專利名稱：基于灰度圖像的智能車輛偏離車道預警裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本實用新型涉及圖像自動識別技術(shù)領(lǐng)域，具體的說，涉及一種利用灰度圖像來處理車輛車道標志線的識別和預警的裝置。
背景技術(shù)：
在全球汽車發(fā)展過程中，汽車偏離車道引發(fā)的交通事故造成了大量的人員傷亡和財產(chǎn)損失，因此汽車的主動安全性就變得越來越被人們重視，目前，車道偏離預警系統(tǒng)的研究主要集中在基于圖像處理的車道偏離預警系統(tǒng)上。在基于圖像處理的車道偏離預警系統(tǒng)中，采用預處理的方法來獲取車輛周圍環(huán)境信息，其中國內(nèi)的道路識別方法是對采集的圖像進行預處理，經(jīng)過濾波、邊緣檢測等中間環(huán)節(jié)然后將圖像二值化，雖然可以看到這種方法在天氣和道路條件好的情況下是可以接受的，但是，要是在一些復雜的環(huán)境下，對圖像進行二值化可以造成大量的信息的丟失，這樣就使得道路的識別增加了不少的難度，而且對于實時性的要求也不能滿足，因此我們對于應用預處理的方法要作進一步的改善和提高。另外強調(diào)重要的一點就是要對采集的圖像處理的實時性要比圖像預處理更加強大，這樣才能更加有效的避免事故的發(fā)生。
發(fā)明內(nèi)容針對現(xiàn)在技術(shù)存在的車輛偏離車道預警系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的復雜性，而且實時性不好的缺陷，本實用新型的目的在于，提供一種基于灰度圖像的智能車輛偏離車道預警裝置，該裝置通過灰度圖像處理識別出車道兩旁邊沿，為車道標識線的識別和提取提供一個實時性較強的裝置。為了實現(xiàn)上述任務，本實用新型采取如下的解決方案一種基于灰度圖像的智能車輛偏離車道預警裝置，其特征在于，該裝置包括一個安裝在汽車的正前方CXD攝像頭，用于行駛過程中對車輛前方連續(xù)地進行視頻采集；—個基于灰度圖像處理模塊，用于對CXD攝像頭采集的視頻進行識別和處理，將其標識線提取出來；一個偏離判斷分析模塊，用于對提取的標識線進行偏離分析；一個報警器，用于當車道發(fā)生偏離時發(fā)出報警信號；CXD攝像頭與灰度圖像處理模塊相連接，灰度圖像處理模塊與偏離判斷分析模塊連接，偏離分析模塊上連接報警器。本實用新型的其它特點是所述的CCD攝像頭安裝在車輛前端縱向中心線上，報警器選擇車載揚聲器。本實用新型的主要優(yōu)點在于C⑶攝像頭將采集到的信息不進行圖像預處理，而是進行灰度處理進行圖像的灰度統(tǒng)計，通過道路邊界的灰度和梯度信息建立標志函數(shù)，將其標識線提取出來。基于灰度圖像上道路邊界的灰度和梯度信息構(gòu)造基于小塊統(tǒng)計的目標函數(shù)，能有效地去除復雜環(huán)境下的各種噪聲并且識別出車道線，然后判斷車輛是否偏離車道而進行報警。避免了預處理過程中大量信息的丟失，此裝置結(jié)構(gòu)簡單、實時性高，能顯著提高車輛行駛的主動安全性，減少事故的發(fā)生。

圖1是本實用新型的結(jié)構(gòu)示意圖；圖2是本實用新型圖像處理模塊原理流程圖；以下根據(jù)附圖對本實用新型作出進一步的說明。
具體實施方式
傳統(tǒng)的道路識別方法是用預處理對圖像進行二值化，這樣丟失了大量有效的信息。本實用新型的基于灰度圖像的智能車輛偏離車道預警裝置，其主要的設(shè)計思路是先對采集到的圖像進行灰度圖像的統(tǒng)計，然后用道路邊界的灰度信息和邊緣線的灰度梯度信息，綜合其圖像的一些特點，將標志函數(shù)建立，目的是看擬合質(zhì)量的好壞，因此就可以將標識線提取出來，然后將其信息輸入到偏離判斷分析模塊進行偏離分析，從而達到預期的效果。其結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示，包括在車輛前端縱向中心線上安裝的CCD攝像頭，CCD攝像頭將采集到的圖像傳輸?shù)交叶葓D像處理模塊，圖像處理模塊與偏離判斷分析模塊連接，偏離分析模塊上連接報警器。車輛行駛過程中，CCD攝像頭對路面進行連續(xù)攝像后，將圖像傳輸?shù)交叶葓D像處理模塊，灰度圖像處理模塊基于目標函數(shù)建立和擬合曲線的基礎(chǔ)上，對采集到的圖像進行灰度圖像處理，然后找出車道標識線，將車道標識線進行偏離分析，最后發(fā)出預警響鈴。在灰度圖像處理模塊中，需要有下面的步驟才能完成該模塊的任務。具體步驟如下(1)、建立道路邊界的拋物線模型現(xiàn)在通常所指的道路識別是在給定的笛卡爾直角坐標系中，用一條曲線高精確的擬合道路邊界，找到邊界線在該笛卡爾直角坐標系中的代數(shù)方程，由于路面大多數(shù)是直線型，但是還要考慮到道路有較小曲率的情況，另外還要考慮到實時性的要求，因此建立的方程模型為二次拋物線模型，采用二次拋物線模型擬合道路邊界，實現(xiàn)了直路和彎路識別方法的初步統(tǒng)一，而且采用灰度圖像處理的實時性比圖像預處理要高的多。二次拋物線模型如以下公式(1)所示χ = ay2+by+c(1)從公式(1)中可以明顯的看到a的值能反映出其大致的結(jié)構(gòu)圖形和變化趨勢，如果a = 0時說明代表的是直線邊界；如果a大約0，說明道路是向右轉(zhuǎn)的；如果a小于0，說明道路是向左轉(zhuǎn)的。如果y無限接近與0，那么二次項是高階無窮小，可以略去，所以b的值大致就可以說明圖像底部道路邊界的斜率。C的值說明了它與χ軸的交點坐標，得到此交點位置能幫助得知c的值。(2)、建立目標函數(shù)這里所提到的目標函數(shù)是用來作為評價擬合質(zhì)量的指標的，要想建立目標函數(shù)就要在道路邊界中搜索拋物線方程，然后找到最大的一條作為道路邊界擬合曲線，所以搜索到目標函數(shù)是道路識別的極為重要的關(guān)鍵問題，首先要將道路特征值進行分析，在分析特征值之前，先了解一下為什么不用圖像的預處理來提取道路邊界，在預處理的過程中產(chǎn)生了大量的噪聲，而這些噪聲丟失了大量的信息，而要在丟失大量的信息后提取邊界是很困難的事情。它所丟失信息的原因有兩條首先在圖像預處理中，閾值的分割是重要的一步，若閾值分割的不當那么就導致整體圖像的信息發(fā)生改變，就像路面和道路的邊界上的噪聲處理中，在二值化處理之后丟失了梯度的信息。其次，預處理中的灰度圖像不能考慮路面與邊緣線的灰度相對值的大小。所以要對道路特征進行分析處理才行要找到灰度特征和梯度特征是該環(huán)節(jié)最重要的部分。其次，目標函數(shù)要進行小塊的統(tǒng)計和選取，通常選取的小塊有 3*3或5*5的小塊來作為統(tǒng)計的最小單位，經(jīng)過對比分析可以得出采用5*5的小塊來分割坐標軸，之后在拋物線的位置間隔處得到5*5的小塊有η個。再次，提取灰度特征。因為道路邊緣與路面間有著很明顯的灰度差，因此可以作為道路邊緣的一個特征，這樣在每一幅圖像的識別時，中間底部路面位置進行選取一塊然后統(tǒng)計灰度均值，然后將其濾波后作為路面的灰度特征。然后，提取梯度特征。在研究道路識別的過程中，得知路面與道路邊緣的交界之處有著較為明顯的灰度梯度，對于在有大量噪聲的情況下，小塊的圖像的梯度特征可能不明顯，但是對于整個的道路邊緣線來講，小塊的內(nèi)部的差別是非常明顯的，因此可以提取出來。因此提取出來的方法如下1)在右上半塊間和左上半塊間=T1 (i) = |Mleft_up_Mright_d。wn| ；2)左下半塊和右上半塊間T2(i) = |Mright_up_Mleft_d。wn| ；3)上半塊和下半塊間T3(i) = I Mup-Mdmm I ；4)右半塊和左半塊間T4(i) = I Mleft-Mright I,其中T1⑴、T2 (i)、T3 (i)、T4 (i)分別是分塊情況下的第i個小塊內(nèi)兩部分的灰度均值之差，而 Mleft—d_、Mleft—d_、Mdownλ Mleft 分別是第i個小塊的灰色位置的灰度均值。最后，確立目標函數(shù)綜合上述小塊的灰度特征和快內(nèi)的灰度均值差特征，和統(tǒng)計的小塊的信息，建立了下面的評價目標函數(shù)左邊界的目標函數(shù)為
-Y\am{i) +β,Τ^Ιο^ <b<2
η !=ιF(a>,c) = J -Y [αΔΜ^ + ^Γ^/) +>- 2
η ι=ι
-Σ i^ii) + PJ1 (/) + β J4 (/)], b<Q.5
η !=1同理也可以得出右邊界的目標函數(shù)，在這里就省略了，其中AM(i)是拋物線上的第i個小塊的灰度均值與路面平均灰度的差值，α是權(quán)系數(shù)。之后安裝上述公式和算法利用matlab進行編程處理，得出道路識別線。(3)、發(fā)出預警執(zhí)行控制系統(tǒng)將其參數(shù)提取出來后，根據(jù)所規(guī)定的原來的車道夾角來判斷車輛是否發(fā)生偏離，我們采用車道的兩個右側(cè)同位角之和4 來判斷車輛是否偏移在左側(cè)的判斷方法是減大于左側(cè)臨界角與右側(cè)臨界角的和時就發(fā)出報警信號在右側(cè)的判斷方法是戎小于左側(cè)臨界角與右側(cè)臨界角的和時就發(fā)出報警信號。
權(quán)利要求1.一種基于灰度圖像的智能車輛偏離車道預警裝置，其特征在于，該裝置包括一個安裝在汽車的正前方CCD攝像頭，用于行駛過程中對車輛前方連續(xù)地進行視頻采集；一個基于灰度圖像處理模塊，用于對CCD攝像頭采集的視頻進行識別和處理，將其標識線提取出來；一個偏離判斷分析模塊，用于對提取的標識線進行偏離分析； 一個報警器，用于當車道發(fā)生偏離時發(fā)出報警信號；CCD攝像頭與灰度圖像處理模塊相連接，灰度圖像處理模塊與偏離判斷分析模塊連接， 偏離分析模塊上連接報警器。
2.如權(quán)利要求1所述的基于灰度圖像的智能車輛偏離車道預警裝置，其特征在于，所述的報警器選擇車載揚聲器。
3.如權(quán)利要求1所述的基于灰度圖像的智能車輛偏離車道預警裝置，其特征在于，所述的CCD攝像頭安裝在車輛前端縱向中心線上。
專利摘要本實用新型公開了一種基于灰度圖像的智能車輛偏離車道預警裝置，包括在車輛前端縱向中心線上安裝的CCD攝像頭，CCD攝像頭將采集到的圖像傳輸?shù)交叶葓D像處理模塊，圖像處理模塊與偏離判斷分析模塊連接，偏離分析模塊上連接報警器。利用灰度圖像上道路邊界的灰度和梯度信息構(gòu)造基于小塊統(tǒng)計的目標函數(shù)，能有效地去除復雜環(huán)境下的各種噪聲并且識別出車道線，然后判斷車輛是否偏離車道而進行報警。此裝置結(jié)構(gòu)簡單、實時性高，能顯著提高車輛行駛的主動安全性，減少事故的發(fā)生。
文檔編號G06K9/00GK202243454SQ201120363369
公開日2012年5月30日 申請日期2011年9月26日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月26日
發(fā)明者盧吉國, 吉跟昌, 牛振乾, 簡林莎, 袁紹鵬, 郎明華, 閻景波 申請人:長安大學