(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210407316.7 (22)申请日 2022.04.19 (71)申请人 青岛恒星科技学院 地址 266000 山东省青岛市九水东路58 8号 (72)发明人 高伟　袁帅　尉粮苹　巩祖安　 马婧　 (74)专利代理 机构 青岛致嘉知识产权代理事务 所(普通合伙) 3723 6 专利代理师 苗颖 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/28(2022.01) (54)发明名称 智能车赛道的图像识别方法 (57)摘要 本发明涉及图像识别技术领域， 具体为智能 车赛道的图像识别方法， 该方法为： 对赛道图像 进行模糊处理； 确定赛道图像识别的最初起始 点； 以最初起始点自右向左或者自左向右判定赛 道的边界点； 从最初起始点开始采用八邻域算法 确定新的起始点； 以确定的新的起始点自右向左 或者自左向右判定赛道新的边界点； 从计算得到 新的边界点开始采用八邻域算法确定新的起始 点； 将计算得到的边界点拟合成赛道的边界； 将 拟合的赛道的两条边界拟合赛道的中线。 将八邻 域算法与sobel算子结合， 只对图像边缘信息进 行计算， 从而获得赛道的边界信息， 能够大大减 少无用计算， 提高识别速率。 权利要求书2页 说明书4页 附图3页 CN 114821103 A 2022.07.29 CN 114821103 A 1.智能车赛道的图像识别方法， 其特 征在于， 所述方法依次包括如下步骤： S1、 获取赛道图像， 并对赛道图像进行模糊处 理， 转步骤2； S2、 确定赛道图像识别的最初起始点， 转 步骤3； S3、 以最初起始点自右向左或者自左向右， 依次计算赛道图像的梯度值， 并对计算得到 的梯度值添加阈值判定赛道的边界点， 转 步骤4； S4、 从最初起始点 开始采用八邻域 算法确定新的起始点， 转 步骤5； S5、 以确定的新的起始点自右向左或者自左向右， 依次计算赛道图像的梯度值， 并对计 算得到的梯度值添加阈值判定赛道新的边界点， 转 步骤6； S6、 从步骤5计算得到新的边界点 开始采用八邻域 算法确定新的起始点， 转 步骤5； S7、 判断赛道图像左侧或者右侧的图像是否识别完， 若识别完， 则转步骤3， 若未识别 完， 则转步骤6； S8、 将步骤3计算得到的边界点以及步骤5计算得到的边界点拟合成赛道的边界， 转步 骤9； S9、 通过步骤8拟合的赛道的两条边界拟合 赛道的中线。 2.根据权利要求1所述的智能车赛道的图像识别方法， 其特征在于， 步骤2所述最初起 始点的确定方法为： 选取赛道图像中部并且上 数10‑15个像素点作为 最初的起始点。 3.根据权利要求1所述的智能车赛道的图像识别方法， 其特征在于： 步骤3和步骤5所述 赛道图像的梯度值 通过如下 方法计算： S3.1、 选择两个Sobel算子， 和 Sobelx是用于对 像素x轴方向上的梯度进行计算， Sobely是用于对像素y轴方向上的梯度进行计算； S3.2、 假设目标像素点及其周围像素点位置关系如式(1)， 其中a8为目标像素点的灰度 值， a1‑a7为周围像素点的灰度值： 对X轴方向求梯度数据的方法是用Sobelx矩阵和式(1)的灰度值做乘法和加法运算， 具 体公式如式(2)： Tx＝a0*1+a1*0+a2*(‑1)+a7*2+a8* 0+a3*(‑2)+a6*1+a5*0+a4*(‑1)     (2) 对Y轴方向求梯度数据的方法是用Sobely矩阵和式(1)的灰度值做乘法和加法运算， 具 体公式如式(3)： Ty＝a0*1+a1*2+a2*1+a7* 0+a8*0+a3*0+a6*(‑1)+a5*(‑2)+a4*(‑1)     (3) 一个目标像素点就对应两个梯度数据Tx和Ty， 两个梯度数据取绝对值较大的数即为此 目标像素点的梯度值； S3.3、 按照步骤3.2的方法遍历起始点自右向左或者自左向右所有的点， 起始点包括最 初的起始点和新的起始点。 4.根据权利要求3所述的智能车赛道的图像识别方法， 其特征在于： 步骤3以及步骤5所 述阈值的计算公式为： threshold＝(a0+a1+a2+a3+a4+a5+a6+a7)/8    (4)权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114821103 A 2其中， a0‑a7为目标像素点周围一圈像素点的灰度值。 5.根据权利要求1所述的智能车赛道的图像识别方法， 其特征在于， 步骤4所述从最初 起始点开始采用八邻域算法确定新的起始点的方法为： 从最初起始 点开始逆时针或者顺时 针判定目标点， 并将目标点逆转2个 像素点作为 新的起始点。 6.根据权利要求1所述的智能车赛道的图像识别方法， 其特征在于， 步骤6所述从步骤5 计算得到新的边界点开始采用八邻域算法确定新的起始 点的方法为： 从新的边界点开始逆 时针或者 顺时针判定目标点， 并将目标点逆转2个 像素点作为 新的起始点。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114821103 A 3