘检测单元，用于在车辆自动倒车时，相机实时采集彩色图像，将彩色图像转换为灰度图像，并对图像使用坎尼算子来检测图像所有边缘；

直线获取单元，用于在检测到边缘区域后，用累积霍夫变换来获取直线段候选区域；

直线筛选单元，用于通过直线段的斜率来保留图像中的横向直线段，并保留纵坐标上离相机最近的一个直线段；

直线拟合单元，用于将得到的直线段转换为点集，并将同一行上的点集集中起来用最小二乘法拟合成一条直线段，得到停车线的两条边沿直线。

9.根据权利要求6所述基于霍夫变换的停车线距离检测系统，其特征在于，所述横线上下沿判断模块包括如下功能单元：

灰度比较判读单元，用于取直线段的中点为参考点，比较当前像素点和周围邻域间像素的灰度值，根据比较结果判断该直线为停车线的上沿还是下沿；

上沿计算单元，用于如果检测该直线为上沿的话，在该直线上任意选一像素点代入距离拟合多项式求取相机到该直线边缘的距离，再将该距离减去0.5倍的停车线物理宽度即为相机到停车线中间位置的垂直距离；

下沿计算单元，用于如果该直线为下沿的话，在该直线上任意选一像素点代入距离拟合多项式求取相机到该直线边缘的距离，再将该距离加上0.5倍的停车线物理宽度即为相机到停车线中间位置的垂直距离。

10.根据权利要求6所述基于霍夫变换的停车线距离检测系统，其特征在于，所述基于霍夫变换的停车线距离检测系统还包括停车位置偏移校正模块：

将停车线中间位置到相机的垂直距离发送给车身控制系统，并设计距离偏移对车身控制系统进行整体误差修正，直至最后停车位置与指定位置的偏差达到目标设置偏差内。