[发明专利]车道线检测方法及系统

说明书

公开了一种车道线检测方法和系统，该方法包括：从前向道路图像中选择道路区域作为前向第一感兴趣区域，对前向第一感兴趣区域进行逆透视变换，得到前向俯视图；沿着后向道路图像的纵向中心线对后向道路图像进行水平翻转，并从翻转的后向道路图像中选择道路区域作为后向第一感兴趣区域，对后向第一感兴趣区域进行逆透视变换，得到后向俯视图；从前向俯视图和后向俯视图中选择不存在逆光现象的俯视图作为有效图像；对有效图像中的待拟合点进行拟合，获得拟合车道线；对拟合车道线进行延伸和反逆透视变换，获得最终车道线。本发明利用前向与后向两个摄像头拍摄的道路图像来避免强光照对车辆行驶环境感知造成的影响，有效检测车道线。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种利用前后摄像机的车道线检测方法及系统。

背景技术

近年来，随着社会经济快速发展和人民生活水平的不断提高，我国汽车化进程不断加快。随着公路建设里程的增长、汽车保有量的增加、车流量的加大以及行车速度的提高，道路交通事故呈逐年上升的态势，特别是特大恶性交通事故频繁发生，给人民的生命财产和国民经济造成了巨大的损失。

计算机和电子领域的快速发展对缓解交通问题起到了重要的作用。近些年来研究人员开发了许多保障行车安全的驾驶系统，能够在驾驶员疲劳或精神分散、车辆出现无意识偏离时进行主动报警。这些研究成果将大大降低交通事故发生的可能性，对保证人身财产安全有着重要意义。

高级驾驶辅助系统(ADAS)是当前国际智能交通系统研究的重要内容，其通过技术手段替代部分驾驶任务，为汽车提供日益完善的辅助驾驶功能，逐步实现汽车的智能化，并最终走向完全无人驾驶的智能汽车。道路检测是高级驾驶辅助系统中的核心问题之一，其关键就是快速准确地利用车载传感器获取前方道路的车道标识线或道路线边缘。

道路检测对于信息采集处理的实时性、行驶过程中控制的鲁棒性以及自主运行决策的可行性都有很高的要求。实时性是指系统处理数据必须与车辆的高速行驶同步进行；鲁棒性是指智能车辆对不同的道路环境(如高速公路、市区标准公路、普通公路等)、复杂的路面环境(如路面及车道线的宽度、颜色、纹理、动态随机障碍等)、以及变化的气候条件(如日照及景物阴影、黄昏与夜晚、阴天与雨雪等)均具有良好的适应性。这些要求对智能车辆环境感知中的计算机视觉技术提出很大挑战，对实时高效的图像处理算法的研究迫在眉睫。

一种现有车道线检测方法针对车道线多为虚线或因污迹掩盖、磨损导致的车道标线不连续等情况，在利用前一帧图像检测结果设置感兴趣区域并进行车道线跟踪的基础上，通过区域对比度分析筛选当前有效车道线检测区域并通过自适应阈值对图像进行分割处理。这种方法主要能够处理道路线发生破损或本身道路线不清晰的情况。当车辆处于逆光场景中时，由于受光线影响，道路线难以在摄像机中成像，同时图像整体对比度较低，此时利用该方法进行检测的准确性会大大降低。

在一种针对复杂路况的车道线检测方法中，首先将彩色道路图像转换为灰度图像并进行中值滤波处理，同时使用局部阈值分割方法在感兴趣区域内的道路图像进行二值化处理以提取车道线特征信息。然后基于提取出的车道线特征点分布规律，对车道线进行拟合。这种方法比较复杂，在选取特征点进行拟合的过程中计算量较大，实时性较差。此外，在逆光状态下，光斑还会产生过多噪点，这为特征点的选取映入过多干扰，加大了拟合出现错误的机率。

因此，期待开发一种准确率高、效率高的车道线检测方法。

发明内容

本发明的目的是提出一种车道线检测方法和系统，其能够避免强光照对车辆行驶环境感知造成的影响，有效检测车道线。

本发明一方面提出了一种车道线检测方法，包括：

从前向道路图像中选择道路区域作为前向第一感兴趣区域，对所述前向第一感兴趣区域进行逆透视变换，得到前向俯视图；