一种用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测方法及装置与流程

1.本发明涉及道路检测技术领域，具体而言，涉及一种用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测方法及装置。


背景技术：

2.自动驾驶汽车是依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。
3.在自动驾驶车辆的过程中，道路裂缝检测即是针对路况进行监控和检测，以便于车辆行驶快捷及安全。现有技术中，对于裂缝的特征数据获取方式较少，对裂缝的检测精准度不高，且无法使得车辆根据检测结果进行路径的更新。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测方法，用以改善现有技术中裂缝的检测精准度不高、车辆进行路径不能更新的问题。
5.本发明的另一目的在于提供一种用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测装置，其具有上述一种用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测方法的所有有益效果。
6.本发明的实施例是这样实现的：
7.第一方面，本技术实施例提供一种用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测方法，其包括如下步骤获取目标车辆的预设行进路径；基于所述预设行进路径获取路径通道上的第一待处理图像、第二待处理图像和第三待处理图像；基于所述第一待处理图像、所述第二待处理图像和所述第三待处理图像整合得到合并图像，将所述合并图像通过预处理得到灰度图像；基于所述灰度图像进行特征提取，以得到裂缝特征数据，其中所述裂缝特征数据包括裂缝宽度数据、裂缝长度数据和裂缝面积数据；基于所述裂缝宽度数据、所述裂缝长度数据和所述裂缝面积数据进行归一化加权求和，以得到裂缝评估分值，判断所述裂缝评估分值与预设分值的大小，并确定修改后行进路径。
8.该用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测方法对于裂缝的特征数据获取方式较多，且能根据多个裂缝特征数据进行归一化加权处理得到客观的裂缝评估分值，提高了对裂缝的检测精准度，且使得目标车辆可以根据检测结果进行路径的更新。
9.在本发明的一些实施例中，获取目标车辆的预设行进路径的步骤中，包括：建立与所述目标车辆的导航系统的信号连接，并根据所述导航系统中的导航路线，提取得到所述预设行进路径。
10.在本发明的一些实施例中，基于所述预设行进路径获取路径通道上的第一待处理图像、第二待处理图像和第三待处理图像的步骤中，还包括：根据所述目标车辆的前视摄像头的获取第一待处理图像，根据所述目标车辆的左视摄像头的获取第二待处理图像以及根据所述目标车辆的右视摄像头的获取第三待处理图像。
11.在本发明的一些实施例中，所述将所述合并图像通过预处理得到灰度图像的步骤
中，包括：识别合并图像的格式，并针对不同格式的所述合并图像进行解码处理；针对合并图像进行灰度化处理，并进行灰度拉伸，以得到增强处理图像，其中，灰度拉伸包括在灰度化处理的级数上增大灰度级数；基于所述增强处理图像进行边缘增强，以得到所述灰度图像。
12.在本发明的一些实施例中，所述基于所述灰度图像进行特征提取，以得到裂缝特征数据，其中所述裂缝特征数据包括裂缝宽度数据、裂缝长度数据和裂缝面积数据的步骤中，包括：基于所述灰度图像中灰度值为0的像素个数占总像素个数的百分比，求得裂缝面积数据；基于所述灰度图像糅合成的单像素宽线，获取裂缝骨架，并基于所述裂缝骨架的长边像素点个数得到裂缝长度数据；基于所述裂缝骨架的短边像素点个数得到裂缝短边数据。
13.在本发明的一些实施例中，基于所述裂缝宽度数据、所述裂缝长度数据和所述裂缝面积数据进行归一化加权求和，以得到裂缝评估分值的步骤中，包括：
14.x＝a1*s a2*l a3*d
15.其中，x为裂缝评估分值，s为裂缝面积数据，l为裂缝长度数据，d为裂缝宽度数据。
16.在本发明的一些实施例中，判断所述裂缝评估分值与预设分值的大小，并确定修改后行进路径的步骤中，包括：若裂缝评估分值小于或等于预设分值，则确定修改后行进路径为目标车辆的预设行进路径；若裂缝评估分值大于预设分值，则针对裂缝所在位置，进行路径偏移，以得到修改后行进路径。
17.第二方面，本技术实施例提供一种用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测装置，包括：数据获取模块，用于获取目标车辆的预设行进路径；基于所述预设行进路径获取路径通道上的第一待处理图像、第二待处理图像和第三待处理图像；图像处理模块，用于基于所述第一待处理图像、所述第二待处理图像和所述第三待处理图像整合得到合并图像，将所述合并图像通过预处理得到灰度图像；特征提取模块，用于基于所述灰度图像进行特征提取，以得到裂缝特征数据，其中所述裂缝特征数据包括裂缝宽度数据、裂缝长度数据和裂缝面积数据；路径确定模块，用于基于所述裂缝宽度数据、所述裂缝长度数据和所述裂缝面积数据进行归一化加权求和，以得到裂缝评估分值，判断所述裂缝评估分值与预设分值的大小，并确定修改后行进路径。
18.第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测方法。
19.第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述的方法。
20.相对于现有技术，本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果：
21.1)该用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测方法计算量小，利用常规的探测器姿态设定方式和地面点约束条件设定方式，即可完成探测器扫描范围建模，而现有技术需要定制开发专用的姿态文件和覆盖判断算法，计算量巨大。
22.2)该用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测方法逻辑简单可靠，便于复核复算，只需要检查旋转参数和地面点约束参数，其他都是成熟计算模块，可靠性高，逻辑简单，复核复算便捷。
附图说明
23.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
24.图1为本发明实施例提供的一种用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测装置的应用场景示意图；
25.图2为本发明实施例提供的一种用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测方法的流程图；
26.图3为本发明实施例提供的一种用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测装置的结构框图。
27.图标：100-用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测装置；110-处理设备；120-网络；140-存储设备；150-终端设备；111-数据获取模块；112-图像处理模块；113-特征提取模块；114-路径确定模块。
具体实施方式
28.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
29.因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
30.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本技术的描述中，若出现术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
31.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，若出现术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，若出现由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
32.在本技术的描述中，需要说明的是，若出现术语“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该申请产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本技术的限制。
33.在本技术的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，若出现术语“设置”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本技术中的具体含义。
34.下面结合附图，对本技术的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的各个实施例及实施例中的各个特征可以相互组合。
35.实施例
36.图1是根据本技术一些实施例所示的用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测装置100的应用场景示意图。
37.如图1所示，该用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测装置100可以包括处理设备110、网络120、存储器及终端设备150。
38.该用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测装置100可以对自动驾驶车辆的道路裂缝检测提供帮助。例如可以用于车辆自动驾驶过程中，获取预设行进路径上的待处理图像，并根据待处理图像进行灰度处理，以实现对裂缝特征的提取，进而实现对道路裂缝的检测。需要注意的是，用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测装置100还可以应用在其它需要进行裂缝检测的设备、场景和应用程序中，在此不作限定，任何可以使用本技术所包含的一种用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测方法的设备、场景和/或应用程序都在本技术的保护范围内。
39.处理设备110可以用于处理与自动驾驶车辆的道路裂缝检测相关的信息和/或数据。例如，处理设备110可以获取目标车辆的预设行进路径；处理设备110还可以基于所述预设行进路径获取路径通道上的第一待处理图像、第二待处理图像和第三待处理图像。还例如，处理设备110还可以用于基于所述第一待处理图像、所述第二待处理图像和所述第三待处理图像整合得到合并图像，将所述合并图像通过预处理得到灰度图像。还例如，处理设备110可以基于所述灰度图像进行特征提取，以得到裂缝特征数据，其中所述裂缝特征数据包括裂缝宽度数据、裂缝长度数据和裂缝面积数据。还例如，处理设备110可以基于所述裂缝宽度数据、所述裂缝长度数据和所述裂缝面积数据进行归一化加权求和，以得到裂缝评估分值，判断所述裂缝评估分值与预设分值的大小，并确定修改后行进路径。
40.处理设备110可以是区域的或者远程的。例如，处理设备110可以通过网络120访问存储于终端设备150和存储器中的信息和/或资料。处理设备110可以直接与终端设备150和存储器连接以访问存储于其中的信息和/或资料。处理设备110可以在云平台上执行。例如，该云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分散式云、内部云等中的一种或其任意组合。
41.处理设备110可以包含处理器。该处理器可以处理与自动驾驶车辆的道路裂缝检测相关的数据和/或信息以执行一个或多个本技术中描述的功能。处理器可以包含一个或多个子处理器(例如，单芯处理设备110或多核多芯处理设备110)。仅仅作为范例，处理器可包含中央处理器(cpu)、专用集成电路(asic)、专用指令处理器(asip)、图形处理器(gpu)、物理处理器(ppu)、数字信号处理器(dsp)、现场可编程门阵列(fpga)、可编辑逻辑电路(pld)、控制器、微控制器单元、精简指令集电脑(risc)、微处理器等或以上任意组合。
42.网络120可促进一种用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测装置100中数据和/或信息
的交换。一种展腹动作分析设备中的一个或多个组件(例如，处理设备110、存储器及终端设备150)可以通过网络120发送数据和/或信息给一种用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测装置100中的其他组件。例如，处理设备110可以通过网络120接收用户设定的探测器运行数据。网络120可以是任意类型的有线或无线网络120。例如，网络120可以包括缆线网络120、有线网络120、光纤网络120、电信网络120、内部网络120、网际网络120、区域网络120(lan)、广域网络120(wan)、无线区域网络120(wlan)、都会区域网络120(man)、公共电话交换网络120(pstn)、蓝牙网络120、zigbee网络120、近场通讯(nfc)网络120等或以上任意组合。网络120120可以包括一个或多个网络120进出点。例如，网络120可以包含有线或无线网络120进出点，如基站和/或网际网络120交换点，通过这些进出点，一种用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测装置100的一个或多个组件可以连接到网络120上以交换数据和/或信息。
43.存储器可以与网络120连接以实现与一种用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测装置100的一个或多个组件(例如，处理设备110、终端设备150等)通讯。一种用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测装置100的一个或多个组件可以通过网络120访问存储于存储器中的资料或指令。存储器可以直接与一种用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测装置100中的一个或多个组件(如，处理设备110、终端设备150)连接或通讯。存储器可以是处理设备110的一部分。处理设备110还可以位于终端设备150中。
44.终端设备150可以获取一种用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测装置100中的信息或数据。用户(例如，车辆使用人员)可以通过终端设备150获取路径确定的过程。终端设备150可以包括移动装置、平板电脑、笔记本电脑等中的一种或其任意组合。移动装置可以包括可穿戴装置、智能行动装置、虚拟实境装置、增强实境装置等或其任意组合。可穿戴装置可以包括智能手环、智能鞋袜、智能眼镜、智能头盔、智能手表、智能衣物、智能背包、智能配饰、智能手柄等或其任意组合。智能行动装置可以包括智能电话、个人数字助理(pda)、游戏装置、导航装置、pos装置等或其任意组合。虚拟实境装置和/或增强实境装置可以包括虚拟实境头盔、虚拟实境眼镜、虚拟实境眼罩、增强实境头盔、增强实境眼镜、增强实境眼罩等或以上任意组合。
45.应该注意的是，上述描述仅出于说明性目的而提供，并不旨在限制本技术的范围。对于本领域普通技术人员而言，在本技术内容的指导下，可做出多种变化和修改。可以以各种方式组合本技术描述的示例性的实施例的特征、结构、方法和其他特征，以获得另外的和/或替代的示例性的实施例。例如，存储器可以是包括云计算平台的数据存储设备140，例如公共云、私有云、社区和混合云等。然而，这些变化与修改不会背离本技术的范围。
46.请参照图2，图2所示为本发明实施例提供的一种用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测方法的流程图。一种用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测方法，其包括如下步骤：
47.s110，获取目标车辆的预设行进路径。
48.在步骤s110中，包括建立与所述目标车辆的导航系统的信号连接，并根据所述导航系统中的导航路线，提取得到所述预设行进路径。
49.s120，基于所述预设行进路径获取路径通道上的第一待处理图像、第二待处理图像和第三待处理图像；
50.在步骤s120中，可以根据所述目标车辆的前视摄像头的获取第一待处理图像，根据所述目标车辆的左视摄像头的获取第二待处理图像以及根据所述目标车辆的右视摄像
头的获取第三待处理图像。
51.s130，基于所述第一待处理图像、所述第二待处理图像和所述第三待处理图像整合得到合并图像，将所述合并图像通过预处理得到灰度图像。
52.在步骤s130中可以包括s131-s133。
53.s131，识别合并图像的格式，并针对不同格式的所述合并图像进行解码处理。
54.s132，针对合并图像进行灰度化处理，并进行灰度拉伸，以得到增强处理图像，其中，灰度拉伸包括在灰度化处理的级数上增大灰度级数。
55.s133，基于所述增强处理图像进行边缘增强，以得到所述灰度图像。
56.可以理解的是，一个图像处理软件首要解决的困难是多种图像格式的识别，压缩过的图片是无法直接进行数字化处理的，如jpeg,gif等格式的图片，这时首先要对图像文件解压缩。图像的数字化处理主要针对图像中的各个像素进行相应的处理。其中，jpg、png、gif、bmp,、wmf、ico，有时也能解码tiff。解码后的图像是ddb，再转成dib后，即可进行常规图像处理。
57.s140，基于所述灰度图像进行特征提取，以得到裂缝特征数据，其中所述裂缝特征数据包括裂缝宽度数据、裂缝长度数据和裂缝面积数据。
58.在步骤s140中，可以基于所述灰度图像中灰度值为0的像素个数占总像素个数的百分比，求得裂缝面积数据；基于所述灰度图像糅合成的单像素宽线，获取裂缝骨架，并基于所述裂缝骨架的长边像素点个数得到裂缝长度数据；基于所述裂缝骨架的短边像素点个数得到裂缝短边数据。
59.s150，基于所述裂缝宽度数据、所述裂缝长度数据和所述裂缝面积数据进行归一化加权求和，以得到裂缝评估分值，判断所述裂缝评估分值与预设分值的大小，并确定修改后行进路径。
60.在步骤s150中可以包括s151-152。
61.s151：
62.x＝a1*s a2*l a3*d
63.其中，x为裂缝评估分值，s为裂缝面积数据，l为裂缝长度数据，d为裂缝宽度数据
64.s152，若裂缝评估分值小于或等于预设分值，则确定修改后行进路径为目标车辆的预设行进路径；若裂缝评估分值大于预设分值，则针对裂缝所在位置，进行路径偏移，以得到修改后行进路径。
65.此外，本技术实施例提供一种用于自动驾驶车辆的道路裂缝检测装置，包括：数据获取模块111，用于获取目标车辆的预设行进路径；基于预设行进路径获取路径通道上的第一待处理图像、第二待处理图像和第三待处理图像；图像处理模块112，用于基于第一待处理图像、第二待处理图像和第三待处理图像整合得到合并图像，将合并图像通过预处理得到灰度图像；特征提取模块113，用于基于灰度图像进行特征提取，以得到裂缝特征数据，其中裂缝特征数据包括裂缝宽度数据、裂缝长度数据和裂缝面积数据；路径确定模块114，用于基于裂缝宽度数据、裂缝长度数据和裂缝面积数据进行归一化加权求和，以得到裂缝评估分值，判断裂缝评估分值与预设分值的大小，并确定修改后行进路径
66.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实
施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rox、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
67.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备110的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备110的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
68.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备110以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
69.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备110上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
70.显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。