基于边缘特征和霍夫变换的斑马线识别方法

摘要

cqvip:现有斑马线识别方法普遍存在实时性差或准确率低等问题,对此提出基于边缘特征和霍夫变换的斑马线识别方法。首先利用逆透视变换(inverse perspective mapping,IPM)原理将单摄像机采集到的道路图像转换为俯视图像,然后采用Sobel x边缘检测模板提取斑马线的边缘信息;基于此,采用霍夫(Hough)变换对斑马线在水平夹角、直线长度、间隔宽度、数量统计等约束条件下进行曲线拟合,最后实现斑马线的识别。试验研究中,选择600张在不同场景下采集到的道路图像对斑马线进行识别,算法在白天光线较好情况下准确率为97.56%,在夜晚情况下为88.67%,算法平均耗时约33 ms。结果表明该算法可以在多种环境下快速准确地识别出斑马线,满足实际工程应用的需求。