The invention discloses a visual feature fusion of multiple cues of lane departure warning method, which is based on the collected image is converted to grayscale, at least the first second extraction of visual features and visual features; multiple features of the extract obtained by fusing the inspection results; through the tracking system to extract corner matching tracking stability. And the corner feature point tracking results; the results of the tracking and detection results are fused to get the final examination results, the recognition of lane position calculation; P cars in the driveway in the judgment whether the car shift, when the P L< 0, the vehicle left deflection, when P R> 0 that car has the right deflection, where L is the left lane position, R is on the right lane position; when judging vehicle deflection for alarm. Through the fusion of multi cue features, the robustness of the detection target can be enhanced, and the vehicle lane departure process can be described more accurately.
【技术实现步骤摘要】
基于多线索视觉特征融合的车道偏离预警方法
本专利技术涉及一种车道偏离预警方法,具体地涉及一种基于多线索视觉特征融合的车道偏离预警方法。
技术介绍
视觉特征是在计算机视觉领域常用的识别物体目标的特征,它是人工智能与模式识别的一个基本模块。视觉特征有度值特征、边缘梯度特征、LBP特征、角点特征点特征等等。车道偏离预警系统是辅助驾驶系统的一种,该系统通过安装于车辆前方的摄像头传感器对车辆行驶状况以及道路状况进行实时监控。当车辆在换道偏离时,对错误的违规换道行为进行预警提示,并及时提醒驾驶员修正驾驶行为。通常,车道偏离系统中的车道线检测多采用检测器检测,用到的主要技术方法有:霍夫变换、直线检测、边缘提取等。由于检测过程中,使用的视觉特征单一、用到的算法复杂度高以及算法的精度问题,目前,存在的问题有:1、系统无法达到实时检测的要求。2、只能对简单路况进行识别和判定。3、系统精度难以达到国标的要求。例如,公告号为CN103738243的中国专利文献公开了一种车道偏离预警方法,包括视频采集装置安装和参数标定步骤、图像预处理步骤、边缘检测步骤、车道线识别步骤和车道偏离预警时间确定步骤;其中,边缘检测步骤,包括采用局部最大差值法提取图像边缘梯度、采用最大类间方差法对边缘图像进行二值化处理、对二值化后的边缘图像进行细化、噪点去除处理;车道线识别步骤,通过Hough变换检测出多条直线,选定符合要求的车道线。该专利的车道线的识别是通过边缘检测,提取图像边缘梯度,通过Hough变换检测出多条直线。其使用的视觉特征单一,车道线识别的准确率不高。
技术实现思路
针对上述存在的技术问题,本专 ...
【技术保护点】
一种基于多线索视觉特征融合的车道偏离预警方法,其特征在于,包括以下步骤:S01:将采集的图像转换成灰度图,至少提取第一视觉特征p
【技术特征摘要】
1.一种基于多线索视觉特征融合的车道偏离预警方法,其特征在于,包括以下步骤:S01:将采集的图像转换成灰度图,至少提取第一视觉特征p1(x)和第二视觉特征p2(x);S02:对提取到的多个特征进行融合得到检查结果,即:p(x)=w1·p1(x)+w2·p2(x)其中,w1,w2为特征融合的权重;S03:通过跟踪系统提取稳定的角点,并对角点特征点进行匹配跟踪,得到跟踪结果Rt(x);S04:将跟踪结果Rt(x)与检测结果p(x)进行融合,得到最终的检查结果R(x),识别出车道线,即:R(x)=wt·Rt(x)+wd·p(x)其中,wt,wd为融合的权重;S05:计算车辆在车道中的位置P,判断车辆是否发生偏移,当P-L<0时,车辆发生左偏转,当P-R>0时,车辆发生右偏转,其中L为左边车道线位置,R为右边车道线位置;当判断车辆发生偏转时进行报警。2.根据权利要求1所述的基于多线索视觉特征融合的车道偏离预警方法,其特征在于,在检测过程的视觉特征为三个,第一视觉特征为LBP特征p1(x)、第二视觉特征为灰度值特征p2(x)、第三视觉特征为边缘梯度值特征p3(x),对应的特征融合权重为w1,w2,w3,初始权重为0.3、0.5、0.2,三个权重值根据特征的可靠性进行动态调整分配。3.根据权利要求1所述的基于多线索视觉特征融合的车道偏离预警方法,其特征在于,所述跟踪模块权...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘星,张伟,陈睐,
申请(专利权)人:清华大学苏州汽车研究院吴江,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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