全景鸟瞰图像中车道线颜色识别方法

车道线颜色是一种特殊的车道属性信息,是驾驶员文明驾驶和安全驾驶决策的重要依据,而现有的研究只是基于视觉的车道线检测,并未对其进行颜色识别,为此提出一种全景鸟瞰图像中车道线颜色识别方法。首先对全景鸟瞰图像中检测到的车道线进行兴趣点提取,然后将兴趣点三维RGB像素信息转换为二维信息数据,最后利用mean-shift算法聚类寻找质心,依据不同颜色的二维信息中的分布特征识别车道线颜色。实验结果表明该方法对全景鸟瞰图像中的车道线颜色识别有很好的正确率。

基于360°全景摄像头图像识别的行车辅助系统

本文设计使用树莓派4B搭载四个160°鱼眼摄像头,同时收集四路鱼眼视频信号,使用棋盘法将图像进行矫正后进行全景拼接,使用yolov4算法识别出小车、行人等多种物体。通过透视变换获得小车附近鸟瞰图。运用canny算子提取图像中边缘信息,标记出前置摄像头中的车道。最后将识别出来的物体通过单目测距的方式,算出其相对小车的位置信息并实时映射到以小车为中心的2D地图上。