一种多车道检测方法及跟踪方法技术

本发明专利技术提供一种多车道检测方法及跟踪方法，该检测方法包括：并确定图像中的侯选区域，而后利用单车道线检测方法检测侯选区域中车辆的左、右侧第一条车道线；在消失点正下方选一选定点，过该选定点作一水平线，该水平线与左、右侧第一条车道线分别相交于一第一交点和一第二交点；判断车辆的左、右侧是否存在相邻车道，若左、右侧存在相邻车道，则确定左、右侧第二条车道线的各侯选直线，且计算第一、二交点与左、右侧第二条车道线的各侯选直线之间的距离，并将距离在预定范围内的各侯选直线组成左、右侧第二条车道线的直线簇，而后根据该直线簇中的各条直线拟合左、右侧第二条车道线。本发明专利技术能够简单快速地定位车道线，计算复杂度低，有效性高。

A multi lane detection method and tracking method

The invention provides a multi lane detection and tracking method, including the detection method and determine the image of the candidate region, then the detection Hou road detection method in the selection of the vehicle on the left and right side of the first lane; in the vanishing point just below and choose the selected point for point a horizontal line, the horizontal line and the first left and right lanes respectively intersect in a first node and a second node; the left and right judgment whether the existence of the adjacent lane vehicle left and right, if there is an adjacent lane, the left and right second Hou lane line and the line selection, Hou first, second calculation of intersection with the left and right second lanes of the selected linear distance between the line and the distance of each candidate cluster within a predetermined range of selected lines. The left and right second lanes, and then according to the Each line in a linear cluster fits the second lane lines on the left and right sides of the line. The invention can easily and quickly locate the lane line, with low computational complexity and high effectiveness.

【技术实现步骤摘要】
一种多车道检测方法及跟踪方法
本专利技术涉及图像检测方法，尤其涉及一种多车道检测方法及跟踪方法。
技术介绍
车道线检测的基本方法是根据图像边缘检测的结果，判断哪些边缘点属于同一条直线。对于高速公路上的车道线，近端车道可以用直线来表征。同时，作为智能交通环境感知的一部分，多车道的检测可以对自动驾驶辅助、智能驾驶以及无人驾驶提供小环境行车路线规划的支持数据。目前，检测当前直线车道的方法有霍夫变换、直线逼近、基于模拟退火算法的曲线检测、相关性检测、逆透视影射等方法。在这些方法中，霍夫变换由于能够有效地弥补直线上特征点的缺失，从而提高车道线检测的准确率而得到广泛应用。由于目前ADAS(高级驾驶辅助系统)相关的算法主要关注于当前车道，而对多车道的车道线检测研究甚少，然而随着自动驾驶技术的日趋成熟，相关法律法规的逐步健全，多车道的检测对自动驾驶车辆的路径规划越加重要。
技术实现思路
针对上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于前视摄像头的多车道检测方法及跟踪方法，以准确检测并跟踪多条车道线，为无人驾驶提供数据支持。为了实现上述目的，本专利技术一方面提供一种多车道检测方法，该方法包括以下步骤：步骤S1，拍摄车辆前方的图像，并确定图像中的侯选区域，而后利用单车道线检测方法检测所述侯选区域中车辆的左、右侧第一条车道线；步骤S2，在消失点正下方选定一选定点，过该选定点作一水平线，该水平线与左、右侧第一条车道线分别相交于一第一交点和一第二交点；步骤S3，判断车辆的左、右侧是否存在相邻车道，若左侧存在相邻车道，则确定左侧第二条车道线的各侯选直线，且计算所述第一交点与左侧第二条车道线的各侯选直线之间的距离，并将距离在预定范围内的各侯选直线组成左侧第二条车道线的直线簇，而后根据该直线簇中的各条直线拟合左侧第二条车道线；若右侧存在相邻车道则确定右侧第二条车道线的各侯选直线，且计算所述第二交点与右侧第二条车道线的各侯选直线之间的距离，并将距离在预定范围内的各侯选直线组成右侧第二条车道线的直线簇，而后根据该直线簇中的各条直线拟合右侧第二条车道线。进一步地，所述步骤S1中的单车道线检测方法包括如下步骤：步骤S11，读入车辆前方的图像，并对所述图像进行预处理；步骤S12，检测所述图像中的直线，并将车辆左侧的斜率为正的直线作为左侧直线，车辆右侧的斜率为负的直线作为右侧直线；步骤S13，取消失点正下方的一基准点，计算该基准点与各左侧直线和右侧直线之间的间距，并将间距在预定范围内的各左侧直线组成左侧第一条车道线的直线簇，将间距在预定范围内的各右侧直线组成右侧第一条车道线的直线簇；步骤S14，以距离所述基准点最近的左、右侧直线为基础，以左、右侧第一条车道线的直线簇中的其它直线为辅助，拟合所述左、右侧第一条车道线。进一步地，所述步骤S12采用霍夫变换检测所述图像中的直线。进一步地，在所述步骤S3中，通过如下步骤确定左侧第二条车道线的各侯选直线：在所述左侧第一侧车道线的左侧检测斜率为正且小于所述左侧第一侧车道线的斜率的直线，并从其中选出与所述左侧第一条车道线之间的夹角大于预定角度的直线作为左侧第二条车道线的侯选车道线。进一步地，在所述步骤S3中，通过如下步骤确定右侧第二条车道线的各侯选直线：在所述右侧第一侧车道线的右侧检测斜率为负且大于所述右侧第一侧车道线的斜率的直线，并从其中选出与所述右侧第一条车道线之间的夹角大于预定角度的直线作为右侧第二条车道线的侯选车道线。进一步地，在所述步骤S3中，通过如下步骤拟合左侧第二条车道线：从所述左侧第二条车道线的直线簇中选取所有与所述左、右侧第一条车道线相交于消失点的直线，并根据选取的直线拟合所述左侧第二条车道线。进一步地，在所述步骤S4中，通过如下步骤拟合右侧第二条车道线：从所述右侧第二条车道线的直线簇中选取所有与所述左、右侧第一条车道线相交于消失点的直线，并根据选取的直线拟合所述右侧第二条车道线。本专利技术另一方面提供一种多车道跟踪方法，该方法对前述权利要求1‐7中任一项所述的多车道检测方法所检测的各条车道线进行跟踪，以预测各条车道线在下一时刻的位置。进一步地，多车道跟踪方法，其特征在于，该方法采用卡尔曼滤波器或粒子滤波器对各条车道线进行跟踪。综上所述，本专利技术中的多车道检测及跟踪方法能够简单快速地定位车道线，计算复杂度低，有效性高，能够快速定位和预测车道线范围，资源占有率低，适用于硬件资源和处理能力有限的车载数据处理软件。附图说明图1为单车道的车道线拟合示意图；图2为本专利技术中确定左、右第二条车道的原理示意图；图3A‐3C为车辆位于不同车道时的示意图；图4A‐4C为三种情况下各车道线buffer的更新情况。具体实施方式为使本专利技术更加明显易懂，兹以优选实施例，并配合附图作详细说明如下。本专利技术一种多车道检测方法包括以下步骤：步骤S1，拍摄车辆前方的图像，并确定图像中的侯选区域，而后利用单车道线检测方法检测侯选区域中车辆的左、右侧第一条车道线。其中，单车道线检测方法通过如下步骤实现：步骤S11，读入车辆前方的图像，并对图像进行预处理；步骤S12，采用霍夫变换检测图像中的直线，并将车辆左侧的斜率为正的直线作为左侧直线，车辆右侧的斜率为负的直线作为右侧直线；步骤S13，确定消失点，取消失点正下方的一基准点，计算该基准点与各左侧直线和右侧直线之间的间距，并将间距在预定范围内的各左侧直线组成左侧第一条车道线的直线簇，将间距在预定范围内的各右侧直线组成右侧第一条车道线的直线簇；步骤S14，以距离基准点最近的左、右侧直线为基础，以左、右侧第一条车道线的直线簇中的其它直线为辅助，拟合左、右侧第一条车道线(如图1所示)。步骤S2，如图2所示，在消失点正下方选一选定点，过该选定点作一水平线，该水平线与左、右侧第一条车道线分别相交于一第一交点PL和一第二交点PR。由于车辆在道路上驾驶时，受影响最多的是来自当前车道和相邻车道的车辆和路况，因此，本专利技术的多车道线检测最多只考虑四条车道线的检测。当前车道是中间车道时，检测车辆左右各两条车道线，如图3A所示；当车辆在道路的最左侧车道时，仅检测当前车道和右邻车道，当车辆在道路的最右侧车道时，仅检测当前车道和其左邻车道，分别如图3B和图3C所示。因此，在步骤S3中，首先需要判断车辆的左、右侧是否存在相邻车道，若左侧存在相邻车道，则确定左侧第二条车道线的各侯选直线，且计算第一交点PL与左侧第二条车道线的各侯选直线之间的距离，并将距离在预定范围内的各侯选直线组成左侧第二条车道线的直线簇，而后根据该直线簇中的各条直线拟合左侧第二条车道线；若右侧存在相邻车道则确定右侧第二条车道线的各侯选直线，且计算第二交点PR与右侧第二条车道线的各侯选直线之间的距离，并将距离在预定范围内的各侯选直线组成右侧第二条车道线的直线簇，而后根据该直线簇中的各条直线拟合右侧第二条车道线。其中，在步骤S3中，通过如下步骤确定左侧第二条车道线的各侯选直线：在左侧第一侧车道线的左侧检测斜率为正且小于左侧第一侧车道线的斜率的直线，并从其中选出与左侧第一条车道线之间的夹角大于预定角度(如10度)的直线作为左侧第二条车道线的侯选车道线。同时，通过如下步骤确定右侧第二条车道线的各侯选直线：在右侧第一侧车道线的右侧检测斜率为负且大于右侧第一侧车本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多车道检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1，拍摄车辆前方的图像，并确定图像中的侯选区域，而后利用单车道线检测方法检测所述侯选区域中车辆的左、右侧第一条车道线；步骤S2，在消失点正下方选定一选定点，过该选定点作一水平线，该水平线与左、右侧第一条车道线分别相交于一第一交点和一第二交点；步骤S3，判断车辆的左、右侧是否存在相邻车道，若左侧存在相邻车道，则确定左侧第二条车道线的各侯选直线，且计算所述第一交点与左侧第二条车道线的各侯选直线之间的距离，并将距离在预定范围内的各侯选直线组成左侧第二条车道线的直线簇，而后根据该直线簇中的各条直线拟合左侧第二条车道线；若右侧存在相邻车道则确定右侧第二条车道线的各侯选直线，且计算所述第二交点与右侧第二条车道线的各侯选直线之间的距离，并将距离在预定范围内的各侯选直线组成右侧第二条车道线的直线簇，而后根据该直线簇中的各条直线拟合右侧第二条车道线。

【技术特征摘要】
1.一种多车道检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1，拍摄车辆前方的图像，并确定图像中的侯选区域，而后利用单车道线检测方法检测所述侯选区域中车辆的左、右侧第一条车道线；步骤S2，在消失点正下方选定一选定点，过该选定点作一水平线，该水平线与左、右侧第一条车道线分别相交于一第一交点和一第二交点；步骤S3，判断车辆的左、右侧是否存在相邻车道，若左侧存在相邻车道，则确定左侧第二条车道线的各侯选直线，且计算所述第一交点与左侧第二条车道线的各侯选直线之间的距离，并将距离在预定范围内的各侯选直线组成左侧第二条车道线的直线簇，而后根据该直线簇中的各条直线拟合左侧第二条车道线；若右侧存在相邻车道则确定右侧第二条车道线的各侯选直线，且计算所述第二交点与右侧第二条车道线的各侯选直线之间的距离，并将距离在预定范围内的各侯选直线组成右侧第二条车道线的直线簇，而后根据该直线簇中的各条直线拟合右侧第二条车道线。2.根据权利要求1所述的多车道检测方法，其特征在于，所述步骤S1中的单车道线检测方法包括如下步骤：步骤S11，读入车辆前方的图像，并对所述图像进行预处理；步骤S12，检测所述图像中的直线，并将车辆左侧的斜率为正的直线作为左侧直线，车辆右侧的斜率为负的直线作为右侧直线；步骤S13，取消失点正下方的一基准点，计算该基准点与各左侧直线和右侧直线之间的间距，并将间距在预定范围内的各左侧直线组成左侧第一条车道线的直线簇，将间距在预定范围内的各右侧直线组成右侧第一条车道线的直线簇；步骤S14，以距离所述基准点最近的左、右侧直线为基础，以左、右侧第一条车道线的直线簇中的其它直线为辅助，拟合所述左、右侧第一条车道线...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭剑鹰，王琳娜，郑艳，李国玉，李懋，梁波，沈涛，
申请(专利权)人：华域汽车系统股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31