隨車診斷系統(tǒng)，獲取所述運(yùn)動(dòng)裝置的轉(zhuǎn)向信息及速度； 根據(jù)所述車道線的位置和角度以及所述運(yùn)動(dòng)裝置的轉(zhuǎn)向信息，判斷所述運(yùn)動(dòng)裝置是否存在無(wú)意識(shí)壓線行為； 確定在所述運(yùn)動(dòng)裝置存在無(wú)意識(shí)壓線行為的情況下，記錄所述無(wú)意識(shí)壓線行為的持續(xù)時(shí)間； 根據(jù)所述無(wú)意識(shí)壓線行為的持續(xù)時(shí)間及所述運(yùn)動(dòng)裝置的速度，判斷是否對(duì)所述運(yùn)動(dòng)裝置進(jìn)行車道偏離預(yù)警。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述道路圖像進(jìn)行車道線檢測(cè)，提取所述車道線的位置及角度，具體包括: 對(duì)所述道路圖像進(jìn)行預(yù)處理； 對(duì)預(yù)處理結(jié)果進(jìn)行形態(tài)學(xué)運(yùn)算，提取車道線特征圖； 對(duì)所述車道線特征圖進(jìn)行局部自適應(yīng)二值化，得到二值圖像； 對(duì)所述二值圖像進(jìn)行Blob分析，將符合車道線特征的圖像塊確定為車道線，并提取該車道線的位置及角度。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述道路圖像進(jìn)行預(yù)處理具體包括: 選取所述道路圖像中感興趣的區(qū)域； 對(duì)所述感興趣的區(qū)域進(jìn)行灰度化； 對(duì)灰度化后的圖像進(jìn)行低通濾波； 對(duì)低通濾波后的圖像進(jìn)行對(duì)比度調(diào)整。4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述對(duì)預(yù)處理結(jié)果進(jìn)行形態(tài)學(xué)運(yùn)算，提取車道線特征圖，具體包括: 使用水平方向的結(jié)構(gòu)元素，對(duì)所述道路圖像進(jìn)行高帽運(yùn)算，以提取所述車道線特征圖；其中，所述結(jié)構(gòu)元素的長(zhǎng)度為所述道路圖像上車道線寬度的兩倍。5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述車道線特征圖進(jìn)行局部自適應(yīng)二值化，得到二值圖像，具體包括: 針對(duì)所述車道線特征圖中的每一像素點(diǎn)，計(jì)算該像素點(diǎn)與其鄰域內(nèi)像素點(diǎn)平均灰度的差值； 判斷所述差值是否大于設(shè)定閾值;如果是，則將該像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為255;否則，將該像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為O。6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述二值圖像進(jìn)行Blob分析，將符合車道線特征的圖像塊確定為車道線，并提取該車道線的位置及角度，具體包括: 計(jì)算所述二值圖像中每一圖像塊的統(tǒng)計(jì)屬性;其中，所述統(tǒng)計(jì)屬性包括但不限于以下各項(xiàng)中的一項(xiàng)或幾項(xiàng):質(zhì)心、周長(zhǎng)、面積、方向、歐拉數(shù)、離心率、主軸長(zhǎng)度、次軸長(zhǎng)度及主軸長(zhǎng)度與次軸長(zhǎng)度的比值； 根據(jù)所述統(tǒng)計(jì)屬性以及車道線特征，構(gòu)建回歸決策樹(shù)模型； 根據(jù)所述回歸決策樹(shù)模型，確定所述圖像塊是否為車道線； 提取確定為車道線的圖像塊的位置及角度。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述車道線的位置和角度以及所述運(yùn)動(dòng)裝置的轉(zhuǎn)向信息，判斷所述運(yùn)動(dòng)裝置是否存在無(wú)意識(shí)壓線行為，具體包括: 根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)裝置的轉(zhuǎn)向信息，判斷所述運(yùn)動(dòng)裝置是否進(jìn)行轉(zhuǎn)向； 確定所述運(yùn)動(dòng)裝置在進(jìn)行轉(zhuǎn)向，且所述車道線的位置位于所述道路圖像的預(yù)定區(qū)域，以及所述車道線的角度在預(yù)定范圍內(nèi)的情況下，存在無(wú)意識(shí)壓線行為。8.—種車道偏離預(yù)警裝置，運(yùn)動(dòng)裝置前擋風(fēng)玻璃的中軸線上設(shè)置有攝像裝置;其特征在于，所述裝置至少包括: 采集單元，被配置為通過(guò)所述攝像裝置采集道路圖像； 提取單元，被配置為對(duì)所述道路圖像進(jìn)行車道線檢測(cè)，提取所述車道線的位置及角度；獲取單元，被配置為通過(guò)CM)隨車診斷系統(tǒng)，獲取所述運(yùn)動(dòng)裝置的轉(zhuǎn)向信息及速度；第一判斷單元，被配置為根據(jù)所述車道線的位置和角度以及所述運(yùn)動(dòng)裝置的轉(zhuǎn)向信息，判斷所述運(yùn)動(dòng)裝置是否存在無(wú)意識(shí)壓線行為； 記錄單元，被配置為確定在所述運(yùn)動(dòng)裝置存在無(wú)意識(shí)壓線行為的情況下，記錄所述無(wú)意識(shí)壓線行為的持續(xù)時(shí)間； 第二判斷單元，被配置為根據(jù)所述無(wú)意識(shí)壓線行為的持續(xù)時(shí)間及所述運(yùn)動(dòng)裝置的速度，判斷是否對(duì)所述運(yùn)動(dòng)裝置進(jìn)行車道偏離預(yù)警。9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述提取單元具體包括: 預(yù)處理模塊，被配置為對(duì)所述道路圖像進(jìn)行預(yù)處理； 第一提取模塊，被配置為對(duì)預(yù)處理結(jié)果進(jìn)行形態(tài)學(xué)運(yùn)算，提取車道線特征圖； 二值化模塊，被配置為對(duì)所述車道線特征圖進(jìn)行局部自適應(yīng)二值化，得到二值圖像；第二提取模塊，被配置為對(duì)所述二值圖像進(jìn)行Blob分析，將符合車道線特征的圖像塊確定為車道線，并提取該車道線的位置及角度。10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述預(yù)處理模塊具體包括: 選取模塊，被配置為選取所述道路圖像中感興趣的區(qū)域； 灰度化模塊，被配置為對(duì)所述感興趣的區(qū)域進(jìn)行灰度化； 濾波模塊，被配置為對(duì)灰度化后的圖像進(jìn)行低通濾波； 調(diào)整模塊，被配置為對(duì)低通濾波后的圖像進(jìn)行對(duì)比度調(diào)整。11.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述第一提取模塊具體包括: 運(yùn)算模塊，被配置為使用水平方向的結(jié)構(gòu)元素，對(duì)所述道路圖像進(jìn)行高帽運(yùn)算，以提取所述車道線特征圖；其中，所述結(jié)構(gòu)元素的長(zhǎng)度為所述道路圖像上車道線寬度的兩倍。12.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述二值化模塊具體包括: 第一計(jì)算模塊，被配置為針對(duì)所述車道線特征圖中的每一像素點(diǎn)，計(jì)算該像素點(diǎn)與其鄰域內(nèi)像素點(diǎn)平均灰度的差值； 第一判斷模塊，被配置為判斷所述差值是否大于設(shè)定閾值;如果是，則將該像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為255;否則，將該像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為O。13.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述第二提取模塊具體包括: 第二計(jì)算模塊，被配置為計(jì)算所述二值圖像中每一圖像塊的統(tǒng)計(jì)屬性;其中，所述統(tǒng)計(jì)屬性包括但不限于以下各項(xiàng)中的一項(xiàng)或幾項(xiàng):質(zhì)心、周長(zhǎng)、面積、方向、歐拉數(shù)、離心率、主軸長(zhǎng)度、次軸長(zhǎng)度及主軸長(zhǎng)度與次軸長(zhǎng)度的比值； 構(gòu)建模塊，被配置為根據(jù)所述統(tǒng)計(jì)屬性以及車道線特征，構(gòu)建回歸決策樹(shù)模型； 第一確定模塊，被配置為根據(jù)所述回歸決策樹(shù)模型，確定所述圖像塊是否為車道線； 第三提取模塊，被配置為提取確定為車道線的圖像塊的位置及角度。14.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述第一判斷單元具體包括: 第二判斷模塊，被配置為根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)裝置的轉(zhuǎn)向信息，判斷所述運(yùn)動(dòng)裝置是否進(jìn)行轉(zhuǎn)向； 第二確定模塊，被配置為確定所述運(yùn)動(dòng)裝置在進(jìn)行轉(zhuǎn)向，且所述車道線的位置位于所述道路圖像的預(yù)定區(qū)域，以及所述車道線的角度在預(yù)定范圍內(nèi)的情況下，存在無(wú)意識(shí)壓線行為。15.—種汽車駕駛輔助系統(tǒng)，其特征在于，至少包括上述權(quán)利要求8至14中任一所述的車道偏離預(yù)警裝置。
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種車道偏離預(yù)警方法和裝置及汽車駕駛輔助系統(tǒng)。其中，該方法包括：通過(guò)所述攝像裝置采集道路圖像；對(duì)所述道路圖像進(jìn)行車道線檢測(cè)，提取所述車道線的位置及角度；通過(guò)OBD隨車診斷系統(tǒng)，獲取所述運(yùn)動(dòng)裝置的轉(zhuǎn)向信息及速度；根據(jù)所述車道線的位置和角度以及所述運(yùn)動(dòng)裝置的轉(zhuǎn)向信息，判斷所述運(yùn)動(dòng)裝置是否存在無(wú)意識(shí)壓線行為；確定在所述運(yùn)動(dòng)裝置存在無(wú)意識(shí)壓線行為的情況下，記錄所述無(wú)意識(shí)壓線行為的持續(xù)時(shí)間；根據(jù)所述無(wú)意識(shí)壓線行為的持續(xù)時(shí)間及所述運(yùn)動(dòng)裝置的速度，判斷是否對(duì)所述運(yùn)動(dòng)裝置進(jìn)行車道偏離預(yù)警。通過(guò)本發(fā)明實(shí)施例解決了如何快速、有效地進(jìn)行車道偏離預(yù)警的技術(shù)問(wèn)題。
【IPC分類】B60Q9/00, B60R1/00, B60Q5/00
【公開(kāi)號(hào)】CN105539293
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201610076787
【發(fā)明人】姜安, 孟然, 朱海濤, 崔峰, 謝啟偉
【申請(qǐng)人】北京中科慧眼科技有限公司
【公開(kāi)日】2016年5月4日
【申請(qǐng)日】2016年2月3日