專利名稱：一種基于單目視覺的車道偏離距離測量及預警方法
技術領域：
本發明屬于計算機圖像處理技術領域，特別涉及智能輔助駕駛技術中的車道偏離預警技術。
背景技術：
隨著社會經濟的發展，汽車的保有量迅速增加，由于駕駛員等原因引起的交通事故更加頻繁，已經成為制約社會發展的一個障礙。智能輔助駕駛技術是減少交通事故、提高運輸效率、減輕駕駛員勞動負荷的途徑之一，已經引起了越來越多的國內外研究機構和汽車研發、生產廠商的廣泛興趣。車道偏離預警系統是智能輔助駕駛系統研究的一個重要方面，車道偏離預警系統的基本原理系統通過圖像傳感器獲取車道線的幾何信息，通過車輛運動參數傳感器獲取決策算法所必需的車輛運動參數如車速、車輛轉向狀態等，系統根據這些結果結合系統設定的相關參數判斷是否發生車道偏離。目前國內外車道偏離預警系統的研制已經取得的一些成果，詳見文獻賈鑫，智能車輛視覺感知中的車道標線識別方法的研究，吉林大學博士論文，p6-13，2008. 10 ；和文獻董因平，高速汽車車道偏離預警系統的算法研究，吉林大學博士學位論文，P3-11,2004所述。在車道偏離預警系統中，車道偏離距離的決策的關鍵的確定一個合適的預警時刻向駕駛員報警，在保證適時與準確報警的的同時減少不必要的誤警。目前的的車道偏離決策主要有幾種基于估計偏離時間的TLC(Time to Lane Crossing)決策方法、基于預測軌跡偏離的決策方法、基于車輛在車道中的當前位置(Cars Current Position, CCP) 0以上幾種方法需要運動參數傳感器采集車速、方向盤轉向及車輛轉向燈等信息，傳感設備昂貴、 模型復雜、算法參數多、計算復雜。相對雷達、激光、超聲波、紅外線等傳感器進行感知道路環境，視覺傳感系統可獲得更高、更精確、更豐富的道路結構環境信息。在實際生活中，駕駛員通過視覺可以獲得80%以上的環境信息，例如交通標志、交通信號、車道線、道路形狀、車輛、障礙物等。另一方面，視覺傳感器費用低廉，體積小，圖像處理算法有柔韌性和適應能力強等特點。因此視覺輔助駕駛技術在智能車輛中有廣闊的應用前景。
發明內容
本發明提供一種基于單目視覺的車道偏離距離測量及預警方法，該方法利用圖像處理技術處理采集到的視頻圖像，完成車道線的檢測、提取出車道線的幾何信息，利用小孔成像模型及立體幾何變換關系獲得汽車到左、右車道線的距離，并根據車道偏離距離建立一種偏離預警決策方法。本發明技術方案如下一種基于單目視覺的車道偏離距離測量及預警方法，包含下述步驟步驟1 將視頻采集裝置安裝在車輛后視鏡下方，安裝視頻采集裝置時，應保證視頻采集裝置能夠獲取車輛前方清晰的車道線圖像。步驟2 視頻采集裝置內、外參數的標定。
步驟2-1 標定視頻采集裝置的內部參數，所述內部參數包括視頻采集裝置的水平方向的焦距fx、垂直方向焦距fy和所采集視頻圖像中心坐標(Utl, V0)與車輛坐標系的位置關系。步驟2-2 標定視頻采集裝置的外部參數，所述外部參數包括視頻采集裝置的俯仰角Φ和方向角爐。將攝像機安裝在車輛上，然后停放在兩條平行的車道上，利用檢測出的直線計算出攝像機的俯仰角Φ，方向角識(詳見文獻Ender Kivanc Bas, Jill D. Crisman. An Easy to Install Camera Calibration for Traffic Monitoring. IEEE Intelligent Transportation System,1997. ITSC' 97.)步驟3 對采集到的視頻圖像進行車道線檢測。步驟3-1 圖像二值化與邊緣檢測。首先將采集到的彩色圖像轉成灰度圖像，然后使用最大類間方差法(Ostu)得到自適應閾值，再根據該自適應閾值對灰度圖像進行二值
-1 0 1
化處理，最后利用差分邊緣算子作邊緣檢測以提取出車道線兩側的邊緣。
L 1 0 -1」步驟3-2 利用改進的Hough變換檢測車道線。Hough是一種廣泛采用的直線檢測方法，本發明為了減少由于分布效應產生的虛假類峰導致錯誤的直線提取，對Hough變換進行改進，加入了局部峰值限制與參數之間最小距離約束條件對Hough域進行篩選。具體來說針對步驟3-1所得經邊緣檢測的二值化圖像中所有像素值為1的點U，y)，進行經過Hough變換得到的峰值點以H(p，θ)表示 (其中P表示極軸，θ表示極角)，在Η(ρ，θ)參數空間中每個單元的局部峰值與相鄰的峰值比較，當比較結果滿足Η(ρ，θ)彡Η(Ρ 士 1，θ 士 1)時，將該峰值保存在H' (P，Θ) = Η(Ρ, Θ)，將不滿足Η(Ρ，θ)彡Η(Ρ 士 1，θ 士 1)的單元置為零；然后利用參數間最小距離對H' (P，θ )中的峰值進行第二次篩選，在最小距離窗口 [(ρ 士 w，θ 士 w)](w為設定的窗口值)內的搜索最大值并保留，其他的非最大值置為零；最后在H' (P，Θ)中按極軸P的大小將(P，θ )按組進行降序排列。步驟4 車輛左、右兩側的車道線參數提取。根據車輛在當前車道中的行駛情況， 按照極軸P、極角θ間的關系，在參數矩陣H' (P，θ )中確定當前左、右兩側的車道線參數。具體來說取參數矩陣H' (P，Θ)中第一組(Pl，Q1)作為第一條車道線參數，當Q1X) 時為左側車道線參數，當θ工< O時為右側車道線參數。當車輛正常行駛時，在參數矩陣H' (P，θ )中從第二組(ρ，θ )開始選擇滿足 Q^e1 <0的一組參數作為第二條車道線的參數；當車輛跨越車道時，在H' (P，Θ)中從第二組(P，θ)開始選擇滿足θ * Θ i > 0的一組參數作為第二條車道線參數。步驟5、利用車道線的斜率計算車輛在車道中的偏離距離。對車輛行駛過程中采集到的圖像按幀進行實時的檢測，依據步驟4中獲得的車道線參數，計算出當前車輛所在車道的左、右兩條車道線的斜率kp 1 ，斜率ki、k2的值等于步驟4中獲得的左、右車道線參數(P，Θ)中極角的正切值tan(e)。如圖4所示，利用小孔成像模型推導出的垂直距離測量公式，將斜率k” 1 及步驟2中獲得的俯仰角Φ，方向角識及車道的寬度W代入公式(1)、O)中，得到車輛到左、右車道線的垂直距離dl、dr。
權利要求
1. 一種基于單目視覺的車道偏離距離測量及預警方法，包含下述步驟步驟1 將視頻采集裝置安裝在車輛后視鏡下方，安裝視頻采集裝置時，應保證視頻采集裝置能夠獲取車輛前方清晰的車道線圖像；步驟2 視頻采集裝置內、外參數的標定；步驟2-1 標定視頻采集裝置的內部參數，所述內部參數包括視頻采集裝置的水平方向的焦距fx、垂直方向焦距fy和所采集視頻圖像中心坐標(uQ，V0)與車輛坐標系的位置關系；步驟2-2 標定視頻采集裝置的外部參數，所述外部參數包括視頻采集裝置的俯仰角 Φ和方向角爐；步驟3 對采集到的視頻圖像進行車道線檢測；步驟3-1 圖像二值化與邊緣檢測；首先將采集到的彩色圖像轉成灰度圖像，然后使用最大類間方差法得到自適應閾值，再根據該自適應閾值對灰度圖像進行二值化處理，最后 利用差分邊緣算子作邊緣檢測以提取出車道線兩側的邊緣；步驟3-2 利用改進的Hough變換檢測車道線；針對步驟3-1所得經邊緣檢測的二值化圖像中所有像素值為1的點(X，y)，進行經過 Hough變換得到的峰值點以H( P，θ )表示，其中ρ表示極軸、θ表示極角，在Η(Ρ，θ)參數空間中每個單元的局部峰值與相鄰的峰值比較，當比較結果滿足H( P，Θ)彡Η(Ρ 士 1， θ 士 1)時，將該峰值保存在H' (P，θ) = Η(Ρ，0)，將不滿足!1(0，Θ)彡Η(Ρ 士 1， θ 士 1)的單元置為零；然后利用參數間最小距離對H' (P，θ )中的峰值進行第二次篩選， 在最小距離窗口 [(P 士w，θ 士w)]內的搜索最大值并保留，w為設定的窗口值，其他的非最大值置為零；最后在H' (P，θ )中按極軸ρ的大小將(P，θ )按組進行降序排列；步驟4 車輛左、右兩側的車道線參數提取；根據車輛在當前車道中的行駛情況，按照極軸P、極角θ間的關系，在參數矩陣H' (P，Θ)中確定當前左、右兩側的車道線參數； 具體來說取參數矩陣H' (P，Θ)中第一組(P1, θ J作為第一條車道線參數，當Q1 > O時為左側車道線參數，當θ工< O時為右側車道線參數；當車輛正常行駛時，在參數矩陣H' (P，θ )中從第二組(ρ，θ )開始選擇滿足θ * θ i < O的一組參數作為第二條車道線的參數；當車輛跨越車道時，在H' (P，θ )中從第二組 (P，θ)開始選擇滿足θ * θ i > O的一組參數作為第二條車道線參數；步驟5、利用車道線的斜率計算車輛在車道中的偏離距離；對車輛行駛過程中采集到的圖像按幀進行實時的檢測，依據步驟4中獲得的車道線參數，計算出當前車輛所在車道的左、右兩條車道線的斜率h、1 ，斜率kp k2的值等于步驟4 中獲得的左、右車道線參數(P，θ )中極角的正切值tan( θ )；利用小孔成像模型推導出的垂直距離測量公式，將斜率k” 1 及步驟2中獲得的俯仰角Φ，方向角識及車道的寬度W代入公式(1)、中，得到車輛到左、右車道線的垂直距離dl、dr
2.根據權利要求1所述的基于單目視覺的車道偏離距離測量及預警方法，其特征在于，步驟1中所述視頻采集裝置為CCD或CMOS攝像機；安裝視頻采集裝置時，將視頻采集裝置安裝在車輛后視鏡處并與車體的縱向坐標軸平行，相對車體橫向坐標的位移為零，這樣能夠減少由于攝像機位置偏移對車輛偏移距離測量結果影響。
3.根據權利要求1所述的基于單目視覺的車道偏離距離測量及預警方法，其特征在于，步驟3對采集到的視頻圖像進行車道線檢測時，選擇采集視頻圖像的下三分之二部分作為感興趣區域并進行步驟3-1和步驟3-2的處理。
4.根據權利要求1所述的基于單目視覺的車道偏離距離測量及預警方法，其特征在于，步驟3-1中設定窗口值w的取值范圍為[3，6]。
全文摘要
一種基于單目視覺的車道偏離距離測量及預警方法，屬于計算機圖像處理技術領域。首先通過安裝于車輛前方的單目攝像機采集視頻圖像，經圖像處理技術處理，完成車道線的檢測，提取出車道線的幾何信息；利用小孔成像原理立體幾何變換關系、得汽車到左、右兩側車道線垂直的距離；根據實時測量的垂直距離建立偏離預警決策方法，為智能輔助駕駛技術提供有效信息。本發明利用Hough變換檢測車道線時，加入了約束條件，排除了部分虛假車道線，提高了運算速度和車道線檢測的準確性；同時，本發明僅利用圖像信息即可實現車道偏離預警；車輛偏航角度對車道偏離距離的測量影響小且使用立體幾何變化法求解運算速度快，能夠滿足智能輔助駕駛技術的要求。
文檔編號G01B11/14GK102288121SQ20111012156
公開日2011年12月21日 申請日期2011年5月12日 優先權日2011年5月12日
發明者張青森, 解梅, 馬爭 申請人:電子科技大學
專業數控銑床產品供應商
20年生產經驗，實力工廠，精工品質，質量有保障
