[发明专利]一种车道线识别的方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种车道线识别的方法。

背景技术

19世纪的80年代，第一辆汽车开始产生，发展了100多年的时间，在这过去的100多年里，机械制造业有了飞速的发展，直到今天，汽车已经成为人类不可或缺的交通工具之一。汽车的使用率在不断的扩增，汽车驾驶的安全问题日益突出而变得重要，来自美国和中国交通部门的相关资料显示，汽车驾驶的过程中车辆因为偏离车道而产生的事故是交通事故的一个重要部分。另一个报告还指出，将近51％的交通方面的事故和汽车没有意识的偏离了本车道有很大的关系。研究人员发现：如果驾驶车辆的人员在出现紧急情况时做出反应时间能够往前提0.5秒，这将能够避免将近61％的追尾，31％的迎面相撞和51％的交叉碰撞。

引发车祸两个重要的原因有：长途驾驶；疲劳驾驶。而引发事故的直接原因则是车辆在驾驶员的意识之外偏离了本车道，从而引起与傍边车道相撞。

交通事故在当今的社会中发生是很频繁的，这对于人类来说生活和生命财产受到了严重的威胁。

因此，人类需要一些智能的设备，可以识别出车道，动态跟踪车道线识别出车辆的运行状态，在这个环境下，就可以在车辆快要偏离车道的时候给驾驶员预警信号，提醒驾驶员注意行驶。

发明内容

本发明提供了一种车道线识别的方法，旨在解决现有技术提供的车道线识别的方法计算过程复杂，识别准确率低，无法满足现实使用需要的问题。

本发明的目的在于提供一种车道线识别的方法，该方法包括以下步骤：

对所获取的视频图像进行二值化预处理；

搜索车道线的可能像素点，同时模拟产生车道线的可能像素点；

产生车道线搜索区域，在搜索带里面寻找车道点，拟合画出车道线。

进一步，该方法所获得视频的像素大小是512*288，视频的颜色模式是RGB，视频摄像头安装在汽车前方挡风玻璃的右上方位置，且汽车行驶在车道的中间位置时摄像头与左边车道和右边车道的距离比为9∶2。

进一步，该方法通过扫描寻点和图像处理寻点的两种方式搜索车道线的可能像素点。

进一步，搜索区域的搜索带可分为4种：车道线与屏幕的左边栏相交，这时搜索带是从左往右搜索，搜索够9个点就结束搜索；车道线与屏幕的底部相交，这时搜索带就从下往上搜索，搜索得到9个点后结束；车道线与屏幕的右边栏相交，这时搜索带是从右往左搜索，搜索够9个点就结束搜索；当车辆在拐大弯时，由于拐弯的时候用的是曲线描绘车道线的方式，要尽量的往车道的远处找点，跳过近处的一些点。

进一步，在搜索带里面寻找车道点分为两个步骤：第一步，在扫描线上找车道线的点；第二步，筛选在扫描线上找到的车道线的点。

进一步，在扫描线上寻找车道线的点时，为了让计算简单，直接在边缘检测到的图像进行车道线上的点的识别，识别车道线上的点分为3类：扫描带是从左边延伸到中间或者从右边延伸到中间的，这是用的方式是沿着扫描线从底部往上搜索；扫描带是从底部的左半部分延伸到中部的，这时要从右往左识别；扫描带是从底部的右半部分延伸到中部的，这时从左往右识别。

进一步，筛选在扫描线上找到的车道线的点时，去除错误点方法是：对于每一条车道线来说，先就是一些首先识别出来的4个点，拟合出这4个点形成的车道线的斜率，然后根据这个斜率计算出下一个识别出来的点的位置，用这个计算出来的值与从图像中识别出来的值做比较，如果相差比较大，说明这个点应该去掉。

进一步，拟合画出车道线时，由于车辆在拐弯时和在直道上行走时相差比较大，分两种情况来对车道线拟合；

不拐弯时，用最小二乘法拟合实现，这里的不拐弯也包括在高速公路上的情况，因为高速公路在拐弯时，拐弯的半径比较大，可当作直线来处理；

拐弯时，选择用贝塞尔曲线来画出车道线。

进一步，在拐弯时使用的是贝塞尔曲线，这是四个点画一次曲线，当计算出来的点不是四的倍数时，在不是4的倍数的情况下添加到4的整数倍，所添加点的值等于最后一个能够正常计算出来的有效点的值。

本发明提供的车道线识别的方法，首先对所获取的视频图像进行二值化预处理；然后搜索车道线的可能像素点，同时模拟产生车道线的可能像素点；最后产生车道线搜索区域，在搜索带里面寻找车道点，拟合画出车道线，该车道线识别的方法，计算过程简单，识别准确率高，有效地满足了现实使用需要，可动态跟踪车道线识别出车辆的运行状态，为司机的安全可靠驾驶提供了可靠地保证，实用性强，具有较强的推广与应用价值。

附图说明