一種車道檢測方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明適用于智能交通【技術領域】，提供了一種車道檢測方法及裝置，所述方法包括：車輛通過視頻采集裝置獲取道路的視頻圖像；在視頻圖像中，檢測邊界線以及車道線，并獲取所述車道線的數量；根據邊界線的像素坐標以及所述車道線的像素坐標，生成兩者之間的圖像距離，根據所述圖像距離以及所述車道線的數量生成圖像車道寬度；根據預設的車輛參考點的像素坐標以及所述車道線的像素坐標，生成兩者之間的圖像車輛距離；根據所述圖像車道寬度、所述圖像車輛距離以及預先建立的車道模型，確定所述車輛所在車道；將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統，以完成所述車輛所在車道的數據采集。本發(fā)明可以準確分析道路網交通運行狀況，緩解了交通壓力。
【專利說明】一種車道檢測方法及裝置
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于智能交通【技術領域】，尤其涉及一種車道檢測方法及裝置。
【背景技術】
[0002]隨著城市車輛數量的逐漸增多，同一條道路的車輛也越來越多，交通越來越堵塞，車輛進行車道定位，定位后得到車輛所在的車道，將車輛所在的車道上傳至路況采集系統，以使交通管理部門可以通過路況采集系統，分析道路網交通運行狀況，實現交通的管理，緩解交通壓力，提供有效的信息服務方便大眾的出行。
[0003]然而，現有的車道定位通常通過GPS數據進行分析和處理，其無法準確獲取自身所在的車道。因為GPS數據通常由車載GPS提供，而車載GPS提供的GPS數據一般存在較大的誤差，因此對誤差較大數據進行的分析，得到車輛所處的車道也存在較大的誤差，后續(xù)車輛會將存在較大誤差的車道上傳至路況采集系統，后續(xù)交通管理部門會根據較大誤差的車道，分析道路網交通運行狀況，從而導致分析道路網交通運行狀況不準確，難以有效管理交通，難以有效緩解交通壓力，難以提供有效的信息服務方便大眾的出行。

【發(fā)明內容】

[0004]本發(fā)明實施例的目的在于提供一種車道檢測方法，旨在解決現有的車道定位通常通過GPS數據進行分析和處理，其無法準確獲取自身所在的車道，后續(xù)車輛會將存在較大誤差的車道上傳至路況采集系統，導致交通管理部門分析道路網交通運行狀況不準確，難以實現交通的管理，難以緩解交通壓力，難以提供有效的信息服務方便大眾的出行的問題。
[0005]本發(fā)明實施例是這樣實現的，一種車道檢測方法，包括:
[0006]車輛通過視頻采集裝置獲取道路的視頻圖像；
[0007]在所述視頻圖像中，檢測邊界線以及車道線，并獲取所述車道線的數量；
[0008]根據所述邊界線的像素坐標以及所述車道線的像素坐標，生成兩者之間的圖像距離，根據所述圖像距離以及所述車道線的數量生成圖像車道寬度；
[0009]根據預設的車輛參考點的像素坐標以及所述車道線的像素坐標，生成兩者之間的圖像車輛距離；
[0010]根據所述圖像車道寬度、所述圖像車輛距離以及預先建立的車道模型，確定所述車輛所在車道；
[0011]將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統，以完成所述車輛所在車道的數據采集;
[0012]其中，所述圖像車道寬度為圖像中兩條車道線之間的水平距離。
[0013]本發(fā)明實施例的另一目的在于提供一種車道檢測裝置，包括:
[0014]獲取單元，用于車輛通過視頻采集裝置獲取道路的視頻圖像；
[0015]檢測單元，用于在所述視頻圖像中，檢測邊界線以及車道線，并獲取所述車道線的
數量；[0016]第一生成單元，用于根據所述邊界線的像素坐標以及所述車道線的像素坐標，生成兩者之間的圖像距離，根據所述圖像距離以及所述車道線的數量生成圖像車道寬度；
[0017]第二生成單元，用于根據預設的車輛參考點的像素坐標以及所述車道線的像素坐標，生成兩者之間的圖像車輛距離；
[0018]確定單元，用于根據所述圖像車道寬度、所述圖像車輛距離以及預先建立的車道模型，確定所述車輛所在車道；
[0019]上傳單元，用于將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統，以完成所述車輛所在車道的數據采集；
[0020]其中，所述圖像車道寬度為圖像中兩條車道線之間的水平距離。
[0021]在本發(fā)明實施例中，根據所述圖像車道寬度、所述圖像車輛距離以及預先建立的車道模型，確定所述車輛所在車道；將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統，車輛無需與外界進行信息的交互，即可完成車輛的車道定位，車輛可以準確獲取自身所在的車道，后續(xù)車輛不會將存在較大誤差的車道上傳至路況采集系統，從而交通管理部門可以準確分析道路網交通運行狀況，實現了交通的管理，緩解了交通壓力，并能提供有效的信息服務方便大眾的出行。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0022]圖1是本發(fā)明實施例提供的車道檢測方法的實現流程圖；
[0023]圖2是本發(fā)明實施例提供的劃分左邊界線、右邊界線的較佳樣例圖；
[0024]圖3是本發(fā)明實施例提供的車道檢測裝置的結構框圖。
【具體實施方式】
[0025]為了使本發(fā)明的目的、技術方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0026]圖1示出了本發(fā)明實施例提供的一種車道檢測方法的實現流程，詳述如下:
[0027]在步驟SlOl中，車輛通過視頻采集裝置獲取道路的視頻圖像；
[0028]其中，視頻采集裝置獲取道路的視頻圖像，可通過安裝車輛內/外的視頻采集裝置，通過鏡頭以固定的幀速率捕捉車輛道路的視頻圖像，將視頻圖像的像素的數據保存在存儲設備中，便于后續(xù)從中提取數據進行圖像檢測。
[0029]在步驟S102中，在所述視頻圖像中，檢測邊界線以及車道線，并獲取所述車道線的數量
[0030]其中，提取圖像中包含邊界線的圖像，具體可對圖像進行過濾，過濾后得到包含邊界線的有效區(qū)域，再將有效區(qū)域縮小到一定大小，得到待檢測圖像，將待檢測圖像轉化為灰度圖，再檢測邊界線。
[0031]通過霍夫線變換來檢測圖像中直線，也可以通過圖像輪廓的提取檢測邊界線，如果是在復雜的背景下，可以通過基于背景建立數學模型，檢測邊界輪廓實線。
[0032]獲取兩條邊界線之間車道的車道寬度，具體地，獲取圖像的中心點，根據中心點的直線劃分圖像生成圖像左區(qū)域和圖像右區(qū)域，再獲取圖像左區(qū)域和圖像右區(qū)域中權重最大的直線。
[0033]其中，邊界線為實線。
[0034]其中，權重最大的直線為邊界線。
[0035]其中，不連續(xù)的直線為車道線。
[0036]在步驟S103中，根據所述邊界線的像素坐標以及所述車道線的像素坐標，生成兩者之間的圖像距離，根據所述圖像距離以及所述車道線的數量生成圖像車道寬度；
[0037]其中，所述圖像車道寬度為圖像中兩條車道線之間的水平距離。
[0038]其中，根據圖像的邊界線和車道線的像素坐標，計算邊界線和車道線之間的像素距離，從而獲取到邊界線與車道線之間的圖像距離。
[0039]例如，車道的數量為四時，也就是四車道時，將邊界線與車道線之間的圖像距離除以四，生成車道寬度。
[0040]在步驟S104中，根據預設的車輛參考點的像素坐標以及所述車道線的像素坐標，生成兩者之間的圖像車輛距離；
[0041]獲取車輛參考點與兩條邊界線的圖像車輛距離，具體地，獲取圖像的中心點，以圖像的中心點為車輛參考點，根據圖像的中心點和邊界線的像素坐標，計算圖像的中心點與邊界線之間的像素距離，從而獲取到車輛參考點與兩條邊界線的圖像車輛距離。
[0042]在步驟S105中，根據所述圖像車道寬度、所述圖像車輛距離以及預先建立的車道模型，確定所述車輛所在車道；
[0043]其中，確定所述車輛所在車道，在后續(xù)實施例進行說明，在此不做贅述。
[0044]在步驟S106中，將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統，以完成車輛所在車道的數據采集。
[0045]其中，采用現有的任意一種無線傳輸方式，將車輛所在車道上傳至路況采集系統，以使路況采集系統可以得到車輛所在車道。
[0046]其中，采用圖像識別替換通過GPS進行車道定位，與GPS數據定位相比，圖像識別更加準確，避免了 GPS數據的傳輸延遲的情況，也避免了 GPS受到強電磁波信號的干擾的情況，同時車輛無需與外界進行信息的交互，即可完成車輛的車道定位，車輛可以準確獲取自身所在的車道，后續(xù)車輛不會將存在較大誤差的車道上傳至路況采集系統，從而交通管理部門可以準確分析道路網交通運行狀況，實現了交通的管理，緩解了交通壓力，并能提供有效的信息服務方便大眾的出行。
[0047]作為本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例，在確定所述車輛所在車道之前，包括:
[0048]建立車道模型，所述車道模型為:
[0049]車道N = L/d I +1
[0050]其中，L為圖像車輛距離，d為圖像車道寬度，N為車道序號。
[0051]其中，經過道路的交通的視頻圖像，通過圖像分析與處理可以在圖像上找到邊界線，圖像中任意一個車道的寬度也可以通過圖像計算出來，大小為d。
[0052]L為圖像車輛距離，圖像車輛距離為車輛參考點與邊界線的圖像距離。
[0053]當具有兩條邊界線時，圖像車輛距離為車輛參考點與所述兩條邊界線中任意一條邊界線之間的圖像距離，L包括LI和L2，LI為車輛的參考點距離左邊界線的距離，L2為車輛的參考點距離右邊界線的距離。[0054]當L為車輛的參考點距離左邊界線的長度為LI時，N為從左界線依次排列的車道序號。
[0055]當L為車輛的參考點距離右邊界線的長度為L2時，N為從右界線依次排列的車道序號。
[0056]由于采用了準確的車道序號，因此車輛可以準確獲取自身所在的車道，后續(xù)車輛不會將存在較大誤差的車道上傳至路況采集系統。
[0057]參考圖2，圖2是本發(fā)明實施例提供的劃分左邊界線、右邊界線的較佳樣例圖。
[0058]其中，三角形表示車輛的參考點。虛線之間的距離表示車道寬度d。
[0059]車輛的參考點距離左邊界線的長度為LI，車輛的參考點距離右邊界線的長度為L2。
[0060]作為本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例，在所述視頻圖像中檢測邊界線，包括:
[0061]獲取所述視頻幀中的有效區(qū)域；
[0062]將所述有效區(qū)域劃分為多個區(qū)域；
[0063]按預設順序依序在所述區(qū)域內檢測邊界線。
[0064]獲取視頻幀中的有效區(qū)域，可對視頻幀進行預處理，具體地，剔除視頻幀上下部分區(qū)域、邊緣部分區(qū)域，保留了視頻幀中約1/2的高度區(qū)域，從而完成了視頻幀中的有效區(qū)域的獲取，并避免了由于邊界線距離視頻采集設備的鏡頭較遠時，視頻幀分辨率較低，邊緣區(qū)域比較模糊，導致在邊緣區(qū)域中檢測出的邊界線可靠程度低的情況。
[0065]按照有效的區(qū)域的寬度從上到下等分為多個區(qū)域，優(yōu)選地，分為三個區(qū)域，分別是圖像左區(qū)域、圖像中區(qū)域、圖像右區(qū)域。
[0066]按預設順序依序在所述區(qū)域內對邊界線進行檢測。
[0067]由于在實際的車道中，邊界線只會存在左區(qū)域和右區(qū)域，中區(qū)域不會有邊界線，按預設順序對區(qū)域進行邊界線檢測，預設順序包括但不限于先在左區(qū)域內進行邊界線檢測再在右區(qū)域內進行邊界線檢測、先在右區(qū)域內進行邊界線檢測再在左區(qū)域內進行邊界線檢測。
[0068]在本實施例中，通過按預設順序，對指定的中間區(qū)域內進行邊界線檢測，減少了檢測的區(qū)域，節(jié)省了檢測的時間，提高了邊界線檢測的效率。
[0069]作為本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例，將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統，具體為:
[0070]預先配置將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統的上傳時間；
[0071]讀取系統時間和配置的上傳時間，判斷上傳時間是否到達；
[0072]在判斷所述上傳時間到達時，將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統。
[0073]其中，上傳時間可以為用戶自設，也可以為系統設定，在此不做限制。
[0074]其中，用戶可以預先配置存儲的視頻圖像的上傳時間，例如配置為每10分鐘上傳一次等，系統監(jiān)測上傳時間，當上傳時間到達時，自動將所述車輛所在車道上傳至監(jiān)控中心。
[0075]作為本發(fā)明的一個優(yōu)選實施例，在確定所述車輛所在車道之后，包括:
[0076]接收路況采集系統下發(fā)的提醒信息，所述提醒信息包括車輛所在車道的交通事故信息、車輛所在車道的交通路況信息；[0077]根據接收到的提醒信息，判斷是否需要變道。
[0078]其中，車輛通過現有的任意一種無線接收方式，接收路況采集系統下發(fā)的提醒信息。用戶可根據接收到的提醒信息，判斷是否需要變道。
[0079]例如，當發(fā)生道路交通事故時，交通管理部門會下發(fā)道路交通事故所在的車道至車輛，車輛可以進行車道定位，獲取車輛自身的車道，再判斷車輛自身所在車道是否為道路交通事故所在的車道，是則進行變道。
[0080]圖3示出了本發(fā)明實施例提供的一種車道檢測裝置的結構框圖，該裝置可以運行于安裝有視頻采集裝置的各種車輛，包括但不限于出租車、公交車、貨車、私人小汽車、警車等。為了便于說明，僅示出了與本實施例相關的部分。
[0081]參照圖3，該車道檢測裝置，包括:
[0082]獲取單元31，用于車輛通過視頻采集裝置獲取道路的視頻圖像；
[0083]檢測單元32，用于在所述視頻圖像中，檢測邊界線以及車道線，并獲取所述車道線的數量圖像車輛距離；
[0084]第一生成單元33，用于根據所述邊界線的像素坐標以及所述車道線的像素坐標，生成兩者之間的圖像距離，根據所述圖像距離以及所述車道線的數量生成圖像車道寬度；
[0085]第二生成單元34，用于根據預設的車輛參考點的像素坐標以及所述車道線的像素坐標，生成兩者之間的圖像車輛距離；
[0086]確定單元，用于根據所述圖像車道寬度、所述圖像車輛距離以及預先建立的車道模型，確定所述車輛所在車道；
[0087]上傳單元35，用于將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統，以完成所述車輛所在車道的數據采集；
[0088]其中，所述圖像車道寬度為圖像中兩條車道線之間的水平距離。
[0089]進一步地，在該裝置中，還包括:
[0090]建立單元，用于建立車道模型，所述車道模型為:
[0091]車道N=|L/d|+l
[0092]其中，L為圖像車輛距離，d為圖像車道寬度，N為車道序號。
[0093]進一步地，在該裝置中，所述第二獲取單元，包括:
[0094]第一獲取子單元，用于獲取所述視頻幀中的有效區(qū)域；
[0095]劃分子單元，用于將所述有效區(qū)域劃分為多個區(qū)域；
[0096]檢測子單元，用于按預設順序依序在所述區(qū)域內檢測邊界線。
[0097]進一步地，在該裝置中，上傳單元，還包括:
[0098]第二獲取子單元，用于獲取預先配置將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統的上傳時間；
[0099]讀取子單元，用于讀取系統時間和配置的上傳時間，判斷上傳時間是否到達；
[0100]上傳子單元，用于在判斷所述上傳時間到達時，將所述車輛所在車道上傳至路況米集系統。
[0101]進一步地，在該裝置中，還包括:
[0102]接收單元，用于接收路況采集系統下發(fā)的提醒信息，所述提醒信息包括車輛所在車道的交通事故信息、車輛所在車道的交通路況信息；[0103]判斷單元，用于根據接收到的提醒信息，判斷是否需要變道。
[0104]在本發(fā)明根據所述圖像車道寬度、所述圖像車輛距離以及預先建立的車道模型，確定所述車輛所在車道；將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統，車輛無需與外界進行信息的交互，即可完成車輛的車道定位，車輛可以準確獲取自身所在的車道，后續(xù)車輛不會將存在較大誤差的車道上傳至路況采集系統，從而交通管理部門可以準確分析道路網交通運行狀況，實現了交通的管理，緩解了交通壓力，并能提供有效的信息服務方便大眾的出行。
[0105]以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內。
【權利要求】
1.一種車道檢測方法，其特征在于，包括: 車輛通過視頻采集裝置獲取道路的視頻圖像； 在所述視頻圖像中，檢測邊界線以及車道線，并獲取所述車道線的數量； 根據所述邊界線的像素坐標以及所述車道線的像素坐標，生成兩者之間的圖像距離，根據所述圖像距離以及所述車道線的數量生成圖像車道寬度； 根據預設的車輛參考點的像素坐標以及所述車道線的像素坐標，生成兩者之間的圖像車輛距離； 根據所述圖像車道寬度、所述圖像車輛距離以及預先建立的車道模型，確定所述車輛所在車道； 將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統，以完成所述車輛所在車道的數據采集； 其中，所述圖像車道寬度為圖像中兩條車道線之間的水平距離。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在確定所述車輛所在車道之前，包括: 建立車道模型，所述車道模型為: 車道 N= L/d|+l 其中，L為圖像車輛距離，d為圖像車道寬度，N為車道序號。
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述視頻圖像中檢測邊界線，包括: 獲取所述視頻幀中的有效區(qū)域； 將所述有效區(qū)域劃分為多個區(qū)域； 按預設順序依序在所述區(qū)域內檢測邊界線。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統，具體為: 獲取預先配置將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統的上傳時間； 讀取系統時間和配置的上傳時間，判斷上傳時間是否到達； 在判斷所述上傳時間到達時，將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統。
5.如權利要求1至4任意一項所述的方法，其特征在于，在確定所述車輛所在車道之后，包括: 接收路況采集系統下發(fā)的提醒信息，所述提醒信息包括車輛所在車道的交通事故信息、車輛所在車道的交通路況信息； 根據接收到的提醒信息，判斷是否需要變道。
6.一種車道檢測裝置，其特征在于，包括: 獲取單元，用 于車輛通過視頻采集裝置獲取道路的視頻圖像； 檢測單元，用于在所述視頻圖像中，檢測邊界線以及車道線，并獲取所述車道線的數量第一生成單元，用于根據所述邊界線的像素坐標以及所述車道線的像素坐標，生成兩者之間的圖像距離，根據所述圖像距離以及所述車道線的數量生成圖像車道寬度； 第二生成單元，用于根據預設的車輛參考點的像素坐標以及所述車道線的像素坐標，生成兩者之間的圖像車輛距離； 確定單元，用于根據所述圖像車道寬度、所述圖像車輛距離以及預先建立的車道模型，確定所述車輛所在車道； 上傳單元，用于將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統，以完成所述車輛所在車道的數據采集； 其中，所述圖像車道寬度為圖像中兩條車道線之間的水平距離。
7.如權利要求6所述的裝置，其特征在于，還包括: 建立單元，用于建立車道模型，所述車道模型為: 車道 N= L/d|+l 其中，L為圖像車輛距離，d為圖像車道寬度，N為車道序號。
8.如權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述檢測單元，包括: 第一獲取子單元，用于獲取 所述視頻幀中的有效區(qū)域； 劃分子單元，用于將所述有效區(qū)域劃分為多個區(qū)域； 檢測子單元，用于按預設順序依序在所述區(qū)域內檢測邊界線。
9.如權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述上傳單元，還包括: 第二獲取子單元，用于獲取預先配置將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統的上傳時間； 讀取子單元，用于讀取系統時間和配置的上傳時間，判斷上傳時間是否到達； 上傳子單元，用于在判斷所述上傳時間到達時，將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統。
10.如權利要求6至9任意一項所述的裝置，其特征在于，還包括: 接收單元，用于接收路況采集系統下發(fā)的提醒信息，所述提醒信息包括車輛所在車道的交通事故信息、車輛所在車道的交通路況信息； 判斷單元，用于根據接收到的提醒信息，判斷是否需要變道。
【文檔編號】G06K9/00GK103942959SQ201410163327
【公開日】2014年7月23日 申請日期:2014年4月22日 優(yōu)先權日:2014年4月22日
【發(fā)明者】何善義 申請人:深圳市宏電技術股份有限公司