車道偏移檢測方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種車道偏移檢測方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著現(xiàn)代交通業(yè)和車輛產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展，高速公路里程數(shù)及車輛保有量也在迅速 增加，與此同時，車輛在高速行駛時發(fā)生的交通事故數(shù)量也在急劇增長。交通事故的直接 或間接原因包括人、車、路及各種環(huán)境因素。其中駕駛員在疲勞駕駛、酒后駕駛及其它精力 不集中情況下的操作失誤是引發(fā)重大交通事故的主要因素。更進(jìn)一步地，由車輛偏移車道 引起的重大交通事故所占比例很大，例如，根據(jù)美國聯(lián)邦公路局的估計，美國2002年所有 的致命的交通事故中44%是跟車道偏移有關(guān)；在美國警察局統(tǒng)計的交通事故中，約30%的 交通事故是追尾碰撞，約20%的交通事故是由于車輛偏移車道引起的。因此，作為車輛安 全駕駛輔助系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，車道偏移預(yù)警技術(shù)成為車輛生產(chǎn)商及國內(nèi)外學(xué)者研究的 焦點，其中車道偏移預(yù)警技術(shù)的核心在于準(zhǔn)確的車道線位置檢測以及健全的預(yù)警機制兩方 面。
[0003] 目前車道線位置檢測算法主要包括基于直線模型與基于曲線模型兩類?；谥?線模型的算法主要利用標(biāo)準(zhǔn)霍夫變換及其改進(jìn)形式對圖像預(yù)處理得到的邊緣特征進(jìn)行直 線檢測，但是，存在的問題是：對邊緣的檢測具有較強的依賴性，在很多道路場景中，由于車 輛、陰影、水跡等因素存在，很難濾除噪聲邊緣?；谇€模型的算法依賴于對控制點的選 取以及曲線擬合的精度，但是，存在的問題是：計算復(fù)雜度較高，運算開銷很大，影響實時 性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明旨在至少解決上述技術(shù)問題之一。
[0005] 為此，本發(fā)明的第一個目的在于提出一種車道偏移檢測方法。該方法可適應(yīng)晝夜 及多種復(fù)雜路況，計算的復(fù)雜度低，實時性好，提高了駕駛的安全性。
[0006] 本發(fā)明的第二個目的在于提出一種車道偏移檢測裝置。
[0007] 為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明第一方面實施例的車道偏移檢測方法，包括以下步驟： 獲取行駛車輛的前方路況的視頻圖像；獲取所述視頻圖像的邊緣映射圖像；獲取所述邊緣 映射圖像中的多個峰值點；根據(jù)所述多個峰值點獲取車道線；根據(jù)所述車道線對所述車輛 進(jìn)行車道偏移檢測。
[0008] 本發(fā)明實施例的車道偏移檢測方法，實時地獲取行駛車輛的前方路況的視頻圖 像，并獲取視頻圖像的邊緣映射圖像，以及獲取邊緣映射圖像中的多個峰值點，并根據(jù)多個 峰值點獲取車道線，降低了對邊緣檢測的依賴性，從而可適應(yīng)晝夜及多種復(fù)雜路況，而且通 過峰值點檢測可以快速地獲取車道線，從而降低了計算的復(fù)雜度，提高了實時性，提升了駕 駛的安全性。
[0009] 為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明第二方面實施例的車道偏移檢測裝置，包括：圖像獲取 模塊，用于獲取行駛車輛的前方路況的視頻圖像；圖像預(yù)處理模塊，用于獲取所述視頻圖像 的邊緣映射圖像；車道線識別模塊，用于獲取所述邊緣映射圖像中的多個峰值點，并根據(jù)所 述多個峰值點獲取車道線；車道偏移檢測模塊，用于根據(jù)所述車道線對所述車輛進(jìn)行車道 偏移檢測。
[0010] 本發(fā)明實施例的車道偏移檢測裝置，實時地獲取行駛車輛的前方路況的視頻圖 像，并獲取視頻圖像的邊緣映射圖像，以及獲取邊緣映射圖像中的多個峰值點，并根據(jù)多個 峰值點獲取車道線，降低了對邊緣檢測的依賴性，從而可適應(yīng)晝夜及多種復(fù)雜路況，而且通 過峰值點檢測可以快速地獲取車道線，從而降低了計算的復(fù)雜度，提高了實時性，提升了駕 駛的安全性。
[0011] 本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變 得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。
【附圖說明】
[0012] 本發(fā)明上述的和/或附加的方面和優(yōu)點從下面結(jié)合附圖對實施例的描述中將變 得明顯和容易理解，其中，
[0013] 圖1是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的車道偏移檢測方法的流程圖；
[0014] 圖2是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的獲取視頻圖像的邊緣映射圖像的方法的流程圖；
[0015] 圖3是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的圖像獲取模塊的安裝位置示意圖；
[0016] 圖4是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的邊緣映射圖像獲取過程的效果示意圖；
[0017] 圖5是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的獲取邊緣映射圖像中的多個峰值點的方法的流 程圖；
[0018] 圖6是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的峰值點獲取的示意圖；
[0019] 圖7是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的根據(jù)多個峰值點獲取車道線的方法的流程圖；
[0020] 圖8是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的聚類模板的示意圖；
[0021] 圖9是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的線段組合的示意圖；
[0022] 圖10是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的根據(jù)車道線對車輛進(jìn)行車道偏移檢測的方法的 流程圖；
[0023] 圖11是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的矩形預(yù)警區(qū)域的示意圖；
[0024] 圖12是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的根據(jù)第一距離和第二距離進(jìn)行車道偏移檢測的 方法的流程圖；
[0025] 圖13是根據(jù)本發(fā)明另一個實施例的矩形預(yù)警區(qū)域的示意圖；
[0026] 圖14是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的車道偏移檢測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0027] 圖15是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的圖像獲取模塊的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0028] 圖16是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的邊緣映射圖像在FPGA中實現(xiàn)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0029] 圖17是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的車道線的獲取過程的效果示意圖；
[0030] 圖18是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的車道偏移檢測模塊的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0031] 圖19是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的車道偏移檢測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0032] 下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實施例，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終 相同或類似的標(biāo)號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考 附圖描述的實施例是示例性的，僅用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。相反， 本發(fā)明的實施例包括落入所附加權(quán)利要求書的精神和內(nèi)涵范圍內(nèi)的所有變化、修改和等同 物。
[0033] 在本發(fā)明的描述中，需要理解的是，術(shù)語"第一"、"第二"等僅用于描述目的，而不 能理解為指示或暗示相對重要性。在本發(fā)明的描述中，需要說明的是，除非另有明確的規(guī)定 和限定，術(shù)語"相連"、"連接"應(yīng)做廣義理解，例如，可以是固定連接，也可以是可拆卸連接， 或一體地連接；可以是機械連接，也可以是電連接；可以是直接相連，也可以通過中間媒介 間接相連。對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言，可以具體情況理解上述術(shù)語在本發(fā)明中的具 體含義。此外，在本發(fā)明的描述中，除非另有說明，"多個"的含義是兩個或兩個以上。
[0034] 流程圖中或在此以其他方式描述的任何過程或方法描述可以被理解為，表示包括 一個或更多個用于實現(xiàn)特定邏輯功能或過程的步驟的可執(zhí)行指令的代碼的模塊、片段或部 分，并且本發(fā)明的優(yōu)選實施方式的范圍包括另外的實現(xiàn)，其中可以不按所示出或討論的順 序，包括根據(jù)所涉及的功能按基本同時的方式或按相反的順序，來執(zhí)行功能，這應(yīng)被本發(fā)明 的實施例所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員所理解。
[0035] 下面參考附圖描述根據(jù)本發(fā)明實施例的車道偏移檢測方法和裝置。
[0036] 圖1是根據(jù)本發(fā)明一個實施例的車道偏移檢測方法的流程圖。
[0037] 如圖1所示，根據(jù)本發(fā)明實施例的車道偏移檢測方法，包括以下步驟。
[0038] S101，獲取行駛車輛的前方路況的視頻圖像。
[0039] 在本發(fā)明的實施例中，在車輛的行駛過程中，實時地拍攝車輛的前方路況的視頻 圖像以用于后續(xù)處理。
[0040] S102，獲取視頻圖像的邊緣映射圖像。
[0041] 在本發(fā)明的實施例中，通過對行駛車輛的前方路況的視頻圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理以 獲取視頻圖像的邊緣映射圖像。其中，圖像預(yù)處理包括圖像降噪、邊緣檢測等操作。
[0042] S103，獲取邊緣映射圖像中的多個峰值點。
[0043] S104,根據(jù)多個峰值點獲取車道線。
[0044] 在本發(fā)明的實施例中，對邊緣映射圖像中的多個峰值點進(jìn)行處理以獲取車道線。 例如，對邊緣映射圖像中的多個峰值點進(jìn)行聚類、線段檢測等處理。
[0045] S105,根據(jù)車道線對車輛進(jìn)行車道偏移檢測。
[0046] 在本發(fā)明的實施例中，獲取車道線之后，根據(jù)車道線對車輛進(jìn)行車道偏移檢測。例 如根據(jù)當(dāng)前車輛的位置以及車道線的位置對車輛進(jìn)行車道偏移檢測，當(dāng)車輛的位置偏離車 道線的距離超過了安全的閾值，則向車輛的駕駛員進(jìn)行警示。
[0047] 本發(fā)明實施例的車道偏移檢測方法，實時地獲取行駛車輛的前方路況的視頻圖 像，并獲取視頻圖像的邊緣映射圖像，以及獲取邊緣映射圖像中的多個峰值點，并根據(jù)多個 峰值點獲取車道線，降低了對邊緣檢測的依賴性，從而可適應(yīng)晝夜及多種復(fù)雜路況，而且通 過峰值點檢測可以快速地獲取車道線，從而降低了計算的復(fù)雜度，提高了實時性，提升了駕 駛的安全性。
[0048] 在本發(fā)明的實施例中，步驟SlOl中包括：拍攝視頻圖像，并對拍攝的視頻圖像進(jìn) 行灰度轉(zhuǎn)換。
[0049] 具體地，可通過光學(xué)鏡頭、CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor，互 補金屬氧化物半導(dǎo)體）圖像傳感器拍攝視頻圖像，通過ISP (Image Signal Processor,圖 像信號處理器）圖像信號處理器對拍攝得到的視頻圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換。
[0050]