基于單目攝像頭的車道偏離預警系統(tǒng)及方法

基于單目攝像頭的車道偏離預警系統(tǒng)及方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于單目攝像頭的車道偏離預警系統(tǒng)及方法。本系統(tǒng)包括圖像采集模塊、處理器、車身交互模塊、違規(guī)圖像存儲模塊、顯示器、報警器、同步動態(tài)隨機存儲器SDRAM和電源模塊。本發(fā)明實時采集道路和車體信息，在檢測到車輛有偏離車道的傾向時，預警系統(tǒng)發(fā)出警示語音信號和視覺信號，提醒駕駛員及時糾正車輛的偏離，同時在判斷到駕駛員違規(guī)操作時，將違規(guī)信息記錄到違規(guī)圖像存儲模塊中。本方法包括快速車道篩選算法和候選車道計分方法，用以改善利用Hough算法檢測車道線時存在的實時性不好，容易受多車道、兩側有欄桿等環(huán)境干擾的缺點；根據(jù)檢測出的車道線參數(shù)以及車體信息，判斷車輛是否發(fā)生偏離以及駕駛員是否違規(guī)操作。
【專利說明】基于單目攝像頭的車道偏離預警系統(tǒng)及方法【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于汽車安全輔助駕駛領域，主要涉及一種基于單目攝像頭的車道偏離預警系統(tǒng)及方法。具體是提出一種快速車道檢測算法來實現(xiàn)對當前車道線進行檢測，根據(jù)連續(xù)幾幀檢測到的車道線參數(shù)判斷出當前車輛運動狀態(tài)，當判斷到車輛偏離車道時，向駕駛員發(fā)出警告并提示車輛偏離信息。
【背景技術】
[0002]近年來，隨著汽車數(shù)量的增加和路網(wǎng)建設規(guī)模的擴大，污染、噪聲以及交通事故等問題日益突出。汽車駕駛的安全性、舒適性以及對環(huán)境的適應性成為人們?nèi)找骊P注的話題。廣義上講，安全是作為任何交通方式的最重要的因素，而現(xiàn)有的道路運輸系統(tǒng)已不能滿足需要。各國政府和研究機構將大量精力投入到智能交通系統(tǒng)(IntelligentTransportat1n System, ITS)的石開究。
[0003]車道偏離預警系統(tǒng)簡稱LDWS (Lane Departure Warning System),是基于基本交通規(guī)則的安全系統(tǒng)。其主要功能是在高速公路上或者類似的公路中，輔助過度疲憊或者長時間單調(diào)駕駛的駕駛員保持車輛在車道內(nèi)行駛。當由于駕駛員由于疏忽可能造成車道偏離時，警告駕駛員?；谝曈X的車道線跟蹤預警裝置由于其成本低、運用范圍廣、實現(xiàn)方便等優(yōu)點成為了車道偏離預警產(chǎn)品的主流技術路線，主要是基于圖像處理和分析的方式來獲取車輛周圍的信息。現(xiàn)在國外已經(jīng)有不少基于視覺的車道偏離預警產(chǎn)品，如美國Iteris公司的AutoAue型車道偏離預警系統(tǒng),荷蘭的Mobileye公司的Mobileye_AWS系統(tǒng)。國內(nèi)也有不少的相關專利和論文。專利號為CN101794367A的一種車道偏離預警裝置及預警方法，需要加載橫擺角加速度傳感器，增加了系統(tǒng)的成本和復雜性。專利號為CN201633623U的一種可用于車道偏離預 警系統(tǒng)的報警器，具體研究了報警輸出終端的設計方法而沒有給出車道偏離系統(tǒng)的控制策略。專利號為CN201712600U的基于霍夫變換的車道偏離預警裝置采用Hough變換算法提取直線模型，該算法在感興趣區(qū)域內(nèi)全局搜索車道線，具有較大的運算量，不利于高速車輛的實時運算，而且僅僅依靠Hough變換算法的信息提取車道線，容易受道路兩側欄桿等直線狀噪聲的干擾。
[0004]總的來說，從現(xiàn)有的技術水平來看，圖像處理的實時性和圖像識別的魯棒性是影響基于視覺的車道偏離預警系統(tǒng)性能的主要因素。
[0005]此外，現(xiàn)有車道偏離預警系統(tǒng)只是起到一種提醒駕駛員正處于沒有打轉向燈的情況下偏離當前車道的狀態(tài)，而并不能阻止駕駛員繼續(xù)偏離車道的功能。因此，會存在駕駛員故意違規(guī)的現(xiàn)象。在交通事故發(fā)生時，不能很好的為交通管理部門提供判決依據(jù)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有技術缺陷，提供一種精度較高，實時性和魯棒性較好的基于單目攝像頭的車道偏離預警方法及系統(tǒng)。此系統(tǒng)還能在因駕駛員違規(guī)操作而導致車道偏離的時候記錄下當時的圖像，以便在事故發(fā)生時，為交通管理部門提供事故判決依據(jù)。[0007]為了達到上述目的，本發(fā)明采用如下的技術解決方案:
一種確定車道偏離的方法，所述方法的步驟包括:
(I)、圖像預處理步驟:首先，對CMOS圖像傳感器獲取的道路圖像進行邊緣檢測，獲得圖像中每個像素點的梯度值。其次，根據(jù)獲得的梯度值對邊緣進行二值化。最后，對獲得的二值化圖像進行橫向腐蝕，以獲得細化的邊緣及減少車輛、障礙物等在橫向上的噪聲。
[0008](2)、車道線提取步驟:首先統(tǒng)計圖像預處理步驟后獲得的邊緣點數(shù)，并記錄每個邊緣點的坐標。其次，對這些邊緣點的坐標進行Hough變換，分別在圖像左半平面和右半平面獲得25條左候選車道線和25條右候選車道線。然后采用本發(fā)明中設計的一種快速車道線篩選算法對候選車道線進行篩選，獲得η條二次左候選車道線和m條二次右候選車道線(其中Κιι?8,1?ι--8)。最后，采用本發(fā)明中設計的一種車道參數(shù)計分方法，從iixw對二次候選車道線中選出分數(shù)最大的一對作為檢測到的左右車道線。
[0009](3)、車道線偏離決策步驟:首先根據(jù)上述步驟檢測到的左右車道線參數(shù)，算出這兩直線的內(nèi)角夾角平分線。其次，算出夾角平分線與車輛中軸線的夾角P 0稱為系統(tǒng)偏航角。最后，本發(fā)明設定在出現(xiàn)以下兩種情況的任何一種時報警:
a)、設定一個角度閾值為大偏航角的分界，如果連續(xù)兩幀圖片的檢測結果顯示車輛位置處于大偏航角狀態(tài)，則立即報警。如果顯示此時的沒<0,報警當前車輛行駛狀態(tài)為左偏，反之，如果此時設>0 ,則報警當前車輛行駛狀態(tài)為右偏。
[0010]b)、設定一個角度閾值為小偏航角的分界，車輛位置處于小偏航角的狀態(tài)時，等待連續(xù)15幀圖片處理結果，如果連續(xù)15幀圖像檢測結果顯示車輛偏航角網(wǎng)處于持續(xù)增大過 程，則報警。此時，如果沒<0 ,則報警當前車輛行駛狀態(tài)為左偏，反之，如果此時沒>0 ,則報警當前車輛行駛狀態(tài)為右偏。
[0011](4)、車道線跟蹤步驟:如果在連續(xù)5幀中檢測到的車道線參數(shù)變化在一定閾值以內(nèi)，那么系統(tǒng)進入車道線跟蹤模塊。此時，系統(tǒng)仍然采用Hough變換算法對車道線參數(shù)進行提取，只不過在車道線檢測期間系統(tǒng)是從靜態(tài)感興趣區(qū)域內(nèi)提取車道線參數(shù)，而在車道線跟蹤期間系統(tǒng)是在以上一幀檢測到的車道線為中心的一定區(qū)域內(nèi)檢測當前的車道線參數(shù)，此區(qū)域稱為動態(tài)感興趣區(qū)域。如果設定的動態(tài)感興趣區(qū)域較小，那么在跟蹤期間可以省略車道線提取步驟中提及到的一系列候選車道線的提取、篩選及計分，可以直接根據(jù)Hough變換結果中的最大投票值來確定當前車道線。本發(fā)明設定出現(xiàn)在以下任何一種情況下，解除車道線跟蹤狀態(tài)，重新在預先設定的靜態(tài)感興趣區(qū)域內(nèi)檢測當前的車道線參數(shù):
a)、設定一個Hough投票閾值U ,當任意一條檢測到的車道線中Hough的投票值小于
Km b)、設定一個角度差閾值Affeat ,當檢測到在相鄰兩幀圖像中，檢測到任意一條車道線角度變化大于Α?ξ.。
[0012]C)、當檢測到車輛已經(jīng)處于偏移或者變道的狀態(tài)。
[0013]本發(fā)明中快速車道線篩選算法思路如下:設A和B為左半平面經(jīng)Hough變換提取的兩條候選車道線，^，&分別為A直線的Hough投票值和角度值，分別為B直線
的Hough投票值和角度值，假設^ 且4 ，那么B為車道線的可能性非常小，在篩選過程中可以將B排除在二次候選車道線外。結果表明，此算法可以有效的加快車道線檢測速度及減少兩側欄桿等直線干擾。
[0014]本發(fā)明中對二次候選車道線進行計分的思路如下:在經(jīng)Hough變換提取的左右候選車道線中，如果一對候選車道線的Hough投票值越大，這一對候選車道線的分數(shù)越高。如果一對候選車道線之間的寬度越小，那么這一對候選車道線的分數(shù)越高。如果這一對候選車道線的寬度與上一幀檢測出的左右車道線之間的寬度差值越小，那么這一對候選車道線的分數(shù)越高。根據(jù)以上三個分數(shù)的加權求和，得到一個總得分數(shù)，選取總分最大的一對候選車道線作為這一幀檢測出的左右車道線。
[0015]本發(fā)明提供了一種駕駛員違規(guī)記錄的方法:當判斷到當前車輛正處于偏離狀態(tài)時，通過總線檢查當前方向燈的狀態(tài)，如果當前方向燈沒有打開，則表明當前駕駛員處于違規(guī)狀態(tài)，那么將當前采集到的圖像備份到存儲卡上，以便發(fā)生交通事故時為交通管理部門提供事故判決依據(jù)。
[0016]一種基于單目攝像頭的車道偏離預警系統(tǒng)，主要其包括圖像采集模塊、處理器、顯示器、違規(guī)圖像存儲模塊和報警器。所述圖像采集模塊、所述顯示器、所述報警器分別與所述處理器連接。其中:圖像采集模塊用于對車輛前方道路圖像進行采集，所述處理器對采集到的圖像進行處理，實現(xiàn)對當前車道線的檢測與車輛偏離狀態(tài)的分析，并將結果合成到當前采集到的道路圖像中。所述顯示器將實時的顯示當前道路圖像與檢測結果合成后的圖像，并通過顯示箭頭的方式指示當前車輛偏離車道的方向，如果箭頭指向左，表面當前車輛正在向左車道靠近，逐漸偏離右車道線，相反，如果箭頭指向右，那么表面當前車輛逐漸偏離左車道線。如果沒有箭頭指示，表明當前車輛行駛狀態(tài)良好。所述報警器是根據(jù)判斷的結果進行報警，以提示駕駛員注意當前車輛有可能處于危險的狀態(tài)，在適當?shù)臅r候應關注顯示屏的指示。所述違規(guī)圖像存儲模塊是當判斷到車輛處于偏離狀態(tài)時，駕駛員沒有打轉向燈的情況下，將當前采集到的道路圖像備份到存儲器中，以便發(fā)生交通事故時為交通管理部門提供事故判決依據(jù)。
[0017]優(yōu)選的，所述圖像采集模塊選用車載CMOS攝像頭，安裝于車輛前擋風玻璃內(nèi)側，斜指向前方的道路。
[0018]進一步的，所述車載CMOS攝像頭具有較好的銳化功能，以增強夜間或者陰天等情況下車道線與路面之間的反差，便于獲得車道線完整的邊緣。
[0019]所述的處理器選用ADI公司的ADSP-BF609 Blackfin處理器。
[0020]優(yōu)選的，所述顯示器采用IXD液晶顯示器。通過DVI接口與處理器相連。
[0021]優(yōu)選的，所述報警器選用蜂鳴器或者揚聲器，以聲音的方式進行報警。
[0022]優(yōu)選的，所述違規(guī)圖像存儲模塊選用Sd卡，以增加移動的靈活性。
[0023]與現(xiàn)有技術相比較，本發(fā)明具有如下的實質(zhì)性特點和顯著優(yōu)點:
1、成本低，傳感器少，體積小。本發(fā)明中采用單個攝像頭來實現(xiàn)對道路圖像的采集，并采用IXD和蜂鳴器實現(xiàn)對結果的顯示和報警，整體布局精簡，便于實現(xiàn)在各類汽車上進行預裝或者獨立安裝。
[0024]2、實時性好，抗干擾能力高。本發(fā)明針對用Hough變換在靜態(tài)感興趣區(qū)域內(nèi)檢測車道線的實時性差和對兩側欄桿、車輛等直線噪聲的抗干擾能力差等缺點，提出快速車道篩選算法和車道參數(shù)計分方法來改善這個缺點，提高了車道偏離預警系統(tǒng)的實時性和抗干擾能力。
[0025]3、可靠性高。本發(fā)明提供駕駛員違規(guī)操作記錄功能，當系統(tǒng)判斷到車輛在沒打轉向燈的情況下，發(fā)生車道偏離，那么系統(tǒng)會將當前車道圖像備份到sd卡上，以便發(fā)生交通事故時為交通管理部門提供事故判決依據(jù)。
[0026]4、本發(fā)明的處理芯片采用ADI公司的ADSP-BF609 Blackfin處理器。ADSP-BF609Blackfin處理器針對嵌入式視覺和視頻分析應用進行了優(yōu)化，使用雙核定點DSP處理器和獨特的流水線視覺處理器(PVP)。PVP是靠近Blackfin內(nèi)核的一組功能模塊，專為加快圖像處理算法和降低整體帶寬要求而設計。將ADSP-BF609 Blackfin處理器應用于車道偏離預警系統(tǒng)能提高現(xiàn)有的視覺車道偏離預警裝置的圖像處理和預警反應速度。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0027]圖1是本發(fā)明實施例的結構示意圖
圖2是本發(fā)明實施例中的降壓穩(wěn)壓電路原理圖，其中圖(b)所示電路原理圖是圖(a)所示的電路原理圖中的變壓模塊
圖3是本發(fā)明實施例中的復位電路原理圖 圖4是本發(fā)明實施例中的攝像頭接口電路原理圖 圖5是本發(fā)明實施例中的SD卡接口電路原理圖 圖6是本發(fā)明實施例中的整體動作流程圖 圖7是本發(fā)明實施例中的處理器內(nèi)核O工作流程圖 圖8是本發(fā)明實施例中的處理器內(nèi)核I工作流程圖 圖9是本發(fā)明實施例中的快速車道篩選算法示意圖 圖10是本發(fā)明實施例中的候選車道線計分算法示意圖 圖11是本發(fā)明實施例中的整個算法流程圖。
【具體實施方式】
[0028]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。
[0029]實施例一:
參見圖1，本基于單目攝像頭的車道偏離預警系統(tǒng)，其特征包括:
處理器(2)，用于對采集到的圖像進行處理，實現(xiàn)對當前車道線的檢測與車輛偏離狀態(tài)的分析，并將
結果合成到當前采集到的道路圖像中；
圖像采集模塊(3)，用于采集車輛前方道路圖像；
車身交互模塊(4)，用于獲取轉向燈信號；
違規(guī)圖像存儲模塊(5)，用于在駕駛員沒有打轉向燈的情況下，將當前采集到的道路圖像備份到存儲器中，以便發(fā)生交通事故時為交通管理部門提供事故判決依據(jù)；
顯示器(6)，用于實時地顯示當前道路圖像與檢測結果合成后的圖像，并通過顯示箭頭的方式指示當前車輛偏離車道的方向；
報警器(7)，用于在判斷到車道偏離時，提示駕駛員注意當前車輛有可能處于危險的狀態(tài)；
所述處理器(2)與圖像采集模塊(3)、車身交互模塊(4)、違規(guī)圖像存儲模塊(5)、顯示器(6)、報警器(7)相連。
[0030]實施例二:
如圖1所示，本基于單目攝像頭的車道偏離預警系統(tǒng)主要包括電源模塊1，圖像采集模塊2，圖像處理和分析模塊3，車身交互模塊4，違規(guī)圖像存儲模塊5，顯示器6，報警器7，中間結果緩存模塊8。所述的圖像采集模塊與圖像處理和分析模塊相連，所述的車身交互模塊通過車身總線與圖像處理和分析模塊相連，所述的違規(guī)圖像存儲模塊與圖像處理與分析模塊相連，所述的顯示器通過DVI連接線與圖像處理與分析模塊相連，所述的報警器與圖像處理與分析模塊相連，所述的中間結果緩存模塊與圖像處理與分析模塊相連。所述圖像采集模塊為數(shù)字攝像頭，所述圖像處理與分析模塊為數(shù)字信號處理器及其必要的外圍電路，所述車身總線為CAN總線，用來使圖像處理與分析模塊獲得轉向燈的信號，所述報警器為揚聲器和蜂鳴器，所述違規(guī)圖像存儲模塊為非掉電丟失存儲器，所述顯示器為液晶顯示器。[0031 ] 在本實施例中，圖像處理與分析模塊中的核心處理器為以ADI公司的ADSP-BF609Blackfin處理器。此處理器與所述報警器，中間結果緩存模塊，違規(guī)圖像存儲模塊，電源模塊直接連接，并留出攝像頭接口，DVI視頻接口和CAN總線接口，方便與所述數(shù)字攝像頭，IXD顯示器和車身總線等模塊相連。其中，所述攝像頭接口與所述處理器的并行外設接口 I(PPIl)相連，所述DVI視頻接口與所述處理器的并行外設接口 O (PP1)相連。
[0032]在本實施例中，所述系統(tǒng)采用+5V供電電壓等級。本發(fā)明實例采用電源芯片TPS54610作為系統(tǒng)數(shù)字電源芯片。TPS54610是TI公司專門為DSP，ASIC和FPGA等多芯片系統(tǒng)供電而設計的一款低電壓輸入、大電流輸出的同步降壓DC/DC調(diào)整器。具體電路可以參考圖2。
[0033]在本實施例中，所述系統(tǒng)采用TPS3823芯片作為系統(tǒng)復位芯片。TPS382X系列監(jiān)控器主要為DSP和基于處理器的系統(tǒng)提供電路初始化和定時監(jiān)控。本發(fā)明主要應用在汽車上，由于系統(tǒng)會隨著汽車的行駛處于不同的環(huán)境中而導致系統(tǒng)會受到外界電磁場的干擾，造成程序跑飛而進入死循環(huán)。所以采用帶有看門狗的復位電路能夠提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。具體電路可以參考圖3。
[0034]在本實施例中，所述圖像采集模塊選用CMOS攝像頭，型號為0V9650。本實例中，在設置攝像頭的寄存器時，將攝像頭采集的圖像分辨率調(diào)整為640*480大小，采集速率設為30幀/秒。所述攝像頭將采集到的圖像以YUV 4:2:2的格式通過所述攝像頭接口送到所述ADSP-BF609 Blackfin處理器進行處理。攝像頭接口如圖4所示。
[0035]在本實例中，所述IXD顯示器的分辨率為480*272，通過DVI連接線連接到與所述處理器并行外設總線相連的DVI接口上。所述處理器對圖像進行處理和分析后，將車道檢測結果以及偏離決策結果與采集的原始道路圖像進行合成，最后以RGB格式的視頻信號輸出到IXD顯示器上。
[0036]在本實例中，所述違規(guī)存儲模塊為SD卡及其驅(qū)動電路。SD卡具有移動靈活度高的特點，安裝和拆卸都很方便。SD卡的驅(qū)動電路如圖5所示。
[0037]在本實例中，所述中間結果緩存模塊為256M容量的SDRAM (Synchronous DynamicRandom Access Memory)同步動態(tài)隨機存取存儲器。由于圖像采集過程中，涉及到的數(shù)據(jù)量較大，僅靠處理器內(nèi)部的存儲器是遠遠不過的，需要另添加外部存儲器以存儲圖像采集與處理過程中的大量圖像數(shù)據(jù)。所述處理器芯片本身提供了與DRAM和SDRAM進行直接接口的解決方案，因此只需要對存儲控制器相關的寄存器進行適當?shù)呐渲茫湍軐DRAM進行讀寫操作。這個配置工作在初始化中完成。
[0038]在本實例中，所述報警器選用蜂鳴器。當然，也可以用揚聲器，因為揚聲器可以用語音的方式提醒駕駛員危險狀況。由于在本實例中，有顯示屏的存在，為了減小整個裝置的體積可以選用蜂鳴器，駕駛員可根據(jù)蜂鳴器的報警提醒，如果需要知道具體報警內(nèi)容，可從顯示屏上獲取。
[0039]在本實例中，所述車身模塊是從處理器弓I出CAN總線接口，將處理器連接到CAN總線上以便獲取轉向燈的信息。
[0040]實施例三:
本基于單目攝像頭的車道偏離預警方法，采用上述系統(tǒng)進行操作，步驟如下:
O圖像預處理步驟:根據(jù)圖像采集模塊(3)所采集到的道路圖像，獲得經(jīng)過細化的道路邊緣圖像；
2)車道線提取步驟:利用處理器(2)對步驟I)獲得的邊緣圖像進行分析，提取出當前的左右車道線參數(shù)；
3)車道線偏離決策步驟:利用處理器(2)對步驟2)獲得的車道線參數(shù)進行分析，判斷出當前車輛是否處于偏離當前車道狀態(tài)；
4)車道線跟蹤步驟:利用處理器(2)對最近連續(xù)5幀內(nèi)提取的車道線參數(shù)進行分析，判斷出可能下一幀圖像中可能存在當前車道線的區(qū)域，并設定動態(tài)感興趣區(qū)域，使得步驟
2)只在動態(tài)感興趣區(qū)域內(nèi)提取當前車道線參數(shù)。
[0041]實施例四:
下面結合ADSP-BF609 Blackfin處理器的底層硬件架構分析所述車道偏離預警系統(tǒng)一種較高性能的實現(xiàn)方法:
圖6是表示本發(fā)明的一個實施例中推薦的車道偏離預警系統(tǒng)的整體動作流程圖。
[0042]本基于單目攝像頭的車道偏離預警方法，采用上述系統(tǒng)，操作步驟如下:
(I)、數(shù)字攝像頭將采集到的圖像以YUV 4:2:2的格式通過并行外設總線I(PPIl)送至所述ADSP-BF609 Blackfin處理器。PPIl設置為廣播模式，將獲取的圖像數(shù)據(jù)以兩路的通道輸出出去。其中，一路通過DMA33將采集到的圖像數(shù)據(jù)搬移至存儲器，作為最終結果顯示時所需要的原始道路圖像數(shù)據(jù)。另一路直接送到流水線視覺處理器的圖像輸入接口 I (IPFl)，并且IPFl僅接收圖像格式中的Y信號，即以灰度圖的形式作為后續(xù)預處理工作所需要的圖像數(shù)據(jù)源。其中，DMA33與IPFl均對圖像做了裁剪處理，使得將攝像頭采集到的640*480分辨率的圖像與480*272分別率的IXD顯示屏匹配。
[0043](2)、將流水線視覺處理器內(nèi)部模塊配置成Canny算子模式，具體模塊連接可參考圖中所示。流水線視覺處理器(PVP)可以完成多項圖像預處理功能，使得圖像預處理工作獨立與內(nèi)核操作，分擔了內(nèi)核的負擔，極大的提高了系統(tǒng)的性能。由于在車道偏離預警系統(tǒng)中，由于車道線與路面的灰度反差較為明顯，因此邊緣往往成為區(qū)分車道線與路面的一項重要特征。而PVP可以根據(jù)需求，將其通道工作在邊緣檢測模式，能夠很好的檢測出圖像中的邊緣信息，將PVP技術運用到車道偏離預警系統(tǒng)能有效的提高系統(tǒng)的性能，改善的實時性。PVP完成邊緣檢測后，由DMA46搬移到存儲器中以備后續(xù)處理。
[0044](3 )、由所述處理器內(nèi)核O對所述PVP提供的邊緣檢測圖像進行水平方向上腐蝕。由于攝像頭總是以一定的俯角照向前方道路，所以左右車道總是以一定斜率出現(xiàn)在采集到的圖像上?？梢詳喽ǎ嚨谰€是不會以完全水平的方式出現(xiàn)在圖像中，出現(xiàn)水平的現(xiàn)象往往是由車身，房屋等噪聲引起的。所以在識別車道線前對邊緣圖像進行水平方向上的腐蝕能夠減少大量的噪聲，并且邊緣點的減少能夠提高系統(tǒng)運行速度。
[0045](4)、所述處理器內(nèi)核O在完成對邊緣圖像水平方向上的腐蝕后，開始進行車道線的識別。內(nèi)核O完成的工作如圖7所示。在處理中，內(nèi)核O首先對在感興趣區(qū)域內(nèi)的邊緣點進行統(tǒng)計，記錄總得邊緣點的個數(shù)和邊緣點的坐標值。接著，內(nèi)核O對每個邊緣點進行Hough變換，根據(jù)以下極坐標方程:
【權利要求】
1.一種基于單目攝像頭的車道偏離預警系統(tǒng)，其特征在于包括: 處理器(2)，用于對采集到的圖像進行處理，實現(xiàn)對當前車道線的檢測與車輛偏離狀態(tài)的分析，并將 結果合成到當前采集到的道路圖像中； 圖像采集模塊(3)，用于采集車輛前方道路圖像； 車身交互模塊(4)，用于獲取轉向燈信號； 違規(guī)圖像存儲模塊(5)，用于在駕駛員沒有 打轉向燈的情況下，將當前采集到的道路圖像備份到存儲器中，以便發(fā)生交通事故時為交通管理部門提供事故判決依據(jù)； 顯示器(6)，用于實時地顯示當前道路圖像與檢測結果合成后的圖像，并通過顯示箭頭的方式指示當前車輛偏離車道的方向； 報警器(7)，用于在判斷到車道偏離時，提示駕駛員注意當前車輛有可能處于危險的狀態(tài)； 所述處理器(2)與圖像采集模塊(3)、車身交互模塊(4)、違規(guī)圖像存儲模塊(5)、顯示器(6)、報警器(7)相連。
2.根據(jù)權利要求1所述的基于單目攝像頭的車道偏離預警系統(tǒng)，其特征在于:所述處理器⑵采用ADI公 司的ADSP-BF609 Blackfin處理器，該處理器內(nèi)部的流水線視覺處理單元用于獲得道路圖像的邊緣，處理器內(nèi)核O負責獲得候選車道線，處理器內(nèi)核I負責篩選車道線，判斷車道偏離狀態(tài)并將結果合成到當前采集到的道路圖像中；該處理器內(nèi)部的像素合成單元用于合成當前道路圖像與檢測到的車道線和偏離結果。
3.根據(jù)權利要求1所述的基于單目攝像頭的車道偏離預警系統(tǒng)，其特征在于:違規(guī)圖像存儲存儲模塊(5)， 采用SD卡，以增加移動的靈活度。
4.根據(jù)權利要求1所述的基于單目攝像頭的車道偏離預警系統(tǒng)，其特征在于:所述車身交互模塊(4)由車 身總線組成，車身總線采用Can總線，用以獲得車輛轉向燈的信號。
5.一種基于單目攝像頭的車道偏離預警方法，采用根據(jù)權利要求1所述的基于單目攝像頭的車道偏離預警系統(tǒng)進行操作，其特征在于包括以下操作步驟: O圖像預處理步驟:根據(jù)圖像采集模塊(3)所采集到的道路圖像，獲得經(jīng)過細化的道路邊緣圖像； 2)車道線提取步驟:利用處理器(2)對步驟I)獲得的邊緣圖像進行分析，提取出當前的左右車道線參數(shù)； 3)車道線偏離決策步驟:利用處理器(2)對步驟2)獲得的車道線參數(shù)進行分析，判斷出當前車輛是否處于偏離當前車道狀態(tài)； 4)車道線跟蹤步驟:利用處理器(2)對最近連續(xù)5幀內(nèi)提取的車道線參數(shù)進行分析，判斷出可能下一幀圖像中可能存在當前車道線的區(qū)域，并設定動態(tài)感興趣區(qū)域，使得步驟2)只在動態(tài)感興趣區(qū)域內(nèi)提取當前車道線參數(shù)。
6.根據(jù)權利要求5所述的基于單目攝像頭的車道偏離預警方法，其特征在于:所述步驟2)圖像預處理首先由處理器(2)內(nèi)部的流水線視覺處理單元獲得道路圖像的Canny邊緣，然后由處理器(2)內(nèi)核O對邊緣點進行Hough變換，獲得一次候選車道線，接著由處理器(2)內(nèi)核I利用快速車道篩選算法對一次候選車道線進行篩選，獲得二次候選車道線，最后由處理器(2)內(nèi)核I利用計分的方法對二次候選左右車道線進行計分，選出最大的一對二次候選左右車道線作為最終檢測到的車道線。
7.根據(jù)權利要求6所述的基于單目攝像頭的車道偏離預警方法，其特征在于:所述利用快速車道篩選算 法對經(jīng)由Hough提取的候選車道線進行篩選，排除掉一部分候選車道線，減少許多干擾，提高了系統(tǒng)運行速度；該算法根據(jù)實際的道路模型，得出候選車道線之間的Hough投票值與角度值之間的關系。
8.根據(jù)權利要求6所述的基于單目攝像頭的車道偏離預警方法，其特征在于:所述利用計分的方法對候 選車道線進行計分，計分值最大的一對候選車道線選為當前檢測到的左右車道線；該計分方法根據(jù)這對直線的Hough投票值之和，寬度和寬度差分別得到三個分數(shù)，最后對這三個分數(shù)加權求和得到最終的分數(shù)。
【文檔編號】B60W50/14GK104029680SQ201410266150
【公開日】2014年9月10日 申請日期:2014年6月16日 優(yōu)先權日:2014年1月2日
【發(fā)明者】徐美華, 蔣周龍, 黃舒平, 王濤, 沈華明, 冉峰 申請人:上海大學