一种车载车道线检测系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种车载车道线检测系统及方法，该系统包括设置在行驶车辆上的处理单元，以及与处理单元相连的图像采集单元；其中：图像采集单元，用于实时采集车辆行驶过程中的车道图片，将其发送给处理单元；处理单元，用于通过离线/在线的方式获取车道线样本图片，建立车道线样本库；并提取车道线样本库中车道线的RGB像素值，建立G‑S颜色模型，在G‑S颜色模型的基础上输入行驶过程中的车道图片，通过似然概率计算和阈值分割检测出图片中的车道线，并通过Hough变换提取图片中的车道线。本发明专利技术能够克服环境变化或者光照变化带来的影响，有效提高车道线检测效果。

Vehicle lane detection system and method

The invention discloses a vehicle lane detection system and method, the system includes a processing unit is arranged in the driving vehicle, and connected with the processing unit of the image acquisition unit; wherein the image acquisition unit for real-time acquisition of vehicles in the process of lane, send it to the processing unit for processing unit; to obtain Lane sample images by offline / online mode, create a sample database lane; and extract the RGB pixel Lane sample library Lane in the value of the establishment of G S color model, the input in the process of driving lane based on G S color model, the likelihood probability calculation and threshold detection a lane in the picture, and through the Hough transform to extract the lane line in the picture. The invention can overcome the influence of environmental change or illumination change, and effectively improve the detection effect of lane detection.

【技术实现步骤摘要】
一种车载车道线检测系统及方法
本专利技术涉及计算机图像处理
，尤其涉及一种车载车道线检测系统及方法。
技术介绍
近年来，汽车辅助驾驶(DriverAssistanceSystems)和无人车技术受到了研究者的普遍关注。车道线检测是汽车辅助驾驶和无人车技术中至关重要的一步。目前主流的车道线检测方法有基于形状特征的车道线检测、基于颜色特征的车道线检测和基于模型特征的车道线检测等。基于形状特征的车道线检测方法所检测的车道线需要拥有明显的车道线边缘并且受噪声或者其它干扰影响较大。基于颜色特征的车道线检测方法受光照影响较大。基于模型特征的车道线检测会检测出大量与车道线无关的边缘并且不能区分检测到的不同颜色的车道线。现有的车道线检测方法受环境干扰和光照变化影响较大。因此，本领域技术人员需要解决的一个技术问题是：针对现有车道线检测方法的不足，提出一种新型车道线检测方法，弥补其受环境干扰较大的缺点，进一步提升车道线检测的效果。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于针对现有技术中车道线检测方法检测效果较差，检测过程容易受到环境变化或者光照变化影响的缺陷，提供一种车载车道线检测系统及方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：本专利技术提供一种车载车道线检测系统，包括设置在行驶车辆上的处理单元，以及与处理单元相连的图像采集单元；其中：图像采集单元，用于实时采集车辆行驶过程中的车道图片，将其发送给处理单元；处理单元，用于获取车道线样本图片，建立车道线样本库；并提取车道线样本库中车道线的RGB像素值，建立G-S颜色模型，在G-S颜色模型的基础上输入行驶过程中的车道图片，通过似然概率计算和阈值分割检测出图片中的车道线，并通过Hough变换提取图片中的车道线。进一步地，本专利技术的系统还包括与处理单元相连的显示单元，用于显示操作界面和人机交互。进一步地，本专利技术的系统还包括与处理单元相连的存储单元，用于存储车道线样本库数据和实时获取的车道图片数据。进一步地，本专利技术的系统还包括与处理单元相连的供电单元，用于为系统供电。进一步地，本专利技术的处理单元包括离线车道检测模式和在线车道检测模式，通过显示单元选择其中一种检测模式。本专利技术提供一种车载车道线检测方法，包括以下步骤：S1、通过离线或在线的方式获取包含车道线样本的图片，建立车道线样本库，并实时获取车辆行驶过程中的车道图片；S2、提取车道线样本库中车道线的RGB像素值，建立G-S颜色模型；S3、在G-S颜色模型的基础上输入车辆行驶过程中的第一帧车道图片，通过似然概率计算和阈值分割检测出图片中的车道线；S4、对图片中检测出的车道线，通过Hough变换提取图片中的车道线；S5、根据检测出的车道线计算车道线的消失点并划分天际线，根据天际线在车辆行驶过程中的其它帧车道图片中设置车道线区域，对车道线区域执行步骤S3和步骤S4，检测出车道线并对车道线进行跟踪。进一步地，本专利技术的步骤S1中获取车道线样本图片的方法包括：通过公开的车道线图片数据集；通过网络搜索和甄别获取车道线图片；通过现场实验采集车道线图片。进一步地，本专利技术的步骤S2中建立G-S颜色模型的方法为：设G-S颜色模型为一个1×3矩阵，其表示方式为：μ＝[E(R)E(G)E(B)]其中，E(R)表示样本库车道线RGB像素值中R值的均值，E(G)表示G值的均值，E(B)表示B值的均值，u即为颜色模型的均值；在颜色空间中采用协方差代替方差，协方差的计算方式为：其中，V是颜色模型的协方差，是一个3×3矩阵，其正对角线的值是COV(R,R)、COV(G,G)、COV(B,B)，矩阵中每个元素的计算公式为：通过计算得到的颜色模型均值u和协方差V，并通过以下公式构建车道线的G-S颜色模型：其中，X为1×3矩阵，物理意义是图片中每个点的像素值，并在计算时将该公式简化为：P(X)＝(X-μ)T·inv(V)·(X-μ)。进一步地，本专利技术的步骤S3中检测出图片中的车道线的方法为：设置阈值0.0026，将图片分为疑似车道线像素点和非车道线像素点；在区分出车道线像素后，通过阈值分割将图片进行二值化处理，将疑似车道线像素点赋值为白色，非车道线像素点赋值为黑色。进一步地，本专利技术的步骤S4中通过Hough变换提取图片中的车道线的方法为：对图片进行边缘检测；根据图片尺寸决定Hough变换累加器的大小并分配内存；设定阈值，并根据阈值大小将Hough变换累加器中累加值小于阈值的点清零，即认为这些点并不对应图片域中的一条直线；查找Hough变换累加器中累加值最大的点，记录该点并继续查找记录下一个累加值最大的点，直到累加器中所有的累加值都为零，记录的这些点即对应了检测到的图片中的直线；根据检测到的点在图片域中绘出直线，提取其中的直线即为检测出的车道线。本专利技术产生的有益效果是：本专利技术提供了一种在线颜色特征和形状特征结合的车道线检测系统及方法，其独创性在于能够在线建立车道线G-S颜色模型，并且结合颜色特征与形状特征进行车道线检测；该系统与方法能够克服环境变化或者光照变化带来的影响，有效提高车道线检测效果。附图说明下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：图1是本专利技术实施例的系统框图；图2是本专利技术实施例的方法流程图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。如图1所示，本专利技术实施例的车载车道线检测系统，包括设置在行驶车辆上的处理单元，以及与处理单元相连的图像采集单元；其中：图像采集单元，用于实时采集车辆行驶过程中的车道图片，将其发送给处理单元；处理单元，用于获取车道线样本图片，建立车道线样本库；并提取车道线样本库中车道线的RGB像素值，建立G-S颜色模型，在G-S颜色模型的基础上输入行驶过程中的车道图片，通过似然概率计算和阈值分割检测出图片中的车道线，并通过Hough变换提取图片中的车道线。该系统还包括与处理单元相连的显示单元，用于显示操作界面和人机交互。该系统还包括与处理单元相连的存储单元，用于存储车道线样本库数据和实时获取的车道图片数据。该系统还包括与处理单元相连的供电单元，用于为系统供电。处理单元包括离线车道检测模式和在线车道检测模式，通过显示单元选择其中一种检测模式。本专利技术实施例的车载车道线检测方法，用于实现本专利技术实施例的车载车道线检测系统，包括以下步骤：S1、通过离线或在线的方式获取包含车道线样本的图片，建立车道线样本库，并实时获取车辆行驶过程中的车道图片；S2、提取车道线样本库中车道线的RGB像素值，建立G-S颜色模型；S3、在G-S颜色模型的基础上输入车辆行驶过程中的第一帧车道图片，通过似然概率计算和阈值分割检测出图片中的车道线；S4、对图片中检测出的车道线，通过Hough变换提取图片中的车道线；S5、根据检测出的车道线计算车道线的消失点并划分天际线，根据天际线在车辆行驶过程中的其它帧车道图片中设置车道线区域，对车道线区域执行步骤S3和步骤S4，检测出车道线并对车道线进行跟踪。步骤S1中获取车道线样本图片的方法包括：通过公开的车道线图片数据集；通过网络搜索和甄别获取车道线图片；通过现场实验采集车道线图片。步骤S2中建立本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车载车道线检测系统，其特征在于，包括设置在行驶车辆上的处理单元，以及与处理单元相连的图像采集单元；其中：图像采集单元，用于实时采集车辆行驶过程中的车道图片，将其发送给处理单元；处理单元，用于获取车道线样本图片，建立车道线样本库；并提取车道线样本库中车道线的RGB像素值，建立G‑S颜色模型，在G‑S颜色模型的基础上输入行驶过程中的车道图片，通过似然概率计算和阈值分割检测出图片中的车道线，并通过Hough变换提取图片中的车道线。

【技术特征摘要】
1.一种车载车道线检测系统，其特征在于，包括设置在行驶车辆上的处理单元，以及与处理单元相连的图像采集单元；其中：图像采集单元，用于实时采集车辆行驶过程中的车道图片，将其发送给处理单元；处理单元，用于获取车道线样本图片，建立车道线样本库；并提取车道线样本库中车道线的RGB像素值，建立G-S颜色模型，在G-S颜色模型的基础上输入行驶过程中的车道图片，通过似然概率计算和阈值分割检测出图片中的车道线，并通过Hough变换提取图片中的车道线。2.根据权利要求1所述的车载车道线检测系统，其特征在于，该系统还包括与处理单元相连的显示单元，用于显示操作界面和人机交互。3.根据权利要求1所述的车载车道线检测系统，其特征在于，该系统还包括与处理单元相连的存储单元，用于存储车道线样本库数据和实时获取的车道图片数据。4.根据权利要求1所述的车载车道线检测系统，其特征在于，该系统还包括与处理单元相连的供电单元，用于为系统供电。5.根据权利要求2所述的车载车道线检测系统，其特征在于，处理单元包括离线车道检测模式和在线车道检测模式，通过显示单元选择其中一种检测模式。6.一种车载车道线检测方法，其特征在于,包括以下步骤：S1、通过离线或在线的方式获取包含车道线样本的图片，建立车道线样本库，并实时获取车辆行驶过程中的车道图片；S2、提取车道线样本库中车道线的RGB像素值，建立G-S颜色模型；S3、在G-S颜色模型的基础上输入车辆行驶过程中的第一帧车道图片，通过似然概率计算和阈值分割检测出图片中的车道线；S4、对图片中检测出的车道线，通过Hough变换提取图片中的车道线；S5、根据检测出的车道线计算车道线的消失点并划分天际线，根据天际线在车辆行驶过程中的其它帧车道图片中设置车道线区域，对车道线区域执行步骤S3和步骤S4，检测出车道线并对车道线进行跟踪。7.根据权利要求6所述的车载车道线检测方法，其特征在于，步骤S1中获取车道线样本图片的方法包括：通过公开的车道线图片数据集；通过网络搜索和甄别获取车道线图片；通过现场实验采集车道线图片。8.根据权利要求6所述的车载车道线检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡钊政，黄刚，蔡浩，杨哲，穆孟超，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42