[發明專利]基于雙低成本攝像頭的車道偏離預警方法

有效

• 申請號: 201610423005.4
• 申請日: 2016-06-15
• 公開（公告）號: CN105966314B
• 公開（公告）日: 2017-11-21
• 發明（設計）人: 劉宏哲;袁家政;李超;宣寒宇;牛小寧;門曉杰
• 申請（專利權）人: 北京聯合大學
• 主分類號: B60R1/00
• 分類號: B60R1/00;H04N7/18;B60W50/14
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司11203
• 代理人: 劉萍

1.基于雙低成本攝像頭的車道偏離預警方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：傳感器安裝；

將攝像機分別安裝在智能車輛兩側后視鏡的正下方并與車體的縱向坐標軸平行，安裝攝像機時，應保證兩攝像機必須位于同一平面內，并能夠采集到車輛兩側的車道線圖像；

步驟2：攝像頭標定；

分別對兩攝像頭進行標定，標定的視野范圍為：寬600cm,遠1000cm；調整攝像頭的左右、上下角度，使標定后左右攝像頭的位置要在同一平面內；

步驟3：圖像的預處理；

先對圖像進行灰度處理，灰度處理的公式為G_ray＝R*0.5+G*0.5，其中R、G分別代表紅藍通道分量值，G_ray表示轉換后的像素的灰度值；然后對圖像進行中值濾波，采用3×3的方形領域對圖像進行濾波處理；

步驟4：IPM；

對灰度圖像進行逆透視處理得到鳥瞰圖像，透視矩陣是標定后的H矩陣；

步驟5-1：計算相鄰圖像像素的均值；

設某點是(x,y)，滿足y∈[0,h)且x∈[2,w-2)；x,y分別是像素點的列和行，w是圖像的寬度，h是圖像的高度；則有相鄰圖像像素的均值為：

avg(x,y)=1tΣi=-t/2i=t/2f(i+x,y)]]>

其中t＝5；

步驟5-2：計算邊緣提取閾值T,其計算公式表達如下：

T=avg(x,y)12avg(x,y)>200avg(x,y)550<avg(x,y)≤200avg(x,y)10other]]>

其中avg_(x,y)為點(x,y)水平線附近的均值；

步驟5-3：計算邊緣的升變點e_p和降變點e_v；

e_p∈{f(x+2,y)-f(x,y)>T}

e_v∈{f(x+2,y)-f(x,y)<-T}

f(x,y)為當前點(x,y)的灰度值，f(x+2,y)為點(x,y)水平方向的間隔點的灰度值；

步驟5-4：比較升變點和降變點的寬度，剔除不滿足的點；

Δw＝e_p(x)-e_v(x)

若Δw>W，則認為是不可能出現的車道線，則要舍棄；其中，e_p(x)和e_v(x)分別表示升變點和降變點的列像素坐標，W為車道線在圖像中占有的最大的像素個數；

步驟6：基于車道線的聚類方法；

經過特征點提取后得到的車道線候選域，聚類車道線特征點；假定起始點為(x₀,y₀)，設定一個m*n，即m行n列的方形的窗口，每次從下向上，從左到右的掃描特征點；如果在窗口內每行第一次遇到的特征點即為有效特征點，這行的其他特征點將不被掃描；如果這個窗口內沒有特征點，窗口將平移n-1行，若累計超過2n行沒有特征點，聚類結束；如果y>h或x>w,聚類結束，其中w是圖像的寬度，h是圖像的高度；

步驟7：將聚類后生成的特征點分別進行Hough變換，并延長直線，分別取近處y＝180pix，遠處y＝120pix；

步驟8：分別計算在遠近處這兩點離邊緣的橫坐標距離D^r和D^l，W＝D^r+D^l，則有ΔD＝D^r-D^l，當ΔD>0時，偏向左車道線；當ΔD<0時，偏向右車道線；當ΔD＝0時，沒有發生偏移；

步驟9：將檢測的結果顯示或發送給決策者，以便及時進行調整；當連續5幀以上圖像誤差ΔD′>T_D，T_D取30pix,則重新初始化，并將最新的檢測結果發給或顯示給決策者。