车道检测系统及方法技术方案

车道检测系统包括存储机器可读指令的非易失性存储器和能够接收公路图像的图像处理器。当执行机器可读指令时，图像处理器能够：(i)处理公路图像以识别公路图像的车道存在区域中的车道候选，车道存在区域具有(a)包括靠近车辆的成像的公路区域的近子区域和(b)包括远离车辆的成像的公路区域的远子区域，(ii)当(a)拟合近子区域中车道候选的部分的线和(b)公路图像中的预设参考点之间的最小距离小于相邻距离时，验证车道候选为正确的车道候选；以及(iii)将正确的车道候选延伸至远子区域以形成标定车道标记的检测的车道标记。

Lane detection system and method

Lane detection system includes non-volatile memory that stores machine readable instructions and an image processor capable of receiving highway images. When executing machine readable instructions, the image processor can: (I) processing the images to identify the image of highway road lane are Lane candidate region, Lane (a) with regional road area including the imaging near the vehicle near sub region and sub regional highway (b) far away from the vehicle in the imaging area including when the (II) (a) in the area near the candidate Lane fitting part of the line between the highway and (b) image in the preset reference point of the minimum distance is less than that of the adjacent distance, verify the candidate for the right candidate Lane Lane; and (III) will be the right candidate lane marker lanes extend to long son area to form the lane marking detection calibration.

【技术实现步骤摘要】
车道检测系统及方法
本专利技术涉及图像处理技术，尤其涉及车道检测系统及方法。
技术介绍
越来越多的新型公路车辆配置有旨在监视车辆相对于公路上的车道边界的位置的车道偏离预警系统。车道偏离预警系统的中心是鲁棒车道标记检测算法模块以提供有意义的且一致的车道信息用于驾驶安全和导航目的。传统的车道检测算法依靠特征检测方案，特征检测方案包括以下缺点的至少一个：噪声敏感，计算复杂性和复杂的硬件实施。
技术实现思路
公开的车道检测系统和方法克服传统车道检测方案的问题。在实施例中，方法检测沿具有车道标记的公路行驶的车辆的前部捕获的公路图像内的车道。方法包括处理公路图像以识别公路图像的车道存在区域内的车道候选。车道存在区域具有：(a)近子区域，所述近子区域包括靠近车辆的成像的公路区域和(b)远子区域，所述远子区域包括远离车辆的成像的公路区域。方法还包括当(a)拟合近子区域中的车道候选的部分的线和(b)公路图像中的预设参考点之间的最小距离小于相邻距离(neighborhooddistance)时，验证车道候选为正确的车道候选。方法还包括将正确的车道候选延伸至远子区域中以形成标定车道标记的检测的车道标记。在实施例中，车道检测系统检测沿具有车道标记的公路捕获的公路图像内的车道。车道检测系统包括存储机器可读指令的非易失性存储器和能够接收公路图像的图像处理器。当执行机器可读指令时，图像处理器能够：(i)处理公路图像以识别公路图像的车道存在区域内的车道候选，车道存在区域具有(a)包括靠近车辆的成像的公路区域的近子区域和(b)包括远离车辆的成像的公路区域的远子区域，(ii)当(a)拟合近子区域中的车道候选的部分的线和(b)公路图像中的预设参考点之间的距离小于相邻距离时，验证车道候选为正确的车道候选；以及(iii)将正确的车道候选延伸至远子区域中以形成标定车道标记的检测的车道标记。附图说明图1是示出实施例中的在配备有照相机的车辆中使用的一个示例性车道检测系统的平面图。图2在实施例中进一步示例性详细地示出图1的车道检测系统。图3A示出由图1的照相机捕获的示例性公路图像。图3B示出沿水平块的图3A的公路图像的示意像素值剖面。图4A和4B示出由图1的车道检测系统从图3A的公路图像处理的示例性脊特征图像。图5A示出由图1的照相机捕获的公路图像。图5B至5E示出由图1的车道检测系统从图5A的公路图像处理的图像。图6示出由图1的车道检测系统从图5D的图像产生的车道候选图像。图7是由图5C的图像和图6的车道候选图像形成的正确车道候选图像。图8是由图1的车道检测系统形成的延伸车道图像，延伸图7的正确车道候选图像的正确车道候选。图9示出由图1的车道检测系统在图5A的公路图像的车道标记上叠加的检测车道标记。图10是实施例中示出用于检测公路图像内车道的一个示例性方法的流程图。图11是实施例中示出图10的公路图像处理步骤的进一步示例性细节的流程图。图12是实施例中示出图11的结合步骤的进一步示例性细节的流程图。具体实施方式图1是示出车辆180内使用的一个示例性车道检测系统100的平面图。车辆180在具有车道标记182的公路181上。车道检测系统100包括图像处理器240。车辆180包括照相机120且可选地包括通信地耦接至车道检测系统100的显示器190。照相机120包括具有像素阵列122的图像传感器。在实施例中，车道检测系统100包括照相机120和显示器190的至少一个。车道检测系统100接收照相机120的视场125内的公路181的部分的公路图像132。车道检测系统100处理公路图像132的至少部分以检测一个或多个车道标记182并产生对应的一个或多个检测的车道标记142。例如，检测的车道标记142是标定车道标记182的图像和可表示为可叠加在公路图像132上的线或曲线的等同(或坐标数据集)的一个或多个。在图1的示例中，车道检测系统100发送检测的车道标记142至产生用于在显示器190上显示的输出图像152的输出图像产生器150。输出图像产生器150可以从公路图像132和检测的车道标记142产生输出图像152。例如，输出图像152可以是其上叠加有检测的车道标记142的公路图像132。在一个实施例中，输出图像产生器150是车道检测系统100的一部分。图2进一步示例性详细地示出车道检测系统100。车道检测系统100包括图像处理器240和存储软件220的存储器210。软件220包括机器可读指令，当机器可读指令被图像处理器240执行时，能够执行在此讨论的车道检测系统100的功能。软件220包括以下软件模块：车道候选识别器222、车道验证器228和车道延伸器230。软件220还可以包括消失点跟踪器221。存储器210还被示出存储从照相机120接收的公路图像132和由软件220产生的检测的车道标记142的一个或全部。车道候选识别器222包括机器可读指令，当机器可读指令被图像处理器240执行时，操作以处理公路图像132以确定公路图像的车道存在区域内的一个或多个车道候选。车道候选识别器222可以包括梯度模块223、线检测器224和线结合器226。车道验证器228包括机器可读指令，当机器可读指令被图像处理器240执行时，操作以当(a)拟合车道候选的部分的线和(b)公路图像中的预设参考点之间的距离小于相邻距离时，验证由车道候选识别器222识别的车道候选为正确的车道候选。车道延伸器230包括机器可读指令，当机器可读指令被图像处理器240执行时，操作以朝着公路图像132的水平线延伸由车道验证器228验证的正确的车道候选以形成标定车道标记182的检测的车道标记142。图3A示出由图1的照相机120捕获的一个示例性公路图像300。图3B至9示出由用于检测公路图像300中的车道标识的软件220处理公路图像300得到的示例性数据。公路图像300可以表示图1的公路图像132。公路图像300包括被划分为近子区域391和远子区域392的车道存在区域390。车道存在区域390包括公路图像300的底部。在其他实施例中，车道存在区域390不包括公路图像300的底部。公路图像300内的预设参考点314可以与公路图像300的(a)消失点和(b)水平线上的位置的一个或多个对应。预设参考点314可以与当在车辆180上安装照相机120时确定的像素阵列122(图1)上的位置对应。公路图像300中的预设参考点314的垂直位置可以与照相机120的垂直视场角内的角度对应，其中垂直视场角在与公路181正交的平面内。在实施例中，消失点跟踪器221使用本领域中已知的消失点跟踪算法和一个或多个公路图像132，调整预设参考点314的位置。例如，当车辆180靠近公路181的上坡部分时，可以朝着公路图像300的顶部调整预设参考点314。车道存在区域390延伸上述的参考点314使得当这样的参考点314的调整发生时，参考点314仍旧在车道存在区域390内。公路图像300具有高度h300。相对于公路图像300的底部，近子区域391和远子区域392分别具有高度h391和h392。相似地，参考点314在公路图像300的底部之上的高度h314处。车道检测系统100计算h391为h391＝αh314，h392为h392＝h314+βh300，其中本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于检测沿具有车道标记的公路行驶的车辆的前部捕获的公路图像内的车道的方法，包括以下步骤：处理所述公路图像以识别所述公路图像的车道存在区域内的车道候选，所述车道存在区域具有：(i)近子区域，所述近子区域包括靠近所述车辆的成像的公路区域；和(ii)远子区域，所述远子区域包括远离所述车辆的成像的公路区域；当(a)拟合所述近子区域中的所述车道候选的部分的线和(b)所述公路图像中的预设参考点之间的最小距离小于相邻距离时，验证所述车道候选为正确的车道候选；以及将所述正确的车道候选延伸至所述远子区域中以形成标定所述车道标记的检测的车道标记。

【技术特征摘要】
2015.12.22 US 14/978,8731.一种用于检测沿具有车道标记的公路行驶的车辆的前部捕获的公路图像内的车道的方法，包括以下步骤：处理所述公路图像以识别所述公路图像的车道存在区域内的车道候选，所述车道存在区域具有：(i)近子区域，所述近子区域包括靠近所述车辆的成像的公路区域；和(ii)远子区域，所述远子区域包括远离所述车辆的成像的公路区域；当(a)拟合所述近子区域中的所述车道候选的部分的线和(b)所述公路图像中的预设参考点之间的最小距离小于相邻距离时，验证所述车道候选为正确的车道候选；以及将所述正确的车道候选延伸至所述远子区域中以形成标定所述车道标记的检测的车道标记。2.根据权利要求1所述的方法，处理的步骤包括：确定所述公路图像内的脊特征以产生脊特征图像；以及识别各自至少部分地与所述脊特征重叠的多条线。3.根据权利要求2所述的方法，还包括：结合所述多条线以识别所述车道候选。4.根据权利要求3所述的方法，结合的步骤包括：在具有多个像素的空白图像中，所述多个像素的每个具有(i)相同的像素值和(ii)在所述空白图像中的像素坐标：改变多个车道候选像素的像素值，所述车道候选像素是具有与所述多条线的一条对应的像素坐标的像素；在所述多个车道候选像素上执行形态学算子。5.根据权利要求2所述方法，识别脊特征的步骤包括：对于所述公路图像的多个位置的每个：部分地基于代表完全在所述位置左侧的第一图像区域的第一图像强度计算第一水平图像梯度；部分地基于代表完全在所述位置右侧的第二图像区域的第二图像强度计算第二水平图像梯度；以及基于所述第一水平图像梯度和所述第二水平图像梯度确定所述位置是否是脊特征的一部分。6.根据权利要求5所述的方法，还包括：基于所述位置的垂直位置，确定(a)所述第一图像区域、(b)所述第二图像区域和(c)所述脊特征的至少一个的水平宽度。7.根据权利要求5所述的方法，还包括：对所述脊特征图像应用连续性阈值操作以淘汰不对应车道标识的脊特征。8.根据权利要求7所述的方法，每个脊特征由多个候选脊像素形成，所述连续性阈值操作具有根据每个候选脊特征中空间连接的候选脊像素的最小数量的阈值。9.根据权利要求2所述的方法，所述多条线的一条拟合与所述车道候选对应的脊特征图像中的多个近控制点，所述近控制点在与所述公路图像的近子区域对应的脊特征图像的第二近子区域中。10.根据权利要求1所述的方法，延伸的步骤还包括，对于每个正确的车道候选：在所述远子区域中识别与所述正确的车道候选对应的远控制点；以及对所述远控制点和位于所述近子区域且与所述正确的车道候选对应的多个近控制点拟合曲线。11.一种用于检测沿具有车道标记的公路捕获的公路图像内的车道的车道检测系统，包括：非易失性存储器，存储机器可读指令；以及图像处理器，通信地耦接至存储...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨磊，吴东晖，
申请(专利权)人：豪威科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：美国,US