基于视觉测量的路崖槽高度自动测量方法

马兆敏 胡 波

（广西科技大学电气与信息工程学院，广西 柳州 545000）

0 引言

车辆在平行泊车时， 路崖槽作为道路边缘是泊车位的标线之一。 对驾驶员在调整汽车位置入库的过程中， 有一定高度的路崖槽会对驾驶技术提出更高要求。 入库车辆操作的每一步中， 车辆最好能尽量靠近路崖槽， 但一旦车胎接触到路崖槽， 有一定高度的路崖槽会对车辆轮胎造成损伤。 路崖槽高度的准确量化信息对驾驶员来说非常重要。

机器视觉测量技术由于其非接触性、成本低、速度快、 信息量丰富等优势， 应用到车辆安全行驶的课题研究已经开展很多。 引入视觉对道路检测的研究中，2013 年郭春钊等提出了基于立体视觉的可行驶道路区域与非道路区域间边界的检测方法， 巧妙的建立了状态序列的观测概率函数，以寻找道路/非道路边界的最优状态序列[1]。 2017 年王世峰等基于机器学习的基本原理， 提出使用加速度传感器和相机特征数据融合对路面类型进行分类的方法， 使用两种传感器数据特征融合方法， 不但识别精度有所提高， 而且其可靠性和适应性也都优于单独使用加速度数据或路面图像数据[2]。 邓燕子等针对传统图模型分割算法提取的物体边缘不够精细， 难以适应复杂道路场景布局的问题，提出了一种基于多层图模型推理的道路场景分割(HGI)算法[3]。杜凯等针对大多数道路检测方法存在光照变化敏感，阴影导致误检、漏检等问题，提出了一种改进的光照不变道路检测算法[4]。 这些基于视觉的检测集中在道路本身的数据分析， 而对于道路边界路崖槽高度的定量分析却不多见。 而对于保障车辆安全行驶的障碍高度及位置参数的测量， 已有一些学者开展相关研究。 2015 年胡亚利等通过插值法和最小二乘法建立景物的图像高度与实际高度之间的映射关系，建立车载摄像机标定模型， 并据此对障碍高度进行测量[5]。2016 年罗逍等提出了一种基于雷达和图像融合的车辆宽度和位置测量方法，根据图像中目标的阴影或雷达探测目标在图像中的投影生成目标假设区域[6]。 2018 年王铮等提出一种基于双目视觉的自动导引车 (AGV)障碍物检测与避障方法[7]。

本文引入机器视觉系统，结合视觉测量算法，对路崖槽高度进行定量的分析研究。

1 基于视觉测量的路崖槽高度测量方法

按视觉测量的方法， 路崖槽高度定量分析可以分为4 个步骤。 首先， 对摄像机系统进行路平面上的标定， 得到路面标定点在图像上的位置信息。 其次在标定点位置分别布置高度标定物进行图像采集， 并建立标定物各图像高度与实际高度的对应关系表。 再次，对路崖槽进行图像采集， 获路崖槽路面上的特征点位置， 并据此选取该特征点可依据的标定物图像高度与实际高度的对应关系表。 最后， 求取路崖槽缝隙线边缘特征点， 并据此得到其图像上的距离， 结合上步中选择好的关系表，按插值法求取路崖槽高度。

1.1 摄像机系统道路平面标定点的标定

在道路平面上布置标定纸， 用摄像机系统采集图像，如图1 所示。 建立图像坐标系，如图2 所示。 通过图像坐标提取软件对标定纸中灰白相间的标定点提取其图像坐标(u，v)。

图1 道路平面标定纸图像

图2 图像坐标系

2.2 建立各标定点处高度标定物图像高度与实际高度的对应关系表

在标定点位置分别布置高度标定物进行图像采集， 只采集高度标定物在图像中完整出现的情况。 设有n 个标定点处能采集到完整的高度标定物图像。 其中布置在标定点C 的高度标定物图像如图3 所示。

通过图像坐标提取软件分别提取标定点上标定物特征点的图像位置坐标， 并建立图像距离与实际高度的对应关系表。

2.3 确定被测路崖槽所参考的路面标定点

在路崖槽施工时， 工人拼接路崖砖会形成明显的水泥连接缝。 如图4 所示，AB 为拍摄到的路崖槽缝隙线。 对路崖槽进行图像采集， 需要采集到包含有缝隙线的图像，以此缝隙线与地面接触处为特征点，如图4中的A 点。 通过图像坐标提取软件获取该特征点在图像中的位置坐标。

求此特征点和步骤1 中获得的路面各标定点的距离， 获取与之最近的路面标定点， 从而选择此标定点的图像高度与实际高度对应关系表进行后续计算。

2.4 路崖槽高度计算

通过图像坐标提取软件对路崖槽缝隙线体现高度的边缘特征点，例如图4 中的A、B 两点。 根据两点间的距离公式，计算路崖槽缝隙线的图像高度。例如图4中AB 间的图像距离即为路崖槽缝隙线的图像高度。结合上步中选择好的关系表， 通过插值法求得路崖槽高度。

3 实验结果及分析

在广西科技大学教学楼之间的道路中进行实验数据采集。 摄像机距离地面的高度为86cm；拍摄图像的像素为640480。

图3 高度标定物图像

图4 路崖槽图像

图1 为采集到的道路平面上布置标定纸的图像，图像坐标系如图2 所示。 提取标定点图像坐标表。

实验下的摄像机拍摄系统所采集到路崖槽图像如图4 所示。AB 为路崖槽的缝隙线。缝隙线与地面接触特征点为A 点。 通过图像坐标提取软件获得该点的图像坐标见表1。分别计算此点与各路面标定点的距离。由此可知A 点和道路平面标定点C 点最近（C 点如图3 所 示）。

表1 路崖槽高度特征点数据表

提取路崖槽缝隙线的特征点A、B 点（见图4）的图像坐标，由两点间距离公式求得该路崖槽缝隙线的图像高度，见表1。 由插值法计算路崖槽缝隙线的世界坐标系下实际高度为9.4cm。 经现场用直尺直接测量， 测得路崖槽高度为9.3cm。 该方法的测量误差为0.1cm，相对误差为1%。

4 结束语

本文通过先求出路面标定点的图像位置， 再在各标定点处布置标定物的方法， 经过两次标定求得路崖槽高度。 路崖槽是道路的重要部分， 其高度信息为驾驶安全提供保障， 利用机器视觉测量路崖槽高度相对其他传感器更易于实现。