CN113313071A - 一种道路区域识别方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种道路区域识别方法及系统，方法包括：1)采集道路实时图像；2)判断道路实时图像的图像亮度值是否介于最佳亮度范围内，若是则执行步骤4)，否则执行步骤3)；3)判断自然环境因素是否影响图像采集亮度，若是则通过亮度调节步骤调节道路实时图像的亮度，并执行步骤2)，否则执行步骤1)；4)将道路实时图像输入训练好的道路区域分割网络，获得道路区域图像。与现有技术相比，本发明具有计算量小、实时性强和准确性高等优点。
Description
技术领域
本发明涉及图像识别领域，尤其是涉及一种道路区域识别方法及系统。
背景技术
随着传感技术、计算机技术以及无人驾驶技术的高速发展，基于视觉的无人驾驶汽车的研究也得到快速发展。确保无人驾驶汽车安全可靠运行的前提在于道路区域的准确识别。
对于行驶的道路，一般将其划分为两大类：结构化道路和非结构化道路。结构化道路，是具有标准车道线、标准宽度的沥青道路，比如常见的城市主干道、高速公路等；非结构化道路与之相反，没有固定宽度、模糊甚至没有车道线确定道路边界，而且道路的材质也是多样的，比如有石子路、水泥路、土路、沙子路等等，增加了识别的困难性。
道路区域的检测研究，根据道路类型的划分，一般也划分为两种，结构化道路区域识别与非结构化道路区域识别。结构化道路区域的识别技术，即车道线的检测，由于道路具有统一的特点，检测技术也取得了较快的发展，检测技术也趋于成熟。根据车道线检测算法的差异，目前将结构化道路车道线检测算法主要分为两类：一类是基于特征的车道线检测方法，算法实现主要是利用车道线本身具有颜色、宽度、边缘和梯度变化等特征信息，从路面区域中将车道线分割出来；另一类是基于模型的车道线检测算法，根据对车道线进行建模，选择一个能较好描述车道线的几何模型，常见的车道线模型有：直线模型、双曲线模型、线性抛物线模型和样条曲线模型。非机构化道路检测技术，由于缺乏易于识别的车道线、没有明晰的道路边界且道路形状不规则难以识别，外加道路周边环境较为原始且差异性不同，导致检测效果只能在特点道路类型中取得较好的结果。现阶段取得较好检测的算法有：基于消失点改进算法、基于道路特征的方法、基于道路模型的方法和基于神经网络的方法等。
综上，现有技术存在的缺陷在如下几方面：
对于实际应用中，道路是结构化道路与非结构化道路相结合的，结构化道路检测技术虽然趋于成熟，但应用于非结构化道路区域检测的效果并不佳，算法不具有通用性，由于非结构化道路具有多样性，大多提出的算法只能应用在特定的道路类型，不具有普遍性。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种道路区域识别方法及系统，计算量小，实时性强，准确性高。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种道路区域识别方法，包括：
1)采集道路实时图像；
2)判断道路实时图像的图像亮度值是否介于最佳亮度范围内，若是则执行步骤4)，否则执行步骤3)；
3)判断自然环境因素是否影响图像采集亮度，若是则通过亮度调节步骤调节道路实时图像的亮度，并执行步骤2)，否则执行步骤1)；
4)将道路实时图像输入训练好的道路区域分割网络，获得道路区域图像。
通过最佳亮度范围作为亮度的判断条件，若道路实时图像的图像亮度值在最佳亮度范围内，则直接进行图像分割，否则对道路实时图像进行亮度调节，极大地减少了算法计算量，增强了实时性。
进一步地，所述的最佳亮度范围为[a，b]，其中a为最小亮度值，b为最大亮度值；
所述的亮度调节步骤包括：
若道路实时图像的图像亮度值io＜a，通过对比度增强算法提高道路实时图像的图像亮度，若道路实时图像的图像亮度值io＞b，通过直方图均衡化算法降低道路实时图像的图像亮度；
根据不同的亮度值确定相应的算法，避免了采用单一算法处理所有情况的局限性，提高了道路区域识别的准确性。
进一步地，所述的自然环境因素包括天气和时间，恶劣天气会影响环境亮度，不同时间段的环境亮度也不同，通过引入实时天气状况、采集图片时间等外在判断条件作为对采集图像是否异常的辅助判断机制，有效避免分析无效图像后得到错误结果。
进一步地，所述的道路区域分割网络为ENET网络，所述的ENET网络常应用于多分类任务，ENET网络结构较简单，相比较于其他网络，利用ENET网络进行道路区域分割，运行速度快。
进一步地，所述的最佳亮度范围的获取过程包括：
采集道路样本图像，构成训练集，利用训练集对道路区域分割网络进行预训练，获得道路区域图像分割效果最佳的图像亮度范围，即最佳亮度范围。
一种道路区域识别系统，包括：
图像采集模块，用于采集道路实时图像，并生成亮度判断指令；
亮度判断模块，用于接收亮度判断指令，并判断道路实时图像的图像亮度值是否介于最佳亮度范围内，若是则生成图像分割指令，否则生成环境分析指令；
环境分析模块，用于接收模块环境分析指令，并判断自然环境因素是否影响图像采集亮度，若是则生成图像调节指令，否则生成图像采集指令，所述图像采集模块接收图像采集指令，并重新采集道路实时图像；
图像调节模块，用于接收图像调节指令，并对道路实时图像进行亮度调节，并生成亮度判断指令；
图像分割模块，用于接收图像分割指令，并通过训练好的道路区域分割网络对道路实时图像进行分割，获得道路区域图像；
通过最佳亮度范围作为亮度的判断条件，若道路实时图像的图像亮度值在最佳亮度范围内，则直接进行图像分割，否则对道路实时图像进行亮度调节，极大地减少了算法计算量，增强了实时性。
进一步地，所述的最佳亮度范围为[a，b]，其中a为最小亮度值，b为最大亮度值；
所述的亮度调节的过程包括：
若道路实时图像的图像亮度值io＜a，所述的图像调节模块通过对比度增强算法提高道路实时图像的图像亮度，若道路实时图像的图像亮度值io＞b，所述的图像调节模块通过直方图均衡化算法降低道路实时图像的图像亮度；
根据不同的亮度值确定相应的算法，避免了采用单一算法处理所有情况的局限性，提高了道路区域识别的准确性。
进一步地，所述的自然环境因素包括天气和时间，恶劣天气会影响环境亮度，不同时间段的环境亮度也不同，通过引入实时天气状况、采集图片时间等外在判断条件作为对采集图像是否异常的辅助判断机制，有效避免分析无效图像后得到错误结果。
进一步地，所述的道路区域分割网络为ENET网络，所述的ENET网络常应用于多分类任务，ENET网络结构较简单，相比较于其他网络，利用ENET网络进行道路区域分割，运行速度快。
进一步地，还包括网络训练模块，所述的最佳亮度范围的获取过程包括：
所述的网络训练模块采集道路样本图像，构成训练集，所述的网络训练模块利用训练集对道路区域分割网络进行预训练，获得道路区域图像分割效果最佳的图像亮度范围，即最佳亮度范围。
与现有技术相比，本发明具有以如下有益效果：
(1)本发明通过最佳亮度范围作为亮度的判断条件，若道路实时图像的图像亮度值在最佳亮度范围内，则直接进行图像分割，否则对道路实时图像进行亮度调节，极大地减少了算法计算量，增强了实时性；
(2)本发明自然环境因素包括天气和时间，恶劣天气会影响环境亮度，不同时间段的环境亮度也不同，通过引入实时天气状况、采集图片时间等外在判断条件作为对采集图像是否异常的辅助判断机制，确保采集到图像的有效性，有效避免分析无效图像后得到错误结果，适用于复杂的道路环境；
(3)本发明根据不同的亮度值确定相应的算法，若道路实时图像的图像亮度值小于最小亮度值，则通过对比度增强算法提高道路实时图像的图像亮度，若道路实时图像的图像亮度值大于最大亮度值，则通过直方图均衡化算法降低道路实时图像的图像亮度，避免了采用单一算法处理所有情况的局限性，提高了道路区域识别的准确性；
(4)本发明道路区域分割网络为ENET网络，ENET网络常应用于多分类任务，ENET网络结构较简单，相比较于其他网络，利用ENET网络进行道路区域分割，运行速度快。
附图说明
图1为本发明的方法流程；
图2为图像亮度值较高的道路图像；
图3为图2经亮度调节后获得的图像；
图4为图像亮度值较低的道路图像；
图5为图4经亮度调节后获得的图像。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例1
一种道路区域识别方法，在车辆上方安装视觉设备，通过视觉设备采集图像，如图1，方法包括：
1)采集道路实时图像；
2)判断道路实时图像的图像亮度值是否介于最佳亮度范围内，若是则执行步骤4)，否则执行步骤3)；
3)判断自然环境因素是否影响图像采集亮度，若是则通过亮度调节步骤调节道路实时图像的亮度，并执行步骤2)，否则说明采集道路实时图像时碰到外界干扰，如树叶遮挡视觉设备，该张道路实时图像无效，执行步骤1)；
4)将道路实时图像输入训练好的道路区域分割网络，获得道路区域图像。
通过最佳亮度范围作为亮度的判断条件，若道路实时图像的图像亮度值在最佳亮度范围内，则直接进行图像分割，否则对道路实时图像进行亮度调节，极大地减少了算法计算量，增强了实时性。
最佳亮度范围为[a，b]，其中a为最小亮度值，b为最大亮度值；
亮度调节步骤包括：
若道路实时图像的图像亮度值io＜a，说明采集到的道路实时图像的图像亮度值过小，通过对比度增强算法提高道路实时图像的图像亮度，若道路实时图像的图像亮度值io＞b，说明采集到的道路实时图像的图像亮度值过大，通过直方图均衡化算法降低道路实时图像的图像亮度；
根据不同的亮度值确定相应的算法，避免了采用单一算法处理所有情况的局限性，提高了道路区域识别的准确性，图2为图像亮度值较高的道路图像，图3 为图2经亮度调节后获得的图像，图4为图像亮度值较低的道路图像，图5为图4 经亮度调节后获得的图像
自然环境因素包括天气和时间，恶劣天气会影响环境亮度，不同时间段的环境亮度也不同，通过引入实时天气状况、采集图片时间等外在判断条件作为对采集图像是否异常的辅助判断机制，有效避免分析无效图像后得到错误结果。
道路区域分割网络为ENET网络，ENET网络常应用于多分类任务，ENET网络结构较简单，相比较于其他网络，利用ENET网络进行道路区域分割，运行速度快。
最佳亮度范围的获取过程包括：
采集道路样本图像，构成训练集，利用训练集对道路区域分割网络进行预训练，获得道路区域图像分割效果最佳的图像亮度范围，即最佳亮度范围。
实施例2
一种道路区域识别系统，在车辆上方安装视觉设备，通过视觉设备采集图像，系统包括图像采集模块、亮度判断模块、环境分析模块、图像调节模块、图像分割模块和网络训练模块；
网络训练模块采集道路样本图像，构成训练集，网络训练模块利用训练集对道路区域分割网络进行预训练，获得道路区域图像分割效果最佳的图像亮度范围，即最佳亮度范围。
图像采集模块，用于采集道路实时图像，并生成亮度判断指令；
亮度判断模块，用于接收亮度判断指令，并判断道路实时图像的图像亮度值是否介于最佳亮度范围内，若是则生成图像分割指令，否则生成环境分析指令；
环境分析模块，用于接收模块环境分析指令，并判断自然环境因素是否影响图像采集亮度，若是则生成图像调节指令，否则生成图像采集指令，所述图像采集模块接收图像采集指令，并重新采集道路实时图像；
图像调节模块，用于接收图像调节指令，并对道路实时图像进行亮度调节，并生成亮度判断指令；
图像分割模块，用于接收图像分割指令，并通过训练好的道路区域分割网络对道路实时图像进行分割，获得道路区域图像；
通过最佳亮度范围作为亮度的判断条件，若道路实时图像的图像亮度值在最佳亮度范围内，则直接进行图像分割，否则对道路实时图像进行亮度调节，极大地减少了算法计算量，增强了实时性。
最佳亮度范围为[a,b]，其中a为最小亮度值，b为最大亮度值；
亮度调节的过程包括：
若道路实时图像的图像亮度值io＜a，图像调节模块通过对比度增强算法提高道路实时图像的图像亮度，若道路实时图像的图像亮度值io＞b，图像调节模块通过直方图均衡化算法降低道路实时图像的图像亮度；
根据不同的亮度值确定相应的算法，避免了采用单一算法处理所有情况的局限性，提高了道路区域识别的准确性。
自然环境因素包括天气和时间，恶劣天气会影响环境亮度，不同时间段的环境亮度也不同，通过引入实时天气状况、采集图片时间等外在判断条件作为对采集图像是否异常的辅助判断机制，有效避免分析无效图像后得到错误结果。
道路区域分割网络为ENET网络，ENET网络常应用于多分类任务，ENET网络结构较简单，相比较于其他网络，利用ENET网络进行道路区域分割，运行速度快。
实施例1和实施例2提出了一种道路区域识别方法及系统，对采集到的道路实时图像的图像亮度进行判断，同时引入时间、天气两个辅助判断的实时因素，确保采集到图像的有效性，针对不同的图像亮度问题，选择特定的算法进行图像增强，根据ENET分割网络处理图像，得到所述目标道路区域的分割图像，极大地减少了算法计算量，增强了实时性，有效避免分析无效图像后得到错误结果，避免了采用单一算法处理所有情况的局限性，提高了道路区域识别的准确性，运行速度快，适用于复杂的道路环境。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
Claims (10)
1.一种道路区域识别方法，其特征在于，包括：
1)采集道路实时图像；
2)判断道路实时图像的图像亮度值是否介于最佳亮度范围内，若是则执行步骤4)，否则执行步骤3)；
3)判断自然环境因素是否影响图像采集亮度，若是则通过亮度调节步骤调节道路实时图像的亮度，并执行步骤2)，否则执行步骤1)；
4)将道路实时图像输入训练好的道路区域分割网络，获得道路区域图像。
2.根据权利要求1所述的一种道路区域识别方法，其特征在于，所述的最佳亮度范围为[a，b]，其中a为最小亮度值，b为最大亮度值；
所述的亮度调节步骤包括：
若道路实时图像的图像亮度值io＜a，通过对比度增强算法提高道路实时图像的图像亮度，若道路实时图像的图像亮度值io＞b，通过直方图均衡化算法降低道路实时图像的图像亮度。
3.根据权利要求1所述的一种道路区域识别方法，其特征在于，所述的自然环境因素包括天气和时间。
4.根据权利要求1所述的一种道路区域识别方法，其特征在于，所述的道路区域分割网络为ENET网络。
5.根据权利要求1所述的一种道路区域识别方法，其特征在于，所述的最佳亮度范围的获取过程包括：
采集道路样本图像，构成训练集，利用训练集对道路区域分割网络进行预训练，获得道路区域图像分割效果最佳的图像亮度范围，即最佳亮度范围。
6.一种道路区域识别系统，其特征在于，包括：
图像采集模块，用于采集道路实时图像，并生成亮度判断指令；
亮度判断模块，用于接收亮度判断指令，并判断道路实时图像的图像亮度值是否介于最佳亮度范围内，若是则生成图像分割指令，否则生成环境分析指令；
环境分析模块，用于接收模块环境分析指令，并判断自然环境因素是否影响图像采集亮度，若是则生成图像调节指令，否则生成图像采集指令，所述图像采集模块接收图像采集指令，并重新采集道路实时图像；
图像调节模块，用于接收图像调节指令，并对道路实时图像进行亮度调节，并生成亮度判断指令；
图像分割模块，用于接收图像分割指令，并通过训练好的道路区域分割网络对道路实时图像进行分割，获得道路区域图像。
7.根据权利要求6所述的一种道路区域识别系统，其特征在于，所述的最佳亮度范围为[a，b]，其中a为最小亮度值，b为最大亮度值；
所述的亮度调节的过程包括：
若道路实时图像的图像亮度值io＜a，所述的图像调节模块通过对比度增强算法提高道路实时图像的图像亮度，若道路实时图像的图像亮度值io＞b，所述的图像调节模块通过直方图均衡化算法降低道路实时图像的图像亮度。
8.根据权利要求6所述的一种道路区域识别系统，其特征在于，所述的自然环境因素包括天气和时间。
9.根据权利要求6所述的一种道路区域识别系统，其特征在于，所述的道路区域分割网络为ENET网络。
10.根据权利要求6所述的一种道路区域识别系统，其特征在于，还包括网络训练模块，所述的最佳亮度范围的获取过程包括：
所述的网络训练模块采集道路样本图像，构成训练集，所述的网络训练模块利用训练集对道路区域分割网络进行预训练，获得道路区域图像分割效果最佳的图像亮度范围，即最佳亮度范围。
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