基于機(jī)器視覺的道路標(biāo)線損壞智能檢測(cè)設(shè)想

葉云

（廣州市公路實(shí)業(yè)發(fā)展公司，廣東廣州 510650）

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基于機(jī)器視覺的道路標(biāo)線損壞智能檢測(cè)設(shè)想

葉云

（廣州市公路實(shí)業(yè)發(fā)展公司，廣東廣州 510650）

摘要：道路維護(hù)是公路運(yùn)營(yíng)管理的重要組成部分，特別是在高速公路不斷擴(kuò)張的環(huán)境下，如何利用先進(jìn)的技術(shù)來提高維護(hù)質(zhì)量、降低維護(hù)成本已成為公路運(yùn)營(yíng)管理中的研究熱點(diǎn)。文中依據(jù)先進(jìn)的機(jī)器視覺技術(shù)，提出基于機(jī)器視覺的道路標(biāo)線損壞智能檢測(cè)設(shè)想來輔助道路標(biāo)線維護(hù)，仿真試驗(yàn)證明該方法具有非常好的檢測(cè)效果。

關(guān)鍵詞：交通工程；公路運(yùn)營(yíng)維護(hù)；道路標(biāo)線檢測(cè)；智能交通系統(tǒng)

隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)步發(fā)展，公路作為連通各省市的交通紐帶也得到快速發(fā)展，全國(guó)道路交通網(wǎng)絡(luò)不斷擴(kuò)大，不僅給人們的出行帶來便利，也緩解了日益增長(zhǎng)的汽車保有量帶來的交通擁堵，但給公路維護(hù)帶來了巨大挑戰(zhàn)。公路里程長(zhǎng)、維護(hù)經(jīng)費(fèi)有限、維護(hù)設(shè)備種類多、維護(hù)環(huán)境復(fù)雜和維護(hù)人員有限等都制約了公路網(wǎng)絡(luò)的維護(hù)質(zhì)量與效率。有效地對(duì)公路進(jìn)行維護(hù)和保養(yǎng)，不僅可提高公路的使用壽命和運(yùn)營(yíng)管理水平，還能減少交通事故，提升道路交通安全水平。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，如何利用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)輔助公路的各種設(shè)施維護(hù)已成為智能交通領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。

車道標(biāo)線在指引行車方向、緩解交通壓力等方面具有非常重要的意義，對(duì)道路標(biāo)線進(jìn)行有效維護(hù)不僅可減少交通壓力，還能減少交通事故，增強(qiáng)交通安全。該文主要以車道標(biāo)線為例，闡述基于機(jī)器視覺的車道標(biāo)線損壞檢測(cè)方法，輔助公路管理部門對(duì)車道線的維護(hù)。

1　研究現(xiàn)狀

對(duì)于道路標(biāo)線，主要從色度、感光度和殘損程度等方面來判斷是否損壞。目前都是通過人工目測(cè)進(jìn)行檢測(cè)，其優(yōu)點(diǎn)是準(zhǔn)確，但存在效率低、需較多的人力和物力、影響道路交通等缺陷。如果利用車載攝像機(jī)或行車記錄儀或無人機(jī)對(duì)路面進(jìn)行拍攝，利用機(jī)器視覺技術(shù)代替人工進(jìn)行道路標(biāo)線損壞檢測(cè)并結(jié)合GPS數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)損壞準(zhǔn)確定位，進(jìn)而進(jìn)行局部維護(hù)，不僅可降低道路標(biāo)線維護(hù)成本，提高道路標(biāo)線維護(hù)效率，還能彌補(bǔ)人工檢測(cè)的一些缺陷。因此，利用機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行道路標(biāo)線維護(hù)具有非常重要的意義和廣泛的應(yīng)用前景。

近年來，基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的車道標(biāo)線檢測(cè)技術(shù)廣泛用于車輛自動(dòng)或輔助駕駛系統(tǒng)中，并且車道標(biāo)線檢測(cè)是車道偏離報(bào)警系統(tǒng)和自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)等的重要組成部分。因此，許多研究者對(duì)車道線檢測(cè)算法進(jìn)行了研究：Loce R.P.等對(duì)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在道路交通系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行了總結(jié)；Buch N.等針對(duì)城市交通系統(tǒng)中計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行了總結(jié)與分析；Kastrinaki V.等將車道線檢測(cè)算法分為車道線區(qū)域檢測(cè)法、特征驅(qū)動(dòng)法和模型驅(qū)動(dòng)法三類；劉富強(qiáng)等提出了一種適用于自主駕駛系統(tǒng)的車道線檢測(cè)跟蹤算法，該算法可同時(shí)適應(yīng)曲道和直道的檢測(cè)；王晉等利用車載攝像機(jī)捕獲到的交通視頻圖像，運(yùn)用運(yùn)動(dòng)光流法提取動(dòng)態(tài)背景條件下的車輛與車道線；胡驍?shù)雀鶕?jù)道路圖像不同物體顏色特征，按照特征顏色設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)移函數(shù)，標(biāo)記交通視頻圖像中的特征顏色區(qū)域，提出了基于特征顏色的車道檢測(cè)算法；高志峰等針對(duì)非平坦路面條件，提出了一種魯棒的路面車道線檢測(cè)算法，該算法不依賴于攝像機(jī)自身參數(shù)，并具有計(jì)算簡(jiǎn)便等優(yōu)點(diǎn)；龔建偉等為提高結(jié)構(gòu)化道路車道線檢測(cè)的圖像處理速度，提出了一種單目視覺自適應(yīng)動(dòng)態(tài)窗口的高速車道線檢測(cè)算法，滿足自動(dòng)輔助駕駛實(shí)時(shí)性要求。

2　車道標(biāo)線損壞檢測(cè)算法

車道標(biāo)線損壞檢測(cè)算法主要由圖像預(yù)處理、標(biāo)線檢測(cè)、形態(tài)學(xué)處理和損壞程度判斷四部分組成，其流程為輸入交通彩色圖像→圖像預(yù)處理→標(biāo)線檢測(cè)→形態(tài)學(xué)處理→根據(jù)閾值判斷損壞程度→輸出檢測(cè)結(jié)果。

2.1圖像預(yù)處理

車載攝像機(jī)安裝在車頭上，拍攝到車輛前方路面上平行并且粗細(xì)均勻的道路標(biāo)線會(huì)變得越來越細(xì)，道路標(biāo)線也會(huì)變得越來越近。但因攝像機(jī)參數(shù)不同，容易引入一些噪聲，會(huì)給道路標(biāo)線檢測(cè)帶來很大的影響。因此，需要在標(biāo)線檢測(cè)前對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，降低噪聲的影響。圖像預(yù)處理主要包括降噪、透視形變消除和顏色分量分離三部分。采用高斯濾波的方法消除圖像中的高斯噪聲，采用文獻(xiàn)［9］中的逆透視變換方法和設(shè)置ROI感興趣區(qū)域消除透視形變的影響。

2.2標(biāo)線檢測(cè)

目前中國(guó)道路主要以水泥和瀝青路面為主，其色彩接近灰色（水泥路）或黑色（瀝青路）。通過對(duì)這兩種路面圖像的分析，發(fā)現(xiàn)其在RGB顏色空間各分量上的像素值約相同。而道路上劃的標(biāo)線以白色或黃色為主，可利用式（1）來識(shí)別路面上劃的標(biāo)線。

式中：VR、VG、VB分別為RGB顏色空間R分量、G分量和B分量上的像素值。

2.3形態(tài)學(xué)操作

按照式（1）檢測(cè)得到標(biāo)線候選圖像后，可能會(huì)因?yàn)楣庹铡⒙访姝h(huán)境等影響而存在一些齒輪和孔洞，這些都會(huì)影響后續(xù)的標(biāo)線損壞檢測(cè)，需對(duì)標(biāo)線進(jìn)行進(jìn)一步處理，提高標(biāo)線識(shí)別的準(zhǔn)確性。通過形態(tài)學(xué)開和閉操作來處理候選圖像上的噪聲。假設(shè)f為標(biāo)線候選圖像，b為設(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)元素函數(shù)，對(duì)標(biāo)線候選圖像可按式（2）和式（3）進(jìn)行形態(tài)學(xué)開和閉運(yùn)算。

式中：f°b表示f被b的形態(tài)學(xué)開運(yùn)算；fΘb表示f 被b的腐蝕操作；f·b表示f被b的形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算；f⊕b表示f被b的膨脹操作。

2.4損壞級(jí)別判斷

經(jīng)過上述操作后，可得到清晰的道路標(biāo)線在圖像中的位置，并能計(jì)算得到標(biāo)線的面積。由于道路標(biāo)線施工需封閉車道，道路標(biāo)線損壞達(dá)到一定程度后才能進(jìn)行維護(hù)。因此，需對(duì)標(biāo)線的損壞級(jí)別進(jìn)行判斷，使算法更貼近實(shí)際應(yīng)用。主要利用標(biāo)線的面積比來判斷車道線的損壞程度。如式（4）所示，通過設(shè)置不同的檢測(cè)閾值，將道路標(biāo)線的損壞程度劃分不同的等級(jí)。最后利用車輛行駛的GPS數(shù)據(jù)，結(jié)合設(shè)置的等級(jí)閾值實(shí)現(xiàn)道路標(biāo)線損壞的自動(dòng)檢測(cè)、識(shí)別與定位，減少人工檢查或定期修復(fù)帶來的人力、物力和財(cái)力浪費(fèi)。

式中：r為標(biāo)線面積比；th1～th4表示不同的閾值。

3　試驗(yàn)及結(jié)果分析

為了驗(yàn)證上述方法的有效性，從真實(shí)的道路上采集大量圖像進(jìn)行試驗(yàn)。設(shè)置的4個(gè)閾值分別為th1=0.95、th2=0.8、th3=0.65、th4=0.5。試驗(yàn)環(huán)境為win7操作系統(tǒng)，2G內(nèi)存，MATLAB2014a。

根據(jù)車道標(biāo)線損壞檢測(cè)算法流程進(jìn)行試驗(yàn)，得到圖1所示部分試驗(yàn)結(jié)果。

從圖1可以看出：檢測(cè)結(jié)果一中，原始道路圖像里的道路標(biāo)線基本上完整，其檢測(cè)結(jié)果的面積比r =0.904 31，屬于輕微受損。而檢測(cè)結(jié)果二中，原始道路圖像里的道路標(biāo)線損壞嚴(yán)重，算法檢測(cè)出的面積比r=0.529 55，屬于嚴(yán)重?fù)p壞。算法檢測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況相符，說明該方法能準(zhǔn)確檢測(cè)道路標(biāo)線的損壞程度。

圖1　道路標(biāo)線部分檢測(cè)結(jié)果

4　結(jié)語(yǔ)

該文提出一種基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的道路標(biāo)線損壞智能檢測(cè)設(shè)想，輔助道路維護(hù)中車道標(biāo)線損壞檢測(cè)與識(shí)別。通過對(duì)真實(shí)交通圖像在MATLAB環(huán)境中進(jìn)行仿真試驗(yàn)，結(jié)果表明該方法具有較好的識(shí)別效果。該方法結(jié)合GPS數(shù)據(jù)，可實(shí)現(xiàn)車道線損壞的自動(dòng)檢測(cè)，為后續(xù)道路快速維護(hù)提供有效的技術(shù)支持，具有重要意義。

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中圖分類號(hào)：U491.5

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1671-2668（2016）03-0055-03

收稿日期：2016-02-02