[发明专利]一种车道线的检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及车辆辅助驾驶技术领域，特别是一种用于实时系统的车道线快速检测方法。

背景技术

汽车的发明改变了人类的出行方式，它以其便捷性和高效性有力地推动商品和人员的流动，对经济和社会的发展起着重要作用。截至2010年，全球约有总数为10亿辆的各式汽车，并且这个数字仍在高速增长。然而，目前世界上许多城市都面临着由个人汽车的过度使用带来的诸多问题，例如各种严重的交通事故、心烦的道路堵塞、巨大的能源消耗、噪声污染和环境污染等一系列问题正严重地降低了城市生活的质量。随着科技的进步和社会的发展，人们对汽车在安全、能耗、便捷、舒适等方面的要求越来越高。而传感器技术、自动控制、人工智能、机器视觉等技术日益成熟以及在交通运输工程中越来越多地应用，这种背景催生了汽车行业的一个新的发展方向——智能型车辆。

目前，各个国家已经相继开展智能汽车的研究，但是受限于技术的发展，机器完全取代人类完成车辆驾驶还需要一段时间。现世的智能型车辆往往采用辅助驾驶系统来减少驾驶工作量，保证驾驶人员的安全。例如高端车型中已经可以见到的自动泊车辅助系统、刹车辅助系统、倒车辅助系统、行车辅助系统、车道保持辅助系统等。

其中车道保持辅助系统的关键技术是车道线检测，通过它可以获取车辆与车道线的相对位置关系，进而可以提醒驾驶人员车辆的行驶状况，可以有效解决疲劳驾驶或者人为疏忽而产生的车道偏离问题，进而提高行车安全性。

车道线检测的关键问题在于如何提取车道线的特征，以及使用何种模型来拟合出车道线。由于道路所处的环境受到天气、光照和道路情况等多种因素的影响，复杂度低的检测算法难以找到适应环境变化的特征和精准地拟合车道线，而复杂度高的检测算法通常无法保证系统的实时性，难以应用于高速行驶的车辆。

因此，有必要提出一种实时、稳定可靠的车道线检测方法。

发明内容

本发明所要解决技术问题是目前的车道线检测方法难以满足车道线检测的实时性和鲁棒性的问题。

为解决上述技术问题，本发明提出一种基于消隐点约束的车道线的检测方法，该方法包括以下步骤：

步骤1，通过车载的图像传感器获取道路图像I_t，其中t为帧号；

步骤2，对所述道路图像进行预处理，得到经过预处理后的道路图像I_p,t；

步骤3，检测预处理后的道路图像I_p,t中的边缘信息，获得边缘图像I_e,t以及每个边缘点的梯度方向；

步骤4，从所述边缘图像I_e中检测直线，得到直线集合{l_t,i|l_t,i=(k_t,i,b_t,i),i=1,2,…N}，其中，k和b分别为直线的斜率和截距，N为检测到的直线的数量；

步骤5，利用步骤4中获取的直线估计所述道路图像中消隐点的位置；

步骤6，利用消隐点约束来滤除所述步骤4中得到的直线中的部分噪声；

步骤7，通过构建跟踪门来进一步滤除直线中的噪声，得到左右两边的候选直线集；

步骤8，计算所述候选直线集中每条候选直线的后验概率，然后从左、右候选直线集中选择一对后验概率最大的直线来拟合车道的左边线和右边线，最终得到检测出来的车道线。

本发明所取得的有益效果有：

本发明通过使用自适应阈值的边缘提取算法，能够减轻光照变化的影响；

本发明通过使用PPHT，能够快速地从边缘图像中检测直线，保证直线检测的实时性，并且通过引入边缘梯度方向，提高直线检测的准确性；

本发明通过所提出的在连续帧间，利用检测到的直线估计消隐点的位置的方法，能够快速得到消隐点的准确位置，并利用消隐点约束来滤除直线中的部分噪声，提高车道线检测的鲁棒性；

本发明通过使用跟踪门得到候选直线，可以进一步滤除噪声；

本发明通过使用候选直线邻域内的颜色信息和车道线的历史信息，来选择最优的直线对以表示当前车道，从而提高车道线检测的准确性。

附图说明

图1为本发明车道线检测方法的流程图；

图2为本发明图像空间中的消隐点与参数空间中的直线间的对偶性示意图；

图3为本发明的消隐点位置估计的流程图；

图4为本发明的跟踪门示意图；

图5为本发明候选直线邻域灰度检验示意图。

具体实施方式