[發(fā)明專利]多車道檢測方法和系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310028959.1
• 申請日: 2013-01-25
• 公開（公告）號: CN103971081A
• 公開（公告）日: 2014-08-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 賀娜;胡平;師忠超;魯耀杰;王剛
• 申請（專利權(quán)）人: 株式會(huì)社理光
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務(wù)所 11105
• 代理人: 黃劍飛

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種圖像檢測方法，尤其涉及一種用于車輛中的多車道檢測方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著車輛的應(yīng)用，人們期望車輛能夠具備更多的輔助駕駛功能。而在車輛輔助駕駛功能中，對道路上的各種對象的識別尤為重要。這種識別其中就包含對道路中車道的識別。近些年來，自動(dòng)駕駛的問題引起了科學(xué)和工業(yè)界越來越多的關(guān)注，自動(dòng)駕駛的一個(gè)基本組成部分是車道的自動(dòng)檢測。車道檢測通常是指檢測出路面上的車道線邊緣，在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中具有十分重要的意義。現(xiàn)有的車道檢測算法，如Hough變換、直線逼近、基于模擬退火算法的曲線檢測、相關(guān)性檢測、逆透視映射等方法。

美國專利US7646890B2提供了一種用于自動(dòng)駕駛的圖像處理方法，其通過確定車道線的邊緣以及計(jì)算邊緣幅值對應(yīng)于車道線的距離分布和計(jì)算基于距離分布的車道線檢測的置信度來檢測車道線的位置，從而從所拍攝的圖像中檢測出車道的位置。但是該專利首先需要進(jìn)行車輛定位以得到路面區(qū)域的圖像，然后通過分析每一行的邊緣強(qiáng)度分布獲取邊緣點(diǎn)，最后計(jì)算距離分布來進(jìn)行置信度計(jì)算。該過程顯得極為繁復(fù)，計(jì)算量較大。

美國專利US7583816B2也披露了一種車道檢測方法“Device for detecting a road traveling lane using an edge histogram”。該方法通過邊緣點(diǎn)檢測生成邊緣直方圖，從而確定禁止標(biāo)線、車道線的邊緣檢測和車道線位置確定來檢測行駛車道。該專利僅僅基于水平邊緣像素點(diǎn)生成垂直邊緣直方圖，分析垂直邊緣直方圖中正邊緣和負(fù)邊緣的分布的結(jié)合。

另外，現(xiàn)有技術(shù)“A Machine Vision System for Lane-Departure Detection （Computer Vision and Image Understanding86,5278(2002)）”也提出了一種基于特征的機(jī)器視覺系統(tǒng)來估計(jì)路面上行駛車輛的車道偏離。該系統(tǒng)使用邊緣信息定義邊緣分布函數(shù)（EDF），即對應(yīng)于邊緣方向角度的邊緣幅值直方圖。EDF使得邊緣相關(guān)信息與車道相關(guān)信息連接起來。該論文中計(jì)算了0到180度的邊緣方向，并將邊緣分布直方圖的峰值對應(yīng)的角度認(rèn)為是車道的方向。

發(fā)明內(nèi)容

上述現(xiàn)有的車道檢測方法通常只能檢測出當(dāng)前車道，而且不能檢測各種不同類型的車道，尤其是那些復(fù)雜的車道線類型如三線或水平虛線等。對于復(fù)雜的車道線類型，由于車道線的邊緣點(diǎn)很難確定，傳統(tǒng)的一些基于Hough變換的車道檢測方法不能準(zhǔn)確地檢測出車道線。現(xiàn)有的基于邊緣方向的車道檢測方法僅計(jì)算0到180度的邊緣方向，很容易受噪聲影響。為此，本發(fā)明提供了一種通過雙邊緣約束方式來檢測車道線的方法，該方法通過直方圖角度匹配得到白線方向后，根據(jù)每個(gè)像素點(diǎn)的邊緣方向可以選取出車道線的邊緣點(diǎn)。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種基于雙邊約束的多車道檢測方法，包括：拍攝車輛前方圖像并輸出灰度圖；在輸入的灰度圖中定位路面小區(qū)域，并基于所述路面小區(qū)域計(jì)算路面灰度值；計(jì)算灰度圖中大于所計(jì)算的路面灰度值的像素點(diǎn)的雙向水平邊緣角度分布直方圖和法線方向角度分布直方圖；對所述多個(gè)角度分布直方圖中的峰值多對應(yīng)的角度進(jìn)行匹配，從而獲得匹配角度；以及利用所匹配的角度對對應(yīng)的像素點(diǎn)進(jìn)行直線擬合，并將所擬合的直線作為所檢測的車道輸出。

根據(jù)本發(fā)明的多車道檢測方法，所述計(jì)算灰度圖中大于所計(jì)算的路面灰度值的像素點(diǎn)的雙向水平邊緣角度分布直方圖的步驟包括：確定灰度圖中感興趣的區(qū)域；以及針對所述感興趣區(qū)域中灰度值大于所述路面灰度值的像素點(diǎn)，計(jì)算0到180度的水平邊緣直方圖和180到360度的水平邊緣直方圖。

根據(jù)本發(fā)明的多車道檢測方法，所述計(jì)算灰度圖中大于所計(jì)算的路面灰度值的像素點(diǎn)的法線方向角度分布直方圖的步驟包括：針對所述感興趣區(qū)域中灰度值大于所述路面灰度值的像素點(diǎn)，計(jì)算像素點(diǎn)在法線方向的兩側(cè)像素點(diǎn)的差值的0到180度的灰度差值直方圖。

根據(jù)本發(fā)明的多車道檢測方法，所述計(jì)算0到180度的水平邊緣直方圖的步驟包括：針對所述感興趣區(qū)域中灰度值大于所述路面灰度值的像素點(diǎn)，計(jì)算基于Sobel算子的水平邊緣和垂直邊緣值；計(jì)算每一個(gè)像素點(diǎn)的0到360度的邊緣方向；對在0到180度內(nèi)的每一個(gè)邊緣方向角度，累加該角度下所有像素點(diǎn)的水平邊緣值；以及

生成所述感興趣區(qū)域中灰度值大于所述路面灰度值的所有像素點(diǎn)的0到180度的水平邊緣方向直方圖。

根據(jù)本發(fā)明的多車道檢測方法，所述計(jì)算180到360度的水平邊緣直方圖的步驟包括：