[发明专利]一种用于车道偏离系统中的车道线识别系统和方法

权利要求书

1.一种用于车道偏离系统中的车道线识别系统，其特征在于：包括

特征图像提取模块，对相机捕获到的视频图像进行车道线特征图像提取；

特征点提取与跟踪模块，对特征图像提取模块得到的图像进行特征点的提取，获取相对可靠的特征点位置后，使用卡尔曼滤波器对特征点进行跟踪；并获取图像坐标系下车道中心线方程；

车道中心线方程拟合计算模块，通过两侧跟踪到的特征点计算车道中心线特征点，拟合出图像坐标下车道中心线方程，然后通过标定获得逆透视图像与实际道路之间的横纵向坐标比例关系，利用特征点提取与跟踪模块所得图像坐标系下车道中心线方程与此比例关系进行实际车道中心线方程的计算。

2.一种用于车道偏离系统中的车道线识别方法，其特征在于：该方法为：在进行车道偏离预警之前，先进行车道线识别并估计车道中心线方程；具体步骤如下：

一、在图像预处理阶段，对图像进行畸变校正，再对校正后的图像进行逆透视变换获取车前方道路的俯视图，并对IPM图像进行双边滤波消除图像噪声；

二、使用 Sobel 算子对IPM图像进行边缘检测，并基于车道线宽度模型与边缘检测图像进行车道线特征图像的提取；然后，在得到车道线特征图像后搜索并提取车道线特征点，并使用最小二乘法对特征点进行拟合，获取车道线方程；

三、采用卡尔曼滤波器对车道线特征点进行跟踪，建立前后帧之间特征点的联系，同时使用获取的车道线方程建立动态感兴趣区域；最后根据卡尔曼滤波器跟踪到的车道线特征点计算出车道中心线特征点并进行拟合，获取像素坐标下车道中心线方程；

四、在得到像素坐标下车道中心线方程后，确定逆透视图像与实际道路坐标空间之间的比例关系，计算实际道路坐标下车前道路中心线方程、曲率半径等信息、同时分析车道偏离预警模型，制定偏离预警决策算法，设置预警触发条件。

3.根据权利要求2所述的一种用于车道偏离系统中的车道线识别方法，其特征在于：步骤一中先进行图像的灰度化，再对图像进行逆透视变换。

4.根据权利要求2所述的一种用于车道偏离系统中的车道线识别方法，其特征在于：步骤二中车道特征图像提取方法为：设g(x，y)为边缘检测图像的梯度值，T为梯度阈值，L为车道线宽度；当某点梯度g (x，y)大于阈值 T且与其水平相隔距离 L处的像素点 g(x+L，y)的梯度值也大于阈值 T，则此处为可能的车道线边缘点，将这两点间的像素值全部置为255，不符合条件的像素点像素值置为 0，至此即完成从 Sobel 边缘检测图像到车道特征图像的提取。