[发明专利]一种适用于城市道路车道线预测及预警方法

摘要

本发明公开了一种适用于城市道路车道线预测及预警方法，首先，对采集到的道路图像降采样，设定感兴趣检测区域，灰度化，滤波增强，用Canny算子进行边缘检测，将边缘检测后的图像二值化，映射到Hough平面，用改进的Hough变换提取车道线；然后，采用经典Kalman滤波算法预测车道线参数，建立感兴趣区域，用最小二乘法对感兴趣区域内的车道线进行拟合，得到最优预测值。最后，将道路路面信息和汽车当前位置信息相结合，建立基于横向距离的车道偏离报警模型，实现偏离报警。本发明提出的车道线识别算法具有良好的实时性和鲁棒性，车道偏离报警模型计算简单，报警准确。

主权项

一种适用于城市道路车道线预测及预警方法，其特征在于，包括以下几个步骤：步骤1：实时获取行车道路图像，并以道路图像的下半部分作为道路感兴趣区域ROI；步骤2：图像预处理；对道路感兴趣区域ROI依次进行灰度化处理、高斯滤波处理、边缘检测及二值化处理获得道路预处理图像；步骤3：采用Hough变换对道路预处理图像进行车道线检测，获得当前帧图像的车道线的直线方程y＝kx+b，设置预测次数T初始值为0；利用Hough变换对道路预处理图像进行车道线检测，获得车道线方程y＝kx+b，其中，x和y表示车道线上任意点的横坐标和纵坐标，图像的底边为x轴，图像底边的中垂线为y轴，垂直向上为y轴正方向，以x轴和y轴的交点作为坐标原点，k和b由车道线的极坐标参数极径ρ和极角转换获得；步骤4：若当前帧为第一帧图像，则将车道线检测值存储到存储器中；否则，将当前帧图像的车道线检测值与预测器对上一帧图像输出的车道线参数预测值做差值，将获得的差值c与设定的阈值范围[m,n]进行比较，如果差值满足m≤c≤n，则将当前帧图像的车道线检测值代替存储器中的车道线参数，否则以预测器输出的车道线参数预测值代替存储器中的车道线参数；步骤5：判断预测次数T是否小于设定阈值T0，若小于，则将存储器中的车道线参数输入Kalman预测器建立车道线感兴趣区域，预测次数T加1，并进入步骤6；否则，进入步骤7；步骤6：从车道线感兴趣区域中任意提取n个数据点，采用最小二乘法进行拟合，获得当前帧图像的车道线参数预测值；步骤7：利用前面步骤中获取的车道线参数、车道线位置和道路图像大小，对车辆行车路线进行偏离报警；计算车辆与所在车道左右车道线之间的横向距离，如果任一横向距离小于预先设定的安全距离阈值，则判定车辆发生了车道偏离，否则，车辆未发生车道偏离，返回步骤1。