一種用于車(chē)道偏離預(yù)警的車(chē)道線檢測(cè)方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明提供一種用于車(chē)道偏離預(yù)警的車(chē)道線檢測(cè)方法，包括：A1.邊緣檢測(cè)步驟，包括：a1.用階梯型邊緣檢測(cè)算法Canny算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，通過(guò)動(dòng)態(tài)閾值確定Canny算子的高閾值與低閾值；b1.去除干擾邊緣，包括：設(shè)置滑動(dòng)窗口濾波器濾除圖像中的垂直橫向直線；用Sobel梯度算子計(jì)算圖像中像素點(diǎn)的方向梯度，再用反正切求出該像素點(diǎn)的方向角度，根據(jù)角度大小進(jìn)行方向梯度濾波；A2.車(chē)道線識(shí)別步驟，具體包括：a2.通過(guò)Hough變換檢測(cè)出多條直線，根據(jù)直線所處圖像的位置與斜率來(lái)確定車(chē)道線；b2.通過(guò)左右兩車(chē)道線的位置、斜率和夾角關(guān)系判斷確定的車(chē)道線是否符合要求。本發(fā)明提高車(chē)道偏離報(bào)警的抗噪聲和抗干擾的能力，具有較強(qiáng)的魯棒性，并提高檢測(cè)效率。
【專(zhuān)利說(shuō)明】一種用于車(chē)道偏離預(yù)警的車(chē)道線檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】和車(chē)道偏離預(yù)警【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種用于車(chē)道偏離預(yù)警的車(chē)道線檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]交通安全一直是人們關(guān)心的重要問(wèn)題之一，在高速公路上每年都會(huì)發(fā)生很多交通事故，造成了嚴(yán)重的人員傷亡和巨大的經(jīng)濟(jì)損失，因此，開(kāi)發(fā)先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)具有重要的意義。機(jī)器視覺(jué)探測(cè)技術(shù)具有信息量大、成本低和檢測(cè)范圍廣等優(yōu)點(diǎn)，成為當(dāng)前研發(fā)的主流探測(cè)技術(shù)。
[0003]車(chē)道偏離預(yù)警(Lane Departure Warning,簡(jiǎn)稱(chēng):LDW)系統(tǒng)是高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(Advanced Driver Assistance Systems,簡(jiǎn)稱(chēng):ADAS)的其中一種，是一項(xiàng)汽車(chē)駕駛安全輔助系統(tǒng)。當(dāng)傳感元件偵測(cè)到車(chē)輛偏離車(chē)道時(shí)，若駕駛者因疲勞或疏忽而未打下轉(zhuǎn)換車(chē)道的方向燈訊號(hào)，系統(tǒng)會(huì)發(fā)出警示訊號(hào)以提醒駕駛者返回車(chē)道。車(chē)道偏離報(bào)警(LDW)系統(tǒng)目前以攝像頭為主要傳感器，基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)探測(cè)并跟蹤車(chē)道線，結(jié)合駕駛員特性判斷車(chē)輛是否有偏離出車(chē)道的危險(xiǎn)，危險(xiǎn)時(shí)為駕駛員提供聲音、燈光及震動(dòng)警示。
[0004]其中，車(chē)道偏離報(bào)警的車(chē)道線檢測(cè)方法對(duì)車(chē)道偏離報(bào)警系統(tǒng)的可靠性和準(zhǔn)確性影響較大，現(xiàn)有的車(chē)道線檢測(cè)方法計(jì)算過(guò)程復(fù)雜、占用資源多、抗噪聲和抗干擾的能力不強(qiáng)，檢測(cè)效率低。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種用于車(chē)道偏離預(yù)警的車(chē)道線檢測(cè)方法，能提高抗噪聲和抗干擾的能力，具有較強(qiáng)的魯棒性，有效地對(duì)車(chē)道線進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，并提高檢測(cè)效率。
[0006]本發(fā)明提供一種用于車(chē)道偏離預(yù)警的車(chē)道線檢測(cè)方法，包括:
[0007]A0.圖像預(yù)處理步驟，具體包括:
[0008]a0.確定初始檢測(cè)區(qū)域，
[0009]b0.采集所述初始檢測(cè)區(qū)域的彩色圖像，
[0010]C0.對(duì)所述彩色圖像進(jìn)行灰度化處理，
[0011]d0.用中值濾波法對(duì)圖像去噪；
[0012]其關(guān)鍵在于，還包括:
[0013]Al.邊緣檢測(cè)步驟,具體包括:
[0014]al.用階梯型邊緣檢測(cè)算法Canny算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，通過(guò)動(dòng)態(tài)閾值確定Canny算子的高閾值與低閾值；
[0015]b1.去除干擾邊緣，包括:
[0016]設(shè)置滑動(dòng)窗口濾波器濾除圖像中的垂直橫向直線；
[0017]用Sobel梯度算子計(jì)算圖像中像素點(diǎn)的方向梯度，再用反正切求出該像素點(diǎn)的方向角度，根據(jù)角度大小進(jìn)行方向梯度濾波；
[0018]A2.車(chē)道線識(shí)別步驟，具體包括:
[0019]a2.通過(guò)Hough變換檢測(cè)出多條直線，根據(jù)直線所處圖像的位置與斜率來(lái)確定車(chē)道線；
[0020]b2.通過(guò)左右兩車(chē)道線的位置、斜率和夾角關(guān)系判斷確定的車(chē)道線是否符合要求。
[0021]作為本發(fā)明的改進(jìn)方案，邊緣檢測(cè)步驟Al中的步驟al包括:
[0022]all.計(jì)算檢測(cè)區(qū)域內(nèi)圖像的像素灰度平均值；
[0023]al2.進(jìn)一步計(jì)算檢測(cè)區(qū)域內(nèi)圖像的像素灰度方差；
[0024]al3.實(shí)驗(yàn)測(cè)試各種道路環(huán)境情況，得出各路況環(huán)境中的檢測(cè)圖像的像素灰度平均值和方差取值分布；
[0025]al4.根據(jù)圖像的像素灰度平均值和方差取值，判斷路況環(huán)境，不同的路況環(huán)境下對(duì)圖像采用不同的Canny算子的高低檢測(cè)閾值，各路況環(huán)境下采用的高閾值及低閾值通過(guò)經(jīng)驗(yàn)值獲取。
[0026]作為本發(fā)明的改進(jìn)方案，在邊緣檢測(cè)步驟Al中的步驟bl中，具體地:
[0027]所述滑動(dòng)窗口濾波器通過(guò)預(yù)設(shè)大小的窗口在圖像上滑動(dòng)，刪除窗口內(nèi)出現(xiàn)的垂直和橫向的直線，判斷刪除的條件是垂直或橫向邊緣像素點(diǎn)數(shù)是否達(dá)到設(shè)定值。
[0028]作為本發(fā)明進(jìn)一步的改進(jìn)方案，在邊緣檢測(cè)步驟Al中的步驟bl中，具體地:
[0029]用Sobel梯度算子計(jì)算圖像中像素點(diǎn)的方向梯度的Gx，Gy和方向角度Θ的計(jì)算式如下:
【權(quán)利要求】
1.一種用于車(chē)道偏離預(yù)警的車(chē)道線檢測(cè)方法，其特征在于，包括:Al.邊緣檢測(cè)步驟，具體包括:al.用階梯型邊緣檢測(cè)算法Canny算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，通過(guò)動(dòng)態(tài)閾值確定Canny算子的高閾值與低閾值；bl.去除干擾邊緣，包括:設(shè)置滑動(dòng)窗口濾波器濾除圖像中的垂直橫向直線；用Sobel梯度算子計(jì)算圖像中像素點(diǎn)的方向梯度，再用反正切求出該像素點(diǎn)的方向角度，根據(jù)角度大小進(jìn)行方向梯度濾波；A2.車(chē)道線識(shí)別步驟，具體包括:a2.通過(guò)Hough變換檢測(cè)出多條直線，根據(jù)直線所處圖像的位置與斜率來(lái)確定車(chē)道線；b2.通過(guò)左右兩車(chē)道線的位置、斜率和夾角關(guān)系判斷確定的車(chē)道線是否符合要求。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于車(chē)道偏離預(yù)警的車(chē)道線檢測(cè)方法，其特征在于:邊緣檢測(cè)步驟Al中的步驟al包括:all.計(jì)算檢測(cè)區(qū)域內(nèi)圖像的像素灰度平均值；al2.進(jìn)一步計(jì)算檢測(cè)區(qū)域內(nèi)圖像的像素灰度方差；al3.實(shí)驗(yàn)測(cè)試各種道路環(huán)境情況，得出各路況環(huán)境中的檢測(cè)圖像的像素灰度平均值和方差取值分布；al4.根據(jù)圖像的像素灰度平均值和方差取值，判斷路況環(huán)境，不同的路況環(huán)境下對(duì)圖像采用不同的Canny算子的高低檢測(cè)閾值，各路況環(huán)境下采用的高閾值及低閾值通過(guò)經(jīng)驗(yàn)值獲取。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的用于車(chē)道偏離預(yù)警的車(chē)道線檢測(cè)方法，其特征在于:在邊緣檢測(cè)步驟Al中的步驟bl中，具體地:所述滑動(dòng)窗口濾波器通過(guò)預(yù)設(shè)大小的窗口在圖像上滑動(dòng)，刪除窗口內(nèi)出現(xiàn)的垂直和橫向的直線，判斷刪除的條件是垂直或橫向邊緣像素點(diǎn)數(shù)是否達(dá)到設(shè)定值。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用于車(chē)道偏離預(yù)警的車(chē)道線檢測(cè)方法，其特征在于:車(chē)道線識(shí)別步驟A2中的步驟a2包括:a21.累計(jì)概率霍夫變換返回直線的兩端坐標(biāo)(line[l].X, line [I].y)、( line [2].x,line [2].y),計(jì)算 x 軸的中值 x_med= (line [I].x+line[2].x)/2 ；a22.設(shè)道路圖像寬度為W，如果x_med〈W/2，將直線判斷為左車(chē)道線候選直線，相反，如果x_med>W/2，將直線判斷為右車(chē)道線候選直線；a23.分別確定左右車(chē)道線候選直線的直線方程y=kx+b ；a24.由所述直線方程確定直線位置和斜率，根據(jù)結(jié)構(gòu)化道路的特點(diǎn)，初始時(shí)將靠車(chē)道內(nèi)側(cè)滿(mǎn)足設(shè)定長(zhǎng)度的直線判別為車(chē)道線；車(chē)道線識(shí)別步驟A2中的步驟b2包括:b21.判斷左右車(chē)道線的交叉點(diǎn)是否處于圖像合理位置；b22.判斷左右車(chē)道線的夾角是否處于合理的角度范圍；b23.分別判斷左車(chē)道線、右車(chē)道線的前后斜率變化是否小于設(shè)定閾值。通過(guò)仿真測(cè)試得到的經(jīng)驗(yàn)值確定所述圖像合理位置、合理的角度范圍和斜率變化閾值。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于車(chē)道偏離預(yù)警的車(chē)道線檢測(cè)方法，其特征在于，還包括:A3.車(chē)道線跟蹤識(shí)別步驟，具體包括:a3.若在初始檢測(cè)區(qū)域檢測(cè)到車(chē)道線，以車(chē)道線為中心，水平向兩邊擴(kuò)展設(shè)定數(shù)量的像素，建立感興趣區(qū)域ROI，ROI呈平行四邊形；b3.對(duì)新建的ROI進(jìn)行圖像預(yù)處理步驟AO中的濾波去噪步驟d0、邊緣檢測(cè)步驟Al和車(chē)道線識(shí)別步驟A2，在車(chē)道線識(shí)別步驟A2中的步驟a2中，從候選車(chē)道直線中選擇與上一幀車(chē)道線斜率和位置差別最小的直線作為當(dāng)前幀的車(chē)道線；c3.在車(chē)道線識(shí)別步驟A2中的步驟b2中，如果判斷車(chē)道線跟蹤識(shí)別失敗，在初始檢測(cè)區(qū)域重新檢測(cè)車(chē) 道線，再返回步驟a3 ;如果判斷車(chē)道線跟蹤識(shí)別成功，處理下一幀，返回步驟a3。
【文檔編號(hào)】G06K9/60GK103593649SQ201310513824
【公開(kāi)日】2014年2月19日 申請(qǐng)日期:2013年10月24日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月24日
【發(fā)明者】潘藝, 胡元峰, 潘翔 申請(qǐng)人:惠州華陽(yáng)通用電子有限公司