[发明专利]双区域车道线识别系统及方法

说明书

本发明涉及一种双区域车道线识别系统，其特征在于：包括双区域车道线识别单元、双区域车道线判定单元及双区域车道线结果偏差计算单元。本发明还涉及一种双区域车道线识别方法。本发明的双区域车道线识别系统及方法通过分别分区域检测主车辆左右方的车线，来提高驾驶辅助系统的识别精度，减少识别的噪声干扰，增强识别效率。

技术领域

本发明属于驾驶辅助系统及自动驾驶领域，涉及车道线识别系统及方法，特别涉及一种能够提高驾驶辅助系统识别精度，提高识别效率的双区域车道线识别系统及方法。

背景技术

结构化道路检测是驾驶辅助系统(自动驾驶系统)研究的重要问题之一。只有精确地了解了车道线的信息，才可以准确获得本车辆相对于车道的位置和方向。在真实的城市交通中，最常见的是结构化道路，结构化道路轮廓应比较规则，是指具有清晰车道线标志和道路边界的标准化道路。道路区域和非道路区域应有明显的画有车道线进行分割。

现有的车道线检测流程大致分为两步：车道线边缘点检测和车道线边缘曲线拟合。在装有摄像机的汽车正前方的一段距离内，一般可看到一组两条不被遮挡的车道线，现存系统只在此区域初始化一块检测区域用作车道线检测。一旦提取了车道线，就可以用直线拟合算法确定车道线方程，将车道线从整体区域中分离出来。为了减少计算量，并减少道路上环境因素的干扰(阴影，裂纹，其他物体如其他车辆干扰等)，需要采用一些序列图象的动态处理方法：(1)在图象序列的每一帧，将车道线搜索限制在包括车道线在内的动态框架区域内；(2)将车道线边界点定义为搜索区域中边界灰度值跳变最大且超过预设阈值的点；(3)如果检测的车道线边界点数超过一定数量，则通过直线拟合算法取近似车道线，否则用历史帧和当前帧进行推导。

现有的车线识别技术，是基于双车线整体的区域识别。即使一侧车线识别结果稳定连续并结果良好，另一侧车线的物理环境物体的遮挡，光源位置透射角度的变化，气象现象造成的影响等，都会导致整个道路线识别算法失去效用。这样便降低了车线自动识别的可靠性，也降低了整体驾驶辅助系统的实用性。通过对公开专利文献的检索，并未发现与本专利申请相同的公开专利文献。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种双区域车道线识别系统，能够提高驾驶辅助系统及智能驾驶系统的识别精度，减少识别噪声干扰，增强识别效率。

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种双区域车道线识别方法，其判断从摄像头测量的车道线信息的识别及未识别，并对车道线信息进行补偿，提高车道线信息可靠性。

本发明解决其技术问题是通过以下技术方案实现的：

一种双区域车道线识别系统，其特征在于：包括双区域车道线识别单元、双区域车道线判定单元及双区域车道线结果偏差计算单元，所述双区域车道线识别单元包括摄像头抠图模块、双区域划分模块及车道线边缘检测模块；所述双区域车道线判定单元包括可信度预判模块及双区域识别逻辑判断模块；所述双区域车道线结果偏差计算单元包括双区域可移动处理模块、连续性追踪模块及识别结果高精度处理模块。

而且，所述双区域车道线判定单元接收双区域车道线识别单元的信息，当两区域信息均未通过可信度预判，判定车道线未识别。

而且，所述双区域车道线判定单元两区域信息均通过可信度预判，进入双区域识别逻辑判断模块。

而且，所述双区域车道线判定单元两区域信息低于设定偏差阈值，判定车道线识别并输出至智能驾驶系统。

而且，所述双区域车道线判定单元两区域信息超过设定偏差阈值，判定进入连续性追踪模块并与前n周期的结果做连续性对比，连续性数值较大的区域判定为车道线识别并输出至智能驾驶系统。

而且，所述双区域车道线判定单元一区域信息通过可信度预判，另一区域未通过可信度预判，判定进入连续性追踪模块并与前n周期的结果做连续性对比，如大于连续性判断阈值，判定车道线识别并输出至智能驾驶系统，如小于连续性判断阈值，判定车道线未识别。