[发明专利]一种基于机器视觉的摩托车车道偏离报警方法和系统在审
申请号: | 202010871214.1 | 申请日: | 2020-08-26 |
公开(公告)号: | CN112215058A | 公开(公告)日: | 2021-01-12 |
发明(设计)人: | 蒋磊;许政;马六章 | 申请(专利权)人: | 中国矿业大学(北京) |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G08B7/06;G08G1/16 |
代理公司: | 北京化育知识产权代理有限公司 11833 | 代理人: | 尹均利 |
地址: | 100083 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 机器 视觉 摩托车 车道 偏离 报警 方法 系统 | ||
本发明提供一种基于机器视觉的摩托车车道偏离报警方法和系统,通过车道线检测和拟合,获得车道线位置信息,并且通过目标跟踪算法,获取摩托车位置信息,利用惯性传感器获得摩托车倾角数据,结合机器学习GRU神经网络,从而判断摩托车是否偏离当前车道,若偏离,则报警。采用上述摩托车车道偏离报警方法和系统,可以保证摩托车行驶过程中,在摩托车即将偏离车道时能够及时报警,并且具备较为良好的准确性。
技术领域
本发明属于车道偏离报警系统技术领域,特别涉及一种基于机器视觉的摩托车车道偏离报警方法和系统。
背景技术
近年来,随着机动车数量的增长,交通事故的数量也在不断增加,每年都会造成巨大的生命财产损失。交通安全问题逐渐得到了人们的广泛关注。
车道偏离报警系统作为最一种常见的辅助驾驶系统,在保障驾驶员安全行驶上起到了关键作用,目前国内外对于汽车车道偏离报警的研究较为丰富,一些国家已经将成熟的车道偏离报警系统应用于实际车辆中。与汽车相比,针对摩托车的车道偏离报警的研究相对较少,摩托车安全性和稳定性都较弱。
因此,亟需提供一种针对摩托车的车道偏离的报警方法和系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于机器视觉的摩托车车道偏离报警方法和系统,能够在摩托车即将偏离车道时及时报警,具备较为良好的准确性。
为解决上述技术问题,本发明提供一种基于机器视觉的摩托车车道偏离报警方法,包括以下步骤:
S1.获取摩托车前方路面的图像;
S2.采用车道线检测算法检测车道线,根据车道线拟合获得车道线位置信息;并且,采用目标跟踪算法获得当前摩托车位置信息;
S3.采集安装在摩托车上的惯性传感器数据,获得摩托车的倾角数据,进而判断摩托车是否进行主动变道;
S4.判断所述摩托车位置与所述车道线位置之间的间距是否小于阈值;若所述摩托车位置与所述车道线位置之间的间距小于所述阈值且摩托车不是处在主动变道过程,则报警提示车辆偏离。
优选地,在上述摩托车车道偏离报警方法中,在所述步骤S1中,对于初始定位的第一帧图像,需要数据初始化,框选初始摩托车位置,提取摩托车前端图像当作模板图片。
优选地,在上述摩托车车道偏离报警方法中,所述步骤S2中,所述目标跟踪算法采用OpenCV开源视觉库来完成目标追踪,首先,使用OpenCV中特征检测的方法提取模板图片和当前帧的SIFT特征,然后将两者特征进行匹配,根据所匹配特征点的对应关系,通过矩阵变换,将矩形模板四个顶点映射到当前帧中,确定具体坐标,最后利用该坐标初始化目标追踪器。
优选地,在上述摩托车车道偏离报警方法中,所述步骤S2中,所述车道线检测算法为卷积神经网络。
优选地,在上述摩托车车道偏离报警方法中,所述车道线检测算法采用车道线检测网络LaneNet模型。
优选地,在上述摩托车车道偏离报警方法中,所述步骤S4中,报警提示采用震动、蜂鸣或闪灯。
本发明还提供了一种基于机器视觉的摩托车车道偏离报警系统,包括:
摄像头单元,用于获取摩托车前方路面的图像;
位置检测单元,用于:采用车道线检测算法检测车道线,根据车道线拟合获得车道线位置信息;并且,采用目标跟踪算法获得当前摩托车位置信息;
惯性传感单元,用于:利用惯性传感单元获得摩托车倾角数据;
车辆预警单元,用于:判断所述摩托车位置与所述车道线位置之间的间距是否小于阈值;若所述摩托车位置与所述车道线位置之间的间距小于所述阈值且摩托车不是处在主动变道过程,则报警提示车辆偏离。
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