[发明专利]一种自动驾驶中基于双目摄像头的道路安全检测系统及其方法在审
申请号: | 201610028833.8 | 申请日: | 2016-01-15 |
公开(公告)号: | CN105718865A | 公开(公告)日: | 2016-06-29 |
发明(设计)人: | 苏晓聪;周建;朱敦尧 | 申请(专利权)人: | 武汉光庭科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 武汉河山金堂专利事务所(普通合伙) 42212 | 代理人: | 胡清堂 |
地址: | 430200 湖北省武汉市*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 自动 驾驶 基于 双目 摄像头 道路 安全 检测 系统 及其 方法 | ||
1.一种自动驾驶中基于双目摄像头的道路安全检测系统,其特征在于:该系统包括车辆定位模块、图像采集模块、安全驾驶地图提供模块、图像处理模块、驾驶决策与车辆控制模块;
所述定位模块,用于初步确定车辆当前的位置信息;
所述图像采集模块,用于采集车辆前后方与两侧车道的动态图像;
所述安全驾驶地图提供模块,用于提供高精度导航地图,并根据定位模块采集的车辆当前位置信息,提供车辆周边车道相关的先验知识;
所述图像处理模块,用于分析处理车辆前后方及两侧车道的动态图像,实现车道线与车道权的检测及其匹配;
所述驾驶决策与车辆控制模块,用于根据安全驾驶地图提供模块及图像处理模块的输出结果进行驾驶决策处理及车辆控制。
2.根据权利要求1所述的一种自动驾驶中基于双目摄像头的道路安全检测系统,其特征在于:所述定位模块包括BD/GPS模块、惯性导航模块;所述BD/GPS模块与惯性导航模块同时采集车辆位置信息并进行融合,以提供高精度位置信息。
3.根据权利要求1所述的一种自动驾驶中基于双目摄像头的道路安全检测系统,其特征在于:所述图像采集模块包括分别安装在车辆前后方及两侧的双目摄像头,分别用于采集车辆前后方及两侧的车道动态信息。
4.根据权利要求1所述的一种自动驾驶中基于双目摄像头的道路安全检测系统,其特征在于:所述图像处理模块包括车道线检测子模块、车道权检测子模块、车道线与车道权匹配子模块。
5.一种自动驾驶中基于双目摄像头的道路安全检测方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:
Step1:获取车辆前后方与两侧的同步视觉图像;
Step2:根据同步视觉图像进行车道线检测;
Step3:根据同步视觉图像进行车道权检测;
Step4:对车道线及车道权检测信息进行匹配,并输出最终检测结果。
6.根据权利要求5所述的一种自动驾驶中基于双目摄像头的道路安全检测方法,其特征在于:Step2包括以下步骤:
Step201:采用逆透视变换将车辆前后方与两侧的同步视觉图像转换成俯视图,以保证在实际环境中相互平行的车道线在图像中依然保持平行;
Step202:采用Hough变换对图像进行直线检测以获取其中的线段信息,根据车道线虚线的共线性质,对检测到的结果进行分组、连接并确定各分组的虚实线性质;
Step203:根据车道线平行和间距大致相等的约束关系,计算相邻直线间距出现次数最多的距离作为车道宽度,去除同邻近直线的距离与该宽度差异明显的直线分组,并确定各分组直线的相对位置关系;
Step204:对剩余各分组线段的长度信息进行二分聚类处理,以去除方向箭头等对实际车道线检测的影响,剩余直线作为车道线检测结果输出。
7.根据权利要求5所述的一种基于双目摄像头的道路安全检测方法,其特征在于:Step3包括以下步骤:
Step301:对获取的两侧同步视觉图像进行逆畸变变换,以使双目图像中极线由曲线矫正为直线;
Step302:对两侧双目图像进行透视变换,以使双目图像中极线同方向;
Step303:对双目图像中各点分别进行点对匹配并生成视差图,并根据视差图计算图像中各点的景深信息并重建其三维环境坐标;
Step304:根据重建所得的三维环境坐标计算各点与车辆的相对位置,以确定相应车道的车道权占用情况。
8.根据权利要求5所述的一种自动驾驶中基于双目摄像头的道路安全检测方法,其特征在于:Step4包括以下步骤:
Step401:根据车道的空间位置对应关系,将检测到的车道权信息与车道线检测结果进行匹配;
Step402:根据车辆当前信息,从安全驾驶地图中获取周边车道先验知识;
Step403:将已匹配的车道线与车道权结果,同获取自安全驾驶地图的车道信息相匹配,并输出最终的车道线与车道权检测结果。
9.根据权利要求6所述的一种自动驾驶中基于双目摄像头的道路安全检测方法,其特征在于:所述Step201之前还包括对图像进行白平衡处理,以使得图像达到颜色平衡。
10.根据权利要求6所述的一种自动驾驶中基于双目摄像头的道路安全检测方法,其特征在于:所述Step201与Step202之间还包括对得到的俯视图进行灰度化、滤波和二值化处理,以便于图像后续处理和去除图像中的噪音。
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