[發(fā)明專利]一種基于FPGA的超低功耗實(shí)時(shí)車道線檢測的方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810267300.4 | 申請日: | 2018-03-28 |
| 公開(公告)號: | CN108491811A | 公開(公告)日: | 2018-09-04 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 黃凱;崔明月;周曉梅;李博洋;楊俊杰;朱笛;張文權(quán);康德開 | 申請(專利權(quán))人: | 中山大學(xué) |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00 |
| 代理公司: | 廣州粵高專利商標(biāo)代理有限公司 44102 | 代理人: | 陳偉斌 |
| 地址: | 510275 *** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 車道線檢測 超低功耗 算法 車道線跟蹤 圖像預(yù)處理 編程語言 輔助系統(tǒng) 基礎(chǔ)平臺(tái) 可伸縮的 實(shí)時(shí)檢測 異構(gòu)平臺(tái) 應(yīng)用提供 自動(dòng)駕駛 并行化 車道線 低成本 可接受 線檢測 下車 檢測 協(xié)調(diào) 開發(fā) | ||
本發(fā)明涉及車道線檢測的技術(shù)領(lǐng)域,更具體地,涉及一種基于FPGA的超低功耗實(shí)時(shí)車道線檢測的方法。一種基于FPGA的超低功耗實(shí)時(shí)車道線檢測的方法,包括圖像預(yù)處理、車道線檢測和車道線跟蹤三個(gè)部分;本發(fā)明利用OpenCL作為編程語言和COTS組件搭建了ADAS開發(fā)的基礎(chǔ)平臺(tái),提出了一種可以在檢測精度和速度成本進(jìn)行協(xié)調(diào)的可伸縮的車道線檢測算法,實(shí)現(xiàn)了在異構(gòu)平臺(tái)上車道線檢測算法的并行化,大大提高了在可接受的精度下車道線檢測的速度。實(shí)現(xiàn)了低成本的超低功耗車道線實(shí)時(shí)檢測,對自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)的投入實(shí)際應(yīng)用提供了可能。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及車道線檢測的技術(shù)領(lǐng)域,更具體地,涉及一種基于FPGA的超低功耗實(shí)時(shí)車道線檢測的方法。
背景技術(shù)
在本發(fā)明之前的二十年中,已經(jīng)有大量研究開發(fā)了車道線檢測系統(tǒng),例如霍夫變換隨機(jī)線檢測和可操縱過濾器等經(jīng)典的算法,但這些算法都有著各種缺陷。如霍夫變換有量化誤差,噪聲和網(wǎng)格維數(shù)等問題,而且這些算法均為CPU串行執(zhí)行,在速度和功耗方面表現(xiàn)較差。此專利中提出了一種可伸縮的車道線檢測算法,可以在檢測精度和速度之間進(jìn)行調(diào)整。例如,由于光線條件不同,道路上的阻塞,建筑物或樹木上的投影遮蓋了車道線,這時(shí)候就需要提高計(jì)算精度來達(dá)到比較好的檢測結(jié)果。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明為克服上述現(xiàn)有技術(shù)所述的至少一種缺陷,提供一種基于FPGA的超低功耗實(shí)時(shí)車道線檢測的方法,提高計(jì)算精度需要較大功耗,本方法可以FPGA上使用OpenCL平臺(tái)實(shí)現(xiàn)超低功耗的檢測和跟蹤來自現(xiàn)場道路的車道線。
本發(fā)明的技術(shù)方案是:在硬件方面,采用的是Altera Cyclone V SoC FPGA。主存為1GB,最大功率為4W,可支持并行優(yōu)化后車道線檢測代碼實(shí)現(xiàn)超低功耗的車道線實(shí)時(shí)檢測。
在軟件平臺(tái)方面,采用OpenCL作為編寫并行程序的框架。OpenCL提供了基于任務(wù)分割和數(shù)據(jù)分割的并行計(jì)算機(jī)制,支持多個(gè)異構(gòu)平臺(tái)協(xié)同工作,被廣泛應(yīng)用于并行加速領(lǐng)域。一個(gè)OpenCL應(yīng)用程序在host上運(yùn)行時(shí)可以連接多個(gè)加速設(shè)備,然后在加速設(shè)備上并行地運(yùn)行OpenCL代碼。
在算法方面,開發(fā)了一種可伸縮的車道檢測方法,以調(diào)節(jié)檢測精度于計(jì)算成本之間的平衡,可實(shí)現(xiàn)檢測和跟蹤來自現(xiàn)場道路的車道標(biāo)記。對于跟蹤的情況,使用非線性的粒子濾波方法。該方法特別適合并行處理,因?yàn)槊總€(gè)粒子可以獨(dú)立處理。可通過改變使用粒子的數(shù)量實(shí)現(xiàn)在跟蹤精度與計(jì)算成本之間進(jìn)行權(quán)衡。
與現(xiàn)有技術(shù)相比,有益效果是:本發(fā)明利用OpenCL作為編程語言和COTS組件搭建了ADAS開發(fā)的基礎(chǔ)平臺(tái),提出了一種可以在檢測精度和速度成本進(jìn)行協(xié)調(diào)的可伸縮的車道線檢測算法,實(shí)現(xiàn)了在異構(gòu)平臺(tái)上車道線檢測算法的并行化,大大提高了在可接受的精度下車道線檢測的速度。實(shí)現(xiàn)了低成本的超低功耗車道線實(shí)時(shí)檢測,對自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)的投入實(shí)際應(yīng)用提供了可能。
附圖說明
圖1是本發(fā)明車道線檢測算法框架圖。
圖2是本發(fā)明硬件配置示意圖。
圖3是本發(fā)明車道線檢測效果圖。
圖4是本發(fā)明運(yùn)行結(jié)果圖。
圖5是本發(fā)明時(shí)間分析圖。
具體實(shí)施方式
附圖僅用于示例性說明,不能理解為對本專利的限制;為了更好說明本實(shí)施例,附圖某些部件會(huì)有省略、放大或縮小,并不代表實(shí)際產(chǎn)品的尺寸;對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來說,附圖中某些公知結(jié)構(gòu)及其說明可能省略是可以理解的。附圖中描述位置關(guān)系僅用于示例性說明,不能理解為對本專利的限制。
如圖1所示,為車道線檢測算法框架圖,對輸入圖像先進(jìn)行預(yù)處理,然后根據(jù)前一幀的估計(jì)來判斷執(zhí)行車道線檢測算法或車道線跟蹤算法,以獲取精確的車道線位置。
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