基于機器視覺的道路標線損壞智能檢測設想

葉云

（廣州市公路實業發展公司，廣東廣州 510650）

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基于機器視覺的道路標線損壞智能檢測設想

葉云

（廣州市公路實業發展公司，廣東廣州 510650）

摘要：道路維護是公路運營管理的重要組成部分，特別是在高速公路不斷擴張的環境下，如何利用先進的技術來提高維護質量、降低維護成本已成為公路運營管理中的研究熱點。文中依據先進的機器視覺技術，提出基于機器視覺的道路標線損壞智能檢測設想來輔助道路標線維護，仿真試驗證明該方法具有非常好的檢測效果。

關鍵詞：交通工程；公路運營維護；道路標線檢測；智能交通系統

隨著國民經濟的穩步發展，公路作為連通各省市的交通紐帶也得到快速發展，全國道路交通網絡不斷擴大，不僅給人們的出行帶來便利，也緩解了日益增長的汽車保有量帶來的交通擁堵，但給公路維護帶來了巨大挑戰。公路里程長、維護經費有限、維護設備種類多、維護環境復雜和維護人員有限等都制約了公路網絡的維護質量與效率。有效地對公路進行維護和保養，不僅可提高公路的使用壽命和運營管理水平，還能減少交通事故，提升道路交通安全水平。隨著計算機技術的飛速發展，如何利用先進的科學技術輔助公路的各種設施維護已成為智能交通領域的一個研究熱點。

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

1　研究現狀

對于道路標線，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進行檢測，其優點是準確，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或行車記錄儀或無人機對路面進行拍攝，利用機器視覺技術代替人工進行道路標線損壞檢測并結合GPS數據實現損壞準確定位，進而進行局部維護，不僅可降低道路標線維護成本，提高道路標線維護效率，還能彌補人工檢測的一些缺陷。因此，利用機器視覺技術進行道路標線維護具有非常重要的意義和廣泛的應用前景。

近年來，基于計算機視覺技術的車道標線檢測技術廣泛用于車輛自動或輔助駕駛系統中，并且車道標線檢測是車道偏離報警系統和自動導航系統等的重要組成部分。因此，許多研究者對車道線檢測算法進行了研究：Loce R.P.等對計算機視覺技術在道路交通系統中的應用進行了總結；Buch N.等針對城市交通系統中計算機視覺技術進行了總結與分析；Kastrinaki V.等將車道線檢測算法分為車道線區域檢測法、特征驅動法和模型驅動法三類；劉富強等提出了一種適用于自主駕駛系統的車道線檢測跟蹤算法，該算法可同時適應曲道和直道的檢測；王晉等利用車載攝像機捕獲到的交通視頻圖像，運用運動光流法提取動態背景條件下的車輛與車道線；胡驍等根據道路圖像不同物體顏色特征，按照特征顏色設計轉移函數，標記交通視頻圖像中的特征顏色區域，提出了基于特征顏色的車道檢測算法；高志峰等針對非平坦路面條件，提出了一種魯棒的路面車道線檢測算法，該算法不依賴于攝像機自身參數，并具有計算簡便等優點；龔建偉等為提高結構化道路車道線檢測的圖像處理速度，提出了一種單目視覺自適應動態窗口的高速車道線檢測算法，滿足自動輔助駕駛實時性要求。

2　車道標線損壞檢測算法

車道標線損壞檢測算法主要由圖像預處理、標線檢測、形態學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→圖像預處理→標線檢測→形態學處理→根據閾值判斷損壞程度→輸出檢測結果。

2.1圖像預處理

車載攝像機安裝在車頭上，拍攝到車輛前方路面上平行并且粗細均勻的道路標線會變得越來越細，道路標線也會變得越來越近。但因攝像機參數不同，容易引入一些噪聲，會給道路標線檢測帶來很大的影響。因此，需要在標線檢測前對圖像進行預處理，降低噪聲的影響。圖像預處理主要包括降噪、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［9］中的逆透視變換方法和設置ROI感興趣區域消除透視形變的影響。

2.2標線檢測

目前中國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）。通過對這兩種路面圖像的分析，發現其在RGB顏色空間各分量上的像素值約相同。而道路上劃的標線以白色或黃色為主，可利用式（1）來識別路面上劃的標線。

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形態學操作

按照式（1）檢測得到標線候選圖像后，可能會因為光照、路面環境等影響而存在一些齒輪和孔洞，這些都會影響后續的標線損壞檢測，需對標線進行進一步處理，提高標線識別的準確性。通過形態學開和閉操作來處理候選圖像上的噪聲。假設f為標線候選圖像，b為設計的結構元素函數，對標線候選圖像可按式（2）和式（3）進行形態學開和閉運算。

式中：f°b表示f被b的形態學開運算；fΘb表示f 被b的腐蝕操作；f·b表示f被b的形態學閉運算；f⊕b表示f被b的膨脹操作。

2.4損壞級別判斷

經過上述操作后，可得到清晰的道路標線在圖像中的位置，并能計算得到標線的面積。由于道路標線施工需封閉車道，道路標線損壞達到一定程度后才能進行維護。因此，需對標線的損壞級別進行判斷，使算法更貼近實際應用。主要利用標線的面積比來判斷車道線的損壞程度。如式（4）所示，通過設置不同的檢測閾值，將道路標線的損壞程度劃分不同的等級。最后利用車輛行駛的GPS數據，結合設置的等級閾值實現道路標線損壞的自動檢測、識別與定位，減少人工檢查或定期修復帶來的人力、物力和財力浪費。

式中：r為標線面積比；th1～th4表示不同的閾值。

3　試驗及結果分析

為了驗證上述方法的有效性，從真實的道路上采集大量圖像進行試驗。設置的4個閾值分別為th1=0.95、th2=0.8、th3=0.65、th4=0.5。試驗環境為win7操作系統，2G內存，MATLAB2014a。

根據車道標線損壞檢測算法流程進行試驗，得到圖1所示部分試驗結果。

從圖1可以看出：檢測結果一中，原始道路圖像里的道路標線基本上完整，其檢測結果的面積比r =0.904 31，屬于輕微受損。而檢測結果二中，原始道路圖像里的道路標線損壞嚴重，算法檢測出的面積比r=0.529 55，屬于嚴重損壞。算法檢測結果與實際情況相符，說明該方法能準確檢測道路標線的損壞程度。

圖1　道路標線部分檢測結果

4　結語

該文提出一種基于計算機視覺技術的道路標線損壞智能檢測設想，輔助道路維護中車道標線損壞檢測與識別。通過對真實交通圖像在MATLAB環境中進行仿真試驗，結果表明該方法具有較好的識別效果。該方法結合GPS數據，可實現車道線損壞的自動檢測，為后續道路快速維護提供有效的技術支持，具有重要意義。

參考文獻：

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［4］ Buch N，Velastin S A，Orwell J.A review of computer vision techniques for the analysis of urban traffic［J］. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems，2011，12（3）.

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［8］ 胡驍，李歲勞，吳劍.基于特征顏色的車道線檢測算法［J］.計算機仿真，2011，28（10）.

［9］ 高志峰，汪渤，周志強，等.一種魯棒的非平坦路面車道線檢測算法［J］.北京理工大學學報，2013，33（1）.

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［11］ 趙穎，王書茂，陳兵旗.基于改進Hough變換的公路車道線快速檢測算法［J］.中國農業大學學報，2006，11（3）.

中圖分類號：U491.5

文獻標志碼：A

文章編號：1671-2668（2016）03-0055-03

收稿日期：2016-02-02