[发明专利]基于隔帧差法的前方车道线内行驶车辆的检测方法

说明书

技术领域：

本发明涉及一种高速公路前方行驶车辆的检测方法，具体涉及一种基于隔帧差法的前方车道线内行驶车辆的检测算法。

背景技术：

改革开放以来，随着我国国民经济的高速发展，人民生活水平日益提高，我国机动车辆规模及数量大幅度增加。据公安部统计，截止2013年底全国机动车数量已突破2.5亿辆，机动车驾驶人近2.8亿人。共有31个城市的汽车数量超过100万辆。与此同时，城市交通拥堵问题日益突出，公路上违章违规的车辆屡见不鲜，由此造成的交通安全问题日益增多。

为了能够维持和谐的交通环境，使得车辆能够各行其道，实现秩序井然的状态，现有技术中对于运动目标的检测，传统上使用的帧差法一般是背景帧差法或三帧差法。背景帧差法常用于对固定摄像头拍摄图像的检测，因为只有拍摄位置固定才能获取统一不变的背景，而三帧差法这种方法的缺点是对于运动速度(包括相对于摄像机的相对速度)缓慢的目标，识别效果不好，容易漏检或误检。

发明内容：

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于隔帧差法的前方车道线内行驶车辆的检测算法。

为达到上述目的，本发明采用如下的技术方案予以实现：

基于隔帧差法的前方车道线内行驶车辆的检测方法，包括下述步骤：

步骤一，读取实时交通图像，获取连续的四帧彩色图像；

步骤二，将提取的四帧彩色图像分别转换成灰度图像；

步骤三，运用Hough变换检测灰度图像的车道线，再采用投影法提取灰度图像中前方车道线内的区域图像；

步骤四，对前方车道线内的区域图像采用高斯滤波器平滑处理，消除部分噪声；

步骤五，对消除部分噪声后的灰度图像运用隔帧差法进行处理。

本发明进一步的改进在于，步骤五的具体步骤如下：

1)对消除部分噪声后的四帧图像，按其先后顺序以函数f_i(x,y)表示，i＝1,2,3,4，将第三帧图像与第一帧图像相减得到第一幅差分图像D₁(x,y)，将第四帧图像减去第二帧图像，得到第二幅差分图像D₂(x,y)，满足表达式：

D_j(x,y)＝f_j+2(x,y)-f_j(x,y)，j＝1,2

2)得到两幅差分图像后，再将D₁(x,y)与D₂(x,y)转换成二值图像G_j(x,y)，转换公式为：

式中，T为预先设定的阈值，且T≈(Imax-(Imax-Imin)/2)，其中Imax和Imin分别表示图像灰度值的最大值与最小值；

3)最后将两幅二值图像G₁(x,y)和G₂(x,y)再一次相减并取绝对值，得到前方车道线内行驶车辆的检测结果，用R(x,y)表示，满足：

R(x,y)＝|G₁(x,y)-G₂(x,y)|

当R(x,y)＞0时，表示前方车道线内有行驶车辆，否则，表示前方车道线内没有行驶车辆。

相对于现有技术，本发明具有如下的有益效果：

现有技术中的背景帧差法常用于对固定摄像头拍摄图像的检测，因为只有拍摄位置固定才能获取统一不变的背景，而三帧差法这种方法的缺点是对于运动速度(包括相对于摄像机的相对速度)缓慢的目标，识别效果不好，容易漏检或误检，而本发明采用隔帧差法进行相减的两帧图像之间还有一帧，这样前方车辆的运动距离更大，位移更明显，所以更易检测出来。经过隔帧相减并转换得到两幅二值图像，然后将二值图像再相减，得到最终的处理结果，进一步增强了检测效果，从而使结果更准确。

本发明能够对机动车前方车道线内行驶的车辆进行实时检测，帮助驾驶员及时准确的判断前方是否有同车道行驶的车辆，在遇到紧急情况时(例如从其他车道突然驶入一台车辆)能够在驾驶员的反应时间内做出快速准确的判断，从而防止交通事故的发生。

附图说明：

图1为本发明的方法流程图；

图2为在实时交通图像中提取的一帧彩色图像；

图3(a)、(b)、(c)及(d)为经过灰度化，投影法提取和高斯滤波器平滑处理后得到的连续四帧交通图像；

图4(a)为图3(c)与图3(a)相减后得到的第一幅差分图像；

图4(b)为图3(d)与图3(b)相减后得到的第二幅差分图像；