[發明專利]一種基于機器視覺的高速公路汽車偏離車道線主動識別及預警方法

有效

• 申請號: 201811376731.0
• 申請日: 2018-11-19
• 公開（公告）號: CN109492598B
• 公開（公告）日: 2021-08-03
• 發明（設計）人: 曹景勝;石晶;王冬霞;單鵬;郭銀景;范真維;段敏
• 申請（專利權）人: 遼寧工業大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06T7/13;G06T7/262;G06T7/277
• 代理公司: 北京遠大卓悅知識產權代理有限公司 11369
• 代理人: 李燁

1.一種基于機器視覺的高速公路汽車偏離車道線主動識別及預警方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一、通過攝像頭采集汽車前方高速道路圖像，經過預處理得到感興趣區域目標圖像；

步驟二、在所述感興趣區域目標圖像上通過霍夫變換檢測出車道線；

步驟三、基于卡爾曼濾波器對車道線預測值與霍夫變換檢測出的車道線進行比較和匹配，進行跟蹤汽車行駛的車道線；

步驟四、基于汽車與實時跟蹤汽車行駛的車道線的偏離距離，進行汽車偏離車道的預警；

在所述步驟三中，進行跟蹤汽車行駛的車道線具體包括以下步驟：

步驟1、初始化檢測出的車道線域m為時刻數；初始化計數器數組Counter_Arry_n為0；其中n＝1,2...,12；

步驟2、輸入第m時刻由霍夫變換檢測出的車道線將m時刻檢出的車道線一一與m-1時刻的直線庫進行匹配，并計算每條車道線的直線間間距△d_n：

其中，W_road為道路寬度；

步驟3、更新匹配計數器Counter_Arry_n：依次判斷△d_n與線間距離閾值△d_threshold，當△d_n△d_threshold，則匹配成功，卡爾曼濾波器輸出的估計直線取代被匹配的直線，對應的計數器Counter_Arry_n加1，若△d_n△d_threshold，則匹配失敗，對應的計數器Counter_Arry_n減1；

步驟4、依據卡爾曼濾波方程跟蹤車道線：同一條直線連續匹配的計數器Counter_Arry_n值不小于25次，啟動卡爾曼濾波器跟蹤車道線，當Counter_Arry_n小于最優值時，停止卡爾曼濾波器跟蹤；

卡爾曼濾波方程滿足：

L(m|m-1)＝Z·L(m-1|m-1)

其中，L(m|m-1)為基于m-1時刻的預測估計出m時刻的車道線域值，L(m-1|m-1)為m-1時刻經觀測值修正后的最優值，Z為卡爾曼濾波器的狀態轉移矩陣；

其中：

σ(m|m-1)＝Z·σ(m-1|m-1)·Z^T+σ_niose-sys

L(m|m)＝L(m|m-1)+G_kal·(N(m)-S·L(m|m-1)))

σ(m|m)＝(I-G_kal·S)·σ(m|m-1)

σ(m|m-1)是L(m|m-1)對應的協方差，σ(m-1|m-1)是L(m-1|m-1)對應的協方差，σ(m|m)是L(m|m)對應的協方差，Z^T是Z的轉置矩陣，σ_niose-sys是系統噪聲協方差，G_kal是卡爾曼濾波器增益，S是測量矩陣，S^T是S的轉置矩陣，σ_niose-mea是測量噪聲協方差，N(m)為m時刻的觀測值；計數器Counter_Arry_n大于25次，表示有連續25幀圖像檢測出同一條直線，則進行卡爾曼濾波器繼續跟蹤，否則停止卡爾曼濾波器跟蹤；

卡爾曼濾波方程是一組方程，主要用于預估與迭代，此步驟主要得到的是公式L(m|m-1)為基于m-1時刻的預測估計出m時刻的值，這個是預估值，此時m-1時刻值是最優值，這個預估值對于下一個時刻m+1時刻來說就是m時刻最優值，進而預估m+1時刻的值，不斷的進行迭代，最優值指的是車道線指的是對應車道線寬度，指的對應是方位角，某一時刻預估值與前一時刻值能匹配的直線，則預估值就是下一個時刻的最優值，這樣不斷的進行卡爾曼濾波迭代，這里所有的值都是指的車道線域；

步驟5、基于卡爾曼輸出的最優值更新上一時刻的車道線域，一直迭代，直到停止；

在所述步驟二中，所述霍夫變換包括：

步驟a、初始化霍夫變換累加器，對感興趣區域目標圖像進行霍夫變換運輸，將運算結果保存到霍夫變換累加器中；

步驟b、找出霍夫變換累加器中的小于閾值的值，并將對應的點清零；

步驟c、查找霍夫變換累加器中最大值的點，記錄最大值的點并將最大值清零；

步驟e、重復所述步驟c，直至霍夫變換累加器中的值全為0，依次記錄的最大值的點為圖像中的車道直線檢測點；

步驟d、依據記錄的車道直線檢測點繪制直線，得檢測出的車道線。