[發明專利]一種適用于移動終端的車道偏離預警方法

在審

• 申請號: 202110330525.1
• 申請日: 2021-03-25
• 公開（公告）號: CN113033418A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 李宏勝;王彬
• 申請（專利權）人: 南京工程學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/46;B60W50/14
• 代理公司: 南京鐘山專利代理有限公司 32252
• 代理人: 蘇良

本發明涉及一種適用于移動終端的車道偏離預警方法，包括：通過移動終端獲取車道場景圖像，并對車道場景圖像進行動態感興趣區域劃分；對感興趣區域圖像進行車道線特征增強；對車道線進行遠、近場區域分割和特征提取；對近場車道線進行直線擬合，對遠場車道線進行曲線擬合；根據近場左、右車道線斜率的絕對值比值進行車道偏離預警。本發明的方法通過動態感興趣區域劃分，可以調整信息獲取的范圍，精準的獲取車道信息，去除冗余信息。偏離預警運算較為簡單，輕量級的移動設備完全可以負荷。

技術領域

本發明屬于輔助駕駛技術領域，涉及一種適用于移動終端的車道偏離預警方法。

背景技術

伴隨著私家車的普及，各種交通事故也在不斷增多。據統計，2015-2018年間，年均有4萬多人死于汽車交通事故，10萬多人受傷。疲勞駕駛是導致車輛偏離車道引發交通事故的重要原因，而作為先進輔助駕駛ADAS的重要組成部分——車輛偏離預警系統，可在一定程度上避免類似的事故。但截止2019年10月，各類ADAS在新車上的搭載率不足3成，這還不包括已售出的車輛，普及車道偏離預警系統有著重要的社會意義。

ROI區域劃分和偏離預警是車道偏離預警方法的重要步驟，現有技術中，ROI區域劃分存在以下問題：1、固定選取圖像底部1/3(或其他固定值)區域作為ROI，該方法適應性不強，容易丟失有效信息，同時容易混入不必要信息，增加車道線特征的提取困難。2、通過運用前、后幀圖像的關聯性動態設置下一幀圖像感興趣區域的大小和位置，雖然能減少后續算法計算量，但對前一幀的依賴性較強。

現有偏離預警主要采用CCP模型或TLC模型，其中，CCP模型主要依靠當前車輛和車道線的橫向距離來判斷車輛是否偏離，必須要獲取車輛中心和車道中心的距離。TLC模型主要計算車輛要越過車道線的時間，并比較是否小于報警閾值，該方法假定了車輛在短時間內橫向速度不會發生改變，這種假設并非完全正確，且其需要獲知車輛的行駛速度。

以上這些因素導致現有車道偏離預警方法的運算量較大，難以用在低功耗的移動終端上并取得良好表現。同時，據了解，目前絕大多數車道偏離預警研究都基于PC進行開發，研究的成果用于新車輛上，難以對龐大的現役車輛進行補充。

發明內容

針對上述背景技術中所指出的問題，本發明提出一種適用于移動終端的車道偏離預警方法。

本發明所采用的技術方案為：

一種適用于移動終端的車道偏離預警方法，包括如下步驟：

步驟S1、通過移動終端獲取車道場景圖像，并對車道場景圖像進行動態感興趣區域劃分；

步驟S2、對感興趣區域圖像進行車道線特征增強；

步驟S3、對車道線進行遠、近場區域分割和特征提取；

步驟S4、對近場車道線進行直線擬合，對遠場車道線進行曲線擬合；

步驟S5、根據近場左、右車道線斜率的絕對值比值|k_L|/|k_R|進行車道偏離預警。

進一步地，步驟S1包括：

步驟S101、將帶有攝像頭的移動終端安裝在車輛前擋風玻璃中間位置，調整俯仰角度以獲取當前車道場景圖像；

步驟S102、對車道場景圖像中車道消失線進行評估，得到車道消失線波動范圍[L_min,L_max]；

步驟S103、將車道消失線波動范圍分割出來，將分割區域灰度化后再分割為n行m列子區域，分割后的子區域定義為L_ij，i＝1,2…n，j＝1,2…m；