多特征融合的车道线检测系统、方法及高级驾驶辅助系统技术方案

本发明专利技术公开了多特征融合的车道线检测系统、方法及高级驾驶辅助系统，检测方法，包括如下步骤：抓取得到车道区域俯视图；根据车辆在行驶过程中车道线的颜色与道路干扰项，提取得到颜色特征图；将所述颜色特征图中的像素，得到对比度特征图；在比度特征图中按照投影检测出直线，并通过车道线的几何特征拒识去除直线中的干扰项；检测得到正确车道线。在本发明专利技术中首次将颜色信息引入到车道线检测，能够加强对夜间灯光的抗干扰能力。另外，本发明专利技术还重新定义了一种基于路面对比度的车道线增强算子得到对比度特征图。同时，本发明专利技术将车道线几何变化规律作为车道线拒识的重要特征，通过车道线的几何特征拒识去除直线中的干扰项。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理领域，特别涉及多特征融合的车道线检测系统、方法以及高级驾驶辅助系统。
技术介绍
基于视觉算法的高级驾驶辅助系统(ADAS)，车道线检测是关键技术之一。车道线检测的方法一般可分为基于直线检测的方法和基于关键点检测的方法。1)基于直线检测的方法一般先通过边缘检测对灰度图像进行预处理，得到边缘增强图。然后在此基础上利用霍夫变换检测直线，最后通过一定的规则拒识掉干扰直线。2)基于关键点检测的方法一般也会通过边缘检测对灰度图像进行滤波，然后提取若干边缘点作为关键点。最后通过随机抽样一致的方法拟合出若干条线作为车道线。上述传统车道线检测算法往往忽略颜色信息，直接利用灰度图像进行处理。但是实际上，不同颜色的光线会对车道线检测产生影响。尤其当夜间，车尾灯和交通灯的光线会影响车道线检测的精度。单纯的灰度图像无法滤除这些干扰。此外，无论是基于直线检测的方法还是基于关键点检测的方法，主要利用车道线的强边缘特性进行检测，利用的特征较为单一，缺乏对车道线在时域上的变化规律的利用，也缺乏将多种特征有机结合。同时，会造成较多误检测或者漏检测的情况。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是，融合了颜色特征、对比度特征和几何变化特征的实时对车道线进行检测。同时，多特征融合的车道线检测系统，是实现高级驾驶辅助系统中的车道偏离预警功能的一个重要环节。在本专利技术的多特征融合的车道线检测方法中，首先通过逆透视变换得到俯视图，将俯视图通过颜色算子得到颜色特征图，再通过对比度算子得到对比度特征图。在对比度特征图上通过投影累加的方法检测直线，并通过车道线的几何变化规律进行拒识。最终得到的直线即为车道线。解决上述技术问题，本专利技术提供了多特征融合的车道线检测方法，包括如下步骤：抓取得到车道区域俯视图；根据车辆在行驶过程中车道线的颜色与道路干扰项，提取得到颜色特征图；将所述颜色特征图中的像素，得到对比度特征图；在比度特征图中按照投影检测出直线，并通过车道线的几何特征拒识去除直线中的干扰项；检测得到正确车道线。更进一步，根据先验信息，将车道区域俯视图的RGB图像中的像素按照如下颜色过滤算子计算得到颜色特征图 C i , j = 2 × R i , j × G i , j R i , j + G i , j - | R i , j - G i , j | ]]>其中，R代表红色通道，G代表绿色通道，i和j表示像素点的横坐标和纵坐标。更进一步，所述先验信息包括，车道线颜色、道路干扰项的颜色，所述车道线颜由白色和黄色组成；所述道路干扰项的颜色包括，红色和绿色。更进一步，所述道路干扰项包括，刹车灯的红色炫光、交通灯的红光和/或绿光在路面的倒影、夜间对面驶来的车辆的远光灯造成的白色炫光、逆光时造成的炫光、路边的白色栏杆中的一种或者多种。更进一步，通过对比度算子将颜色特征图中的像素经过下面的公式，可得到对比度特征图 D i , j = C i , j + C i , j + ϵ + C i , j - ϵ 2 - C i - ϵ , j - C i + ϵ , j - | C i - ϵ , j - C i + ϵ , j | ]]>其中，ε为预设的车道线在颜色特征图中的像素宽度。更进一步，所述ε值为5。更进一步，在比度特征图中按照投影检测出直线的方法具体为：设垂直方向为0度，取投影角度β从-15度到15度之间，分别计算出对比度特征图在不同角度的y轴方向的累加值，得到在x轴上的一维数组；若出现局部峰值点时，选择数组局部峰值点的x坐标和对应的投影角度β来标定直线Li。更进一步，通过车道线的几何特征拒识去除直线中的干扰项的方法具体为：根据车道线在路面的相对固定位置，若检测到的直线为干扰项，则在变换车道或者转弯时，车道线中的x坐标和投影角度β的变化程度较大，则去除该干扰项。本专利技术还提供了多特征融合的车道线检测系统，包括：车道区域俯视图检测单元，用以抓取得到车道区域俯视图；颜色特征图提取单元，用以根据车辆在行驶过程中车道线的颜色与道路干扰项，提取得到颜色特征图；对比度特征图提取单元，用以将所述颜色特征图中的像素，得到对比度特征图；检测直线单元，用以在比度特征图中按照投影检测出直线；几何变化特征拒识单元，用以通过车道线的几何特征拒识去除直线中的干扰项，检测得到正确车道线。另外，本专利技术还提供了高级驾驶辅助系统，包括多特征融合的车道线检测系统、安装在车上的视觉传感器以及预本文档来自技高网...

【技术保护点】
多特征融合的车道线检测方法，其特征在于包括如下步骤：抓取得到车道区域俯视图；根据车辆在行驶过程中车道线的颜色与道路干扰项，提取得到颜色特征图；将所述颜色特征图中的像素，得到对比度特征图；在比度特征图中按照投影检测出直线，并通过车道线的几何特征拒识去除直线中的干扰项；检测得到正确车道线。

【技术特征摘要】
1.多特征融合的车道线检测方法，其特征在于包括如下步骤：抓取得到车道区域俯视图；根据车辆在行驶过程中车道线的颜色与道路干扰项，提取得到颜色特征图；将所述颜色特征图中的像素，得到对比度特征图；在比度特征图中按照投影检测出直线，并通过车道线的几何特征拒识去除直线中的干扰项；检测得到正确车道线。2.根据权利要求1所述的多特征融合的车道线检测方法，其特征在于，根据先验信息，将车道区域俯视图的RGB图像中的像素按照如下颜色过滤算子计算得到颜色特征图 C i , j = 2 × R i , j × G i , j R i , j + G i , j - | R i , j - G i , j | ]]>其中，R代表红色通道，G代表绿色通道，i和j表示像素点的横坐标和纵坐标。3.根据权利要求2所述的多特征融合的车道线检测方法，其特征在于，所述先验信息包括，车道线颜色、道路干扰项的颜色，所述车道线颜由白色和黄色组成；所述道路干扰项的颜色包括，红色和绿色。4.根据权利要求3所述的多特征融合的车道线检测方法，其特征在于，所述道路干扰项包括，刹车灯的红色炫光、交通灯的红光和/或绿光在路面的倒影、夜间对面驶来的车辆的远光灯造成的白色炫光、逆光时造成的炫光、路边的白色栏杆中的一种或者多种。5.根据权利要求1所述的多特征融合的车道线检测方法，其特征在于，通过对比度算子将颜色特征图中的像素经过下面的公式，可得到对比度特征图 D i , j = C i , j + C i , j + ϵ + C ...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘鹏，
申请(专利权)人：开易北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11