CN204895461U - 一种车道偏离预警*** - Google Patents
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Abstract
本实用新型提供一种车道偏离预警***,摄像头采集器安装设置在车辆的正前方,摄像头采集器负责车辆正前方图像的高速采集,图像滤波处理器、车道检测器、车道***和偏离预警处理器均与报警提示器连接,图像滤波处理器包括依次相连的图像灰度变换器、中值滤波器、高斯滤波器、灰度均衡器和对比度增强器,图像滤波处理器负责后续的分割阀值计算和车道障碍物的检测,车道检测器与所述图像滤波处理器连接,车道***与所述车道检测器连接,本实用新型采用灰度自适应阀值法进行高效的图像处理,很好的解决了各类光照环境下的车道线和障碍物的问题,具有极高的车道识别可靠性和极低的误判率。
Description
技术领域
本实用新型涉及一种车用自动驾驶辅助装置,具体为一种车道偏离预警***,属于汽车电子与智能硬件技术领域。
背景技术
随着技术的进步,汽车自动驾驶技术已经在全球范围内掀起热潮,尤其是因为图像处理技术的突飞猛进,让这一类技术(如车道保持/偏离识别/防碰撞/盲区监测/疲劳监测等)在汽车上的大规模应用成为可能。
但是,目前的现有技术的缺点:
(1)、不适应多变的光照环境;
(2)、车道检测的周期比较长;
(3)、车道线检测成功率不高;
(4)、误报率比较高。
纵观国外同类产品的研发重点和难点,基本都集中在通过视觉图像如何在各种道路环境下识别出车道线和障碍物(其他车辆)。由于道路环境的多样性和复杂性,图像往往具有各类噪声,需要进行各种图像处理,要适应各类光照环境下车道线和车辆阴影分割。
为解决以上的技术问题,本实用新型提供了一种车道偏离预警***,其通过设置摄像头采集器、报警提示器、图像滤波处理器、车道检测器、车道***和偏离预警处理器,采用灰度自适应阀值法进行高效的图像处理,很好的解决了各类光照环境下的车道线和障碍物的问题,具有极高的车道识别可靠性和极低的误判率。
发明内容
针对上述情况,为解决现有技术之缺陷,本实用新型之目的就是提供了一种车道偏离预警***,其包括摄像头采集器、报警提示器、图像滤波处理器、车道检测器、车道***和偏离预警处理器,其特征在于,所述摄像头采集器安装设置在车辆的正前方,且所述摄像头采集器负责车辆正前方图像的高速采集,所述图像滤波处理器、车道检测器、车道***和偏离预警处理器均与所述报警提示器连接,所述图像滤波处理器包括依次相连的图像灰度变换器、中值滤波器、高斯滤波器、灰度均衡器和对比度增强器,所述图像滤波处理器负责后续的分割阀值计算和车道障碍物的检测,所述车道检测器与所述图像滤波处理器连接,所述车道***与所述车道检测器连接。
进一步,作为优选,所述图像滤波处理器内部设置有分割阀值计算器。
进一步,作为优选,所述车道检测器包括车道线像素提取器、霍夫变换、最小二乘法计算器和车道计算器,所述车道线像素提取器与所述霍夫变换和最小二乘法计算器连接,所述车道线像素提取器上还连接有车道计算器。
进一步,作为优选,所述偏离预警处理器上还连接有跟踪锁定器。
本实用新型的有益效果:
本实用新型提供了一种车道偏离预警***,其通过设置摄像头采集器、报警提示器、图像滤波处理器、车道检测器、车道***和偏离预警处理器,采用灰度自适应阀值法进行高效的图像处理,很好的解决了各类光照环境下的车道线和障碍物的问题,具有极高的车道识别可靠性和极低的误判率。
附图说明
图1为本实用新型提供的一种车道偏离预警***的结构图;
图2为本实用新型提供的一种车道偏离预警***的车道偏离流程结构图;
具体实施方式
下面结合附图对本实用新型做进一步说明。
如图1-2所示,本实用新型提供了一种车道偏离预警***,其包括摄像头采集器、报警提示器、图像滤波处理器、车道检测器、车道***和偏离预警处理器,摄像头采集器安装设置在车辆的正前方,相当于车辆的眼镜;且所述摄像头采集器负责车辆正前方图像的高速采集,所述图像滤波处理器、车道检测器、车道***和偏离预警处理器均与所述报警提示器连接,所述图像滤波处理器包括依次相连的图像灰度变换器、中值滤波器、高斯滤波器、灰度均衡器和对比度增强器,所述图像滤波处理器负责后续的分割阀值计算和车道障碍物的检测,所述车道检测器与所述图像滤波处理器连接,所述车道***与所述车道检测器连接。图像滤波处理器负责图像的处理与分析,车道检测器负责道路中车道线的提取,障碍物的识别已经车辆与车道线的位置关系分析,建立车道偏离的预警模式,一旦偏离车道(压线),发出报警指令;报警单元加到报警指令立刻发出报警提示声音,引起驾驶者的注意。
在本实施例中,所述图像滤波处理器内部设置有分割阀值计算器。车道检测器包括车道线像素提取器、霍夫变换、最小二乘法计算器和车道计算器,所述车道线像素提取器与所述霍夫变换和最小二乘法计算器连接,所述车道线像素提取器上还连接有车道计算器。偏离预警处理器上还连接有跟踪锁定器。
本实施例提供的一种车道偏离预警***的工作原理及工作过程如下:
(1)摄像头采集器对图像进行高速捕捉:***采用的摄像头为一款基于FPGA量身定制的产品,具有低照度,宽动态,高速采集等特点,具有极好的动态响应特性,支持亮度曝光时间和光圈的自动控制,能够较好的满足道路自然光照和人工光照的环境。
(2)图像滤波处理器对采集的图像进行处理:从摄像头采集到的帧图像首先需要进行预处理,依次经过图像灰度变换器、中值滤波器、高斯滤波器、灰度均衡器和对比度增强器进行灰度变换器/中值滤波/高斯滤波/灰度均衡/对比度增强等,以利于后续的分割阀值计算和车道障碍物的检测。
(3)分割阀值确定:经过图像处理后将会得到相对理想的帧图像,在此基础上根据道路车道线占比和摄像头成像原理获取车道线的面分割阀值以及障碍物(车辆)的分割阀值,以此作为后续道路车道线提取和障碍物分割的依据。
(4)障碍物(车辆)检测:经过前述获得的障碍物分割阀值,对可能的障碍物(车辆)进行检测,预测出障碍物大致的位置和大小,然后根据图像的对称性和熵值确定障碍物的置性度,进一步确定出是否为真正的障碍物。
(5)车道检测:根据第(3)步获得的车道线面分割阀值,从图像中提取出可能的车道线像素,然后利用霍夫变换(Hough)结合最小二乘原理计算出可能的直线车道(近景范围),根据置行度和感兴趣区域判断出是否属于真正的车道线。
(6)车道偏离与盲区检测:根据第4步检测到的障碍物和第5步检测出的车道线,利用卡尔曼滤波原理(Kalman)对障碍物和车道线进行跟踪检测,实时分析出车道的偏离情况及障碍物的接近程度,以此判断车辆当前冲出本车道的危险程度。
(7)预警分析:在获取到实时车道线和障碍物的位置后,可以对其进行锁定,并进入跟踪状态。根据边界到达时间TLC(TimetoLaneCrossing)预警模型,计算是否达到报警阀值,一旦持续达到报警边界阀值,即刻发出预警提示声音。
本实用新型通过设置摄像头采集器、报警提示器、图像滤波处理器、车道检测器、车道***和偏离预警处理器,采用灰度自适应阀值法进行高效的图像处理,很好的解决了各类光照环境下的车道线和障碍物的问题,具有极高的车道识别可靠性和极低的误判率。
本实用新型对传统固定阀值图像分割进行创新,根据自然光照的特点及相机成像原理,充分利用成像画面的灰度分布的一种几何特征并结合车道线的占比来确定画面灰度分割阀值,成功解决了灰度自适应阀值的确定难题,对于固定区域车道线预测进行创新,根据路面光照的复杂性和车道标示的多样性,放弃了传统的整个画面采用一个阀值分割的方法,而是采用左右车道分开,阀值随距离灭点的距离变化而线性变化的方法来确定。这种创新的面阀值(每一点的阀值都不同)极大地提高了分割成功率。
另外,在锁定车道线跟踪的过程中,本实用新型没有采用常规的固定形状梯形区域检测法,而是引入了梯度因子这一概念,对车道线预测区域进行动态调整,以便于更加准确地检测出车道线位置。对于障碍物(其他车辆)的跟踪除了采用常规的底部阴影分割法外,采用了图像熵和对称性检测这一技术对障碍物进行进一步确认。
Claims (4)
1.一种车道偏离预警***,其包括摄像头采集器、报警提示器、图像滤波处理器、车道检测器、车道***和偏离预警处理器,其特征在于,所述摄像头采集器安装设置在车辆的正前方,且所述摄像头采集器负责车辆正前方图像的高速采集,所述图像滤波处理器、车道检测器、车道***和偏离预警处理器均与所述报警提示器连接,所述图像滤波处理器包括依次相连的图像灰度变换器、中值滤波器、高斯滤波器、灰度均衡器和对比度增强器,所述图像滤波处理器负责后续的分割阀值计算和车道障碍物的检测,所述车道检测器与所述图像滤波处理器连接,所述车道***与所述车道检测器连接。
2.根据权利要求1所述的一种车道偏离预警***,其特征在于,所述图像滤波处理器内部设置有分割阀值计算器。
3.根据权利要求1所述的一种车道偏离预警***,其特征在于,所述车道检测器包括车道线像素提取器、霍夫变换、最小二乘法计算器和车道计算器,所述车道线像素提取器与所述霍夫变换和最小二乘法计算器连接,所述车道线像素提取器上还连接有车道计算器。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的一种车道偏离预警***,其特征在于,所述偏离预警处理器上还连接有跟踪锁定器。
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