【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通安全，具体涉及一种暗光环境大型车辆边灯干扰识别与车道保持方法。
技术介绍
1、在高速公路的夜晚或隧道等暗光场景中，大型车辆在行驶时为保证行车安全、照亮盲区时会开启侧边灯，边灯安装于车身侧面，其照射方向平行于车身向下。此时若边灯照射在车道标线上时，由于边灯亮度通常较高，同时环境光照较弱，路面的强烈反射有时会使得车道线的边界特征难以分辨。
2、深色路面上的白色或黄色车道线会呈现比路面更高的亮度特征，因此在基于视觉的自动驾驶系统中会通过提取前方道路视频中细长的条带状高亮度特征来识别车道线。而位于大型车辆后方临近车道的车辆所拍摄的图像中，边灯照射下的区域呈现为亮度显著高于其他区域的光斑，若此时路面反射较强，车道保持系统将难以准确捕捉车道线特征。当未捕捉到当前车道的车道线特征时，车道保持系统会将边灯照射在路面的光斑或大型车辆车身上的其他细长形状特征识别为当前车道的车道线，因此车辆会向着大型车辆方向偏移来到达理想的车道中心位置，从而引发严重事故。虽然，已有的基于激光雷达或毫米波雷达的自动驾驶感知方法可以精确地感知到道路...
【技术保护点】
1.一种暗光环境大型车辆边灯干扰识别与车道保持方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的暗光环境大型车辆边灯干扰识别与车道保持方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的暗光环境大型车辆边灯干扰识别与车道保持方法，其特征在于，步骤1中，所述高亮特征的提取方式如下：对所述道路图像进行透视变换来提取对应的高亮特征；所述透视变换包括：采用Otsu算法，自动计算道路图像中各个像素的分布规律从而提取出道路图像中的高亮特征。
4.根据权利要求2所述的暗光环境大型车辆边灯干扰识别与车道保持方法，其特征在于，步骤1中，所述摄像装...
【技术特征摘要】
1.一种暗光环境大型车辆边灯干扰识别与车道保持方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的暗光环境大型车辆边灯干扰识别与车道保持方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的暗光环境大型车辆边灯干扰识别与车道保持方法，其特征在于，步骤1中，所述高亮特征的提取方式如下：对所述道路图像进行透视变换来提取对应的高亮特征；所述透视变换包括：采用otsu算法，自动计算道路图像中各个像素的分布规律从而提取出道路图像中的高亮特征。
4.根据权利要求2所述的暗光环境大型车辆边灯干扰识别与车道保持方法，其特征在于，步骤1中，所述摄像装置包括车载镜头，所述车载镜头安装在车辆挡风玻璃上，用以拍摄自车前方的道路图像；所述毫米波雷达安装在车辆顶部，用以扫描自车前方区域。
5.根据权利要求2所述的暗光环境大型车辆边灯干扰识别与车道保持方法，其特征在于，步骤1中，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：张雅丽，郭家煜，王畅，郭应时，付锐，袁伟，辛琪，李博，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：
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