CN1267032A - 用于监视车辆在道路的车道中的位置的方法 - Google Patents

用于监视车辆在道路的车道中的位置的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN1267032A
CN1267032A CN99111905A CN99111905A CN1267032A CN 1267032 A CN1267032 A CN 1267032A CN 99111905 A CN99111905 A CN 99111905A CN 99111905 A CN99111905 A CN 99111905A CN 1267032 A CN1267032 A CN 1267032A
Authority
CN
China
Prior art keywords
picture
road
track
lane boundary
video camera
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN99111905A
Other languages
English (en)
Inventor
吕正学
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hyundai Motor Co
Original Assignee
Hyundai Motor Co
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hyundai Motor Co filed Critical Hyundai Motor Co
Publication of CN1267032A publication Critical patent/CN1267032A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

一种监视车辆在道路的车道中的位置的方法。首先从摄像机输入车道的图象信号,接着消除图象信号的噪声。把图象信号划分成多个具有不同分辨率的图象帧,并且通过处理图象帧得到车道边界。利用车道边界对道路建模,并利用从摄像机的位置计算出的摄像机参数根据图象坐标上象素之间的象素来计算道路的实际宽度。然后判断车辆是否移离车道;并且当车辆移离车道时发出警告。

Description

用于监视车辆在道路的车道中的位置的方法
本发明涉及一种用于监视车辆在道路的车道中的位置并且用于当车辆移离车道时警告驾驶者的方法。
图1示出用于监视车辆在道路的车道中的位置的常规设备。
该常规设备包括一个CCD摄像机、一个电控制部件(ECU)和一个报警部件，CCD摄像机用于对道路的车道照相并输出与照相相对应的图象信号，电控制部件(ECU)从CCD摄像机接收图像信号并且根据预置逻辑处理信号以判定车辆是否移离车道，而报警部件用于根据ECU发送的信号输出警告信号。
在这种车辆位置监视技术中，最为基本的是要在车辆移离车道时实时地输出警告信号。延迟的警告信号可能造成可怕的后果。但是，如众所周知，由于图象信号数据通常是大规模的，因此需要强大的计算能力以便实时地处理图象信号。这当然导致高成本的问题。
因此，在常规设备中采用降低图象分辨率的方法。然而，若图象的分辨率过底，该设备可能不能准确地确定车辆在车道中的位置。也就是说，CPU可能算错并错误地判定车辆的正常驾驶或者使车辆离开车道。
本发明致力于解决上述问题。
本发明的一个目的是提供一种方法，用于监视车辆在道路的车道中的位置并且当车辆移离车道时实时地警告驾驶员，从而对驾驶员提供更多的安全。
为了达到上述目的，本发明提供一种监视车辆在道路的车道中的位置的方法。该方法包括步骤：从摄像机输入车道的图象信号，消除图象信号的噪声，把图象信号分成多个具有不同分辨率的图象帧，通过处理各图象帧得到车道边界，利用车道边界对道路建模，利用根据摄像机位置计算出的摄像机参数借助图象坐标上的象素之间的距离计算道路实际宽度，判定车辆是否移离车道，以及当车辆移出道路时发出警告。
划分图象信号的步骤还包括步骤：减少从摄像机接收到的图象信号的象素数量以得到多个图象帧，其中每帧具有不同的象素数量，以及把多个图象帧存储到存储器中。
得到车道边界的步骤是通过处理图象帧进行的，按最低分辨率到最高分辨率的次序处理图象帧直至得出可靠的车道边界。
附带的并构成说明书的一部分的附图示出本发明的一种实施例，并且，附图和文字说明一起解释本发明的原理。附图是：
图1是用于监视车辆在道路车道中的位置的常规设备的方块图；
图2是根据本发明的一种优选实施例的监视车辆在道路车道中的位置的方法的流程图；
图3是根据本发明的一种优选实施例的把图象信号划分成多个图象帧的进程的流程图；以及
图4表示根据多分辨率划分进程的各种图象。
现参照附图详细说明本发明的优选实施例。
首先参照图2，图中示出根据本发明的一种优选实施例的用于监视车辆在道路车道中的位置的方法的流程图。
在步骤20中，首先从摄像机输入车道的图象信号。在步骤21中滤掉图象信号的噪声。在步骤22中，通过减少图象的象素数量，把图象信号划分成多个具有不同分辨率的图象帧。
在步骤23利用多分辨率图象帧组得到车道边界，然后在步骤24利用这些车道边界进行道路的建模处理。在步骤25，判定是否完成道路建模。
接着，若已完成道路建模，在步骤26利用依据摄像机位置计算出的摄像机参数根据图像坐标上象素之间的距离计算道路的实际宽度。在步骤27，利用实际的道路宽度，判定车辆是否移离车道。若车辆移离车道，在步骤28中操作报警部件。
图3是一个流程图，表示一种把图象划分成多个多分辨率帧的方法。
在步骤30，从摄像机输入消除噪声后的具有256×256个象素的高分辨率图象信号。在步骤31，把256×256个象素插值成128×128个象素，然后在图象存储器中存储插值后的象素。在步骤32，再把128×128的象素插值成64×64的象素，并接着存储到图象存储器。在步骤33，进而把64×64的象素插值成32×32的象素，并存储到图象存储器里。
图4示出依据图象分辨率划分进程的图象帧。
这样，在图2的步骤23中提取车道边界时，首先利用具有32×32个象素的图象得到车道边界，从而减少处理时间。此时，若得到的车道边界是不可靠的，则使用64×64个象素的图象得到车道边界。若得到的边界仍是不可靠的，利用具有128×128个象素的图象得到车道边界。
如周知，象素的数量越少，数据的规模越小。在本发明中，因为从较低分辨率的图象开始处理图象，然后渐进地处理较高分辨率的图象，直至得到可靠的车道边界，从而可以明显地减少处理时间，使得图象的实时处理成为可能。
通过实时处理图象，ECU利用步骤24中实时处理的图象进行道路的建模处理。在步骤25中判定是否完成了建模处理。
若完成建模处理，为了相对于从摄像机发送的图象信号从2维坐标系中得出道路的实际宽度，在步骤26中利用根据摄像机初始位置计算出的摄像机参数来计算图象坐标上的象素间的距离，从而得到道路的实际宽度。
如上面所述，当得到道路的实际宽度时，在步骤27判断车辆是否相对于道路的实际宽度移离车道。
若车辆移离车道，在步骤28ECU操作报警部件。
虽然是用目前认为是最实际的优选实施例说明了本发明，应理解本发明不受限于该公开的实施例，相反，该实施例的意图是用于覆盖附属权利要求书的实质和范围之内的各种修改和等同方案。

Claims (3)

1.一种监视车辆在道路的车道内的位置的方法，包括步骤：
从摄像机输入车道的图象信号；
消除图象信号的噪声；
把图象信号划分成多个具有不同分辨率的图象帧；
通过处理图象帧得出车道边界；
利用车道边界对道路建模；
利用根据摄像机的位置计算出的摄像机的参数依据图象坐标系上象素之间的距离计算道路的实际宽度；
判定车辆是否移离车道；以及
当车辆移离车道时发出警告。
2.权利要求1的方法，其中划分图象信号的步骤还包括步骤：减少从摄像机接收到的图象信号的象素数量以得到多个图象帧，其中每帧具有不同的象素数量，以及把多个图象帧存储到存储器中。
3.权利要求2的方法，其中得到车道边界的步骤是通过处理图象帧进行的，按从最低分辨率到最高分辨率的次序处理图象帧直至得到可靠的车道边界。
CN99111905A 1999-03-11 1999-07-30 用于监视车辆在道路的车道中的位置的方法 Pending CN1267032A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR8036/99 1999-03-11
KR1019990008036A KR100326674B1 (ko) 1999-03-11 1999-03-11 차량의 차선이탈 경보 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN1267032A true CN1267032A (zh) 2000-09-20

Family

ID=19576193

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN99111905A Pending CN1267032A (zh) 1999-03-11 1999-07-30 用于监视车辆在道路的车道中的位置的方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US6434256B1 (zh)
EP (1) EP1037186A3 (zh)
JP (1) JP2000259999A (zh)
KR (1) KR100326674B1 (zh)
CN (1) CN1267032A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101210813B (zh) * 2006-12-26 2011-05-04 上海乐金广电电子有限公司 车辆用监视装置
CN103942959A (zh) * 2014-04-22 2014-07-23 深圳市宏电技术股份有限公司 一种车道检测方法及装置
CN104163136A (zh) * 2014-08-26 2014-11-26 无锡市恒通智能交通设施有限公司 行车智能辅助方法
CN106412588A (zh) * 2016-05-18 2017-02-15 瑞昱新加坡有限公司 影像帧处理方法
CN109427199A (zh) * 2017-08-24 2019-03-05 北京三星通信技术研究有限公司 用于辅助驾驶的增强现实的方法及装置

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100354022B1 (ko) * 2000-04-18 2002-09-27 현대자동차주식회사 차량의 차선 인식 방법
KR20020053115A (ko) * 2000-12-26 2002-07-05 이계안 단일 필드를 이용한 영상 처리방법
JP3780848B2 (ja) * 2000-12-27 2006-05-31 日産自動車株式会社 車両の走行路認識装置
KR20030034359A (ko) * 2001-10-23 2003-05-09 현대자동차주식회사 차량의 능동형 안전장치에 이용하기 위한 영상 분할방법
KR100482564B1 (ko) * 2002-07-08 2005-04-14 현대자동차주식회사 차량의 차선 이탈 경보 제어장치 및 방법
US7353086B2 (en) * 2002-11-19 2008-04-01 Timothy James Ennis Methods and systems for providing a rearward field of view for use with motorcycles
US6819256B2 (en) 2002-12-24 2004-11-16 Motorola, Inc. Providing a reminder message depending on an environment
JP4518139B2 (ja) 2007-11-30 2010-08-04 トヨタ自動車株式会社 画像処理装置
CN102467821B (zh) * 2010-11-04 2014-03-05 北京汉王智通科技有限公司 基于视频图像的路面距离检测方法及装置
DE112011100180B4 (de) * 2011-06-08 2022-05-25 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Spurhalteunterstützungsvorrichtung, Verfahren zum Anzeigen einer Spurgrenzlinie und Programm
KR101365557B1 (ko) * 2012-04-25 2014-02-27 (주)아이머큐리 차선 검출장치 및 그 방법
DE102017113799A1 (de) * 2017-06-22 2018-12-27 Connaught Electronics Ltd. Fahrassistenz für eine einspurige Straße
CN111717211B (zh) * 2020-06-30 2021-05-21 苏州鱼得水电气科技有限公司 一种新能源汽车突发情况自调节驾驶***

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2754871B2 (ja) * 1990-06-01 1998-05-20 日産自動車株式会社 走行路検出装置
FR2679357B1 (fr) * 1991-07-19 1997-01-31 Matra Sep Imagerie Inf Dispositif embarque et procede de reperage et de suivi de la position d'un vehicule sur la route et dispositif d'aide a la conduite en comportant application.
JPH06213660A (ja) * 1993-01-19 1994-08-05 Aisin Seiki Co Ltd 像の近似直線の検出方法
JP3169483B2 (ja) * 1993-06-25 2001-05-28 富士通株式会社 道路環境認識装置
US5638116A (en) * 1993-09-08 1997-06-10 Sumitomo Electric Industries, Ltd. Object recognition apparatus and method
US5774569A (en) * 1994-07-25 1998-06-30 Waldenmaier; H. Eugene W. Surveillance system
JP3246243B2 (ja) * 1994-12-26 2002-01-15 いすゞ自動車株式会社 車線逸脱警報装置
US5642093A (en) * 1995-01-27 1997-06-24 Fuji Jukogyo Kabushiki Kaisha Warning system for vehicle
JPH0995194A (ja) * 1995-09-29 1997-04-08 Aisin Seiki Co Ltd 車両前方の物体検出装置
US6091833A (en) * 1996-08-28 2000-07-18 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Local positioning apparatus, and a method therefor
JPH1067252A (ja) * 1996-08-29 1998-03-10 Aisin Seiki Co Ltd 車両走行状態検出装置
JP4084857B2 (ja) * 1996-08-30 2008-04-30 本田技研工業株式会社 自動車の前方監視システムにおけるイメージセンサの縦横比設定方法
JP3340941B2 (ja) * 1997-06-12 2002-11-05 富士重工業株式会社 走行路曲率半径検出装置
US6282478B1 (en) * 1997-07-10 2001-08-28 Aisin Seiki Kabushiki Kaisha Travelling direction correction apparatus
JP3358709B2 (ja) * 1997-08-11 2002-12-24 富士重工業株式会社 車両用運転支援装置

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101210813B (zh) * 2006-12-26 2011-05-04 上海乐金广电电子有限公司 车辆用监视装置
CN103942959A (zh) * 2014-04-22 2014-07-23 深圳市宏电技术股份有限公司 一种车道检测方法及装置
CN103942959B (zh) * 2014-04-22 2016-08-24 深圳市宏电技术股份有限公司 一种车道检测方法及装置
CN104163136A (zh) * 2014-08-26 2014-11-26 无锡市恒通智能交通设施有限公司 行车智能辅助方法
CN106412588A (zh) * 2016-05-18 2017-02-15 瑞昱新加坡有限公司 影像帧处理方法
CN106412588B (zh) * 2016-05-18 2019-06-14 瑞昱新加坡有限公司 影像帧处理方法
CN109427199A (zh) * 2017-08-24 2019-03-05 北京三星通信技术研究有限公司 用于辅助驾驶的增强现实的方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
KR20000060022A (ko) 2000-10-16
JP2000259999A (ja) 2000-09-22
US6434256B1 (en) 2002-08-13
EP1037186A9 (en) 2001-11-14
EP1037186A2 (en) 2000-09-20
KR100326674B1 (ko) 2002-03-02
EP1037186A3 (en) 2001-08-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN1267032A (zh) 用于监视车辆在道路的车道中的位置的方法
CN112329552A (zh) 基于汽车的障碍物检测方法及装置
US9390328B2 (en) Static occlusion handling using directional pixel replication in regularized motion environments
DE102021119920A1 (de) Verfahren zur Vorhersage einer Trajektorie eines Fahrzeugs
CN112800860A (zh) 一种事件相机和视觉相机协同的高速抛撒物检测方法和***
KR20000025578A (ko) 차로의 모델링 방법 및 그를 이용한 차선 인식 방법
CN107563331B (zh) 一种基于几何关系的道路标志线检测方法及***
CN112349087B (zh) 一种基于路口信息全息感知的可视化数据输入方法
CN106560861A (zh) 基于计算机视觉的智能监管方法
CN111046809B (zh) 一种障碍物检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质
Dwivedi et al. Bird's Eye View Segmentation Using Lifted 2D Semantic Features.
Ariyanto et al. Real-time image processing method using raspberry pi for a car model
CN212220070U (zh) 基于视觉语义分割技术的车辆实时定位***
DE102020213799A1 (de) Hindernisdetektionsvorrichtung und Hindernisdetektionsverfahren
CN113888407A (zh) 一种基于超分辨率技术的目标检测***
Wang OpenCV-based Lane Line Detection Method for Mountain Curves
Yeh et al. Development of vision-based lane and vehicle detecting systems via the implementation with a dual-core DSP
JP2001157196A (ja) 警戒装置及び警戒方法
EP3553695A1 (en) Method and system for displaying image data from at least one night vision camera of a vehicle
JP2735033B2 (ja) 車線変更検出装置および方法
JP6987173B2 (ja) 障害物検知装置及びこれを備えた障害物検知システム、障害物検知方法
CN114898325B (zh) 一种车辆危险变道检测方法、装置及电子设备
CN117523457A (zh) 基于ai识别的电子后视镜物体检测标识显示方法和***
Nedevschi et al. On-board 6d visual sensor for intersection driving assistance
Lin et al. Development of a Multimedia-Based vehicle lane departure warning, forward collision warning and event video recorder systems

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C02 Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001)
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication