[發明專利]一種基于人工智能的車道偏離預警方法及系統

有效

• 申請號: 201810139839.1
• 申請日: 2018-02-11
• 公開（公告）號: CN108297867B
• 公開（公告）日: 2019-12-03
• 發明（設計）人: 陳明書
• 申請（專利權）人: 江蘇金羿智芯科技有限公司
• 主分類號: B60W30/12
• 分類號: B60W30/12;B60W50/14
• 代理公司: 11662 北京華夏泰和知識產權代理有限公司
• 代理人: 孟德棟<國際申請>=<國際公布>=<進入

1.一種基于人工智能的車道偏離預警方法，其特征在于，包括：

獲取不同路面的車道視頻數據，基于深度學習技術對所述車道視頻數據和預存儲的車道線數據進行處理，得到車道線模型；

獲取車輛前方區域的場景視頻圖像，提取所述場景視頻圖像中連續的幀圖像；

通過所述車道線模型提取所述幀圖像中的合法車道線；

所述通過所述車道線模型提取所述幀圖像中的合法車道線，具體包括：

對所述幀圖像進行清晰化處理，得到待處理圖像；

基于所述車道線模型從所述待處理圖像中提取車道線圖像；

當連續第一預設幀數中出現至少第二預設幀數的幀圖像中具有相同的車道線圖像時，所述車道線圖像為所述幀圖像的合法車道線；

當連續第一預設幀數中未出現至少第二預設幀數的幀圖像中具有相同的車道線圖像時，所述車道線圖像為所述幀圖像的非合法車道線；

建立基于所述車輛的三維坐標系，通過所述三維坐標系得到所述合法車道線的三維坐標，根據所述合法車道線的三維坐標規劃安全界限；

當所述車輛的偏航距離大于所述安全界限時，發出提示警報。

2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的車道偏離預警方法，其特征在于，所述對所述幀圖像進行清晰化處理，得到待處理圖像，具體包括：

通過圖像分割技術對所述幀圖像進行處理，并將處理后的幀圖像轉化為灰度圖像；

對所述灰度圖像采用膨脹算子進行膨脹處理；

對膨脹處理過后的灰度圖像中具有完整輪廓的圖形的內部區域進行填充；

對填充過后的灰度圖像采用腐蝕算子進行腐蝕處理；

對腐蝕處理過后的灰度圖像中存在的噪聲進行刪除處理，得到待處理圖像。

3.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的車道偏離預警方法，其特征在于，所述建立基于所述車輛的三維坐標系，通過所述三維坐標系得到所述合法車道線的三維坐標，根據所述合法車道線的三維坐標規劃安全界限，具體包括：

獲取采集車輛前方區域的場景視頻圖像的裝置的位置參數，通過逆透視映射技術根據所述位置參數建立所述三維坐標系；

通過所述三維坐標系得到車輛的三維坐標和所述合法車道線的三維坐標；

通過車輛的三維坐標和所述合法車道線的三維坐標，計算所述車輛與所述車輛兩側所述合法車道線的間距；

根據所述間距按預設規則來規劃所述安全界限。

4.根據權利要求1-3中任一所述的一種基于人工智能的車道偏離預警方法，其特征在于，所述當所述車輛的偏航距離大于所述安全界限時，發出提示警報，具體包括：

獲取所述車輛與所述安全界限之間的間距，獲取車輛的車輪的偏移方向和車輛的車速；

通過所述車輪的偏移方向和所述車輛的車速計算所述車輛超出所述安全界限的運行時長；

當所述運行時長小于預設安全時長時，發出提示警報。

5.一種基于人工智能的車道偏離預警系統，其特征在于，包括：數據模型子系統、數據庫子系統、視頻采集子系統、數據提取子系統、數據處理子系統和安全判斷子系統；

所述數據模型子系統，用于從數據庫子系統中獲取不同路面的車道視頻數據，基于深度學習技術對所述車道視頻數據和數據庫子系統中預存儲的車道線數據進行處理，得到車道線模型；

所述視頻采集子系統，用于獲取車輛前方區域的場景視頻圖像；

所述數據提取子系統，用于提取所述場景視頻圖像中連續的幀圖像，通過所述車道線模型提取所述幀圖像中的合法車道線；

所述數據提取子系統，具體用于，對所述幀圖像進行清晰化處理，得到待處理圖像；基于所述車道線模型從所述待處理圖像中提取車道線圖像；當連續第一預設幀數中出現至少第二預設幀數的幀圖像中具有相同的車道線圖像時，所述車道線圖像為所述幀圖像的合法車道線；當連續第一預設幀數中未出現至少第二預設幀數的幀圖像中具有相同的車道線圖像時，所述車道線圖像為所述幀圖像的非合法車道線；

所述數據處理子系統，用于建立基于所述車輛的三維坐標系，通過所述三維坐標系得到所述合法車道線的三維坐標，根據所述合法車道線的三維坐標規劃安全界限；

所述安全判斷子系統，用于判斷所述車輛的偏航距離是否大于所述安全界限，當所述車輛的偏航距離大于所述安全界限時，發出提示警報。