CN102303609B - 车道偏离预警系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种车道偏离报警系统及方法，所述系统包括电连接的摄像单元，用于接收并传递路况信号；车道线识别单元，与所述摄像单元连接，接收所述路况信号，并对所述信号进行Hough变换，以识别车道线；偏移检测单元，与所述车道线识别单元连接，根据识别出的车道线，计算其与车体之间的距离，当所述距离超过预设阀值时，发出预警指令；预警单元，与偏移检测单元连接，接收所述预警指令，并发出相应预警信号。所述方法包括以下步骤：标定摄像单元，设置有效区域，进行边缘检测，查找车道线，判断是否偏离和发出报警信号。
Description
【技术领域】
本发明涉及一种车道偏离报警系统。
【技术背景】
目前驾驶员因疏忽、疲劳、瞌睡或状态不集中的状况下导致的车道偏离事故和汽车追尾事故约占整个公路交通事故的60％-70％，死亡人数约占70％。据美国联邦公路局的估计，利用能检测车辆运行时的横向位置的系统和能检测到车辆运行时前车距离的系统将能大大降低这些交通事故的发生，因此，车道偏离预警和防前车碰撞系统的研究引起了各个国家的高度重视。
国内外基于机器视觉的车道偏离系统主要有以下几种方法：基于特征的识别方法、基于模型的识别方法、基于视觉和其他传感器融合的方法等。基于特征的识别方法是从车辆前方的序列灰度图像中，利用道路边界及车道标识线的灰度特征而完成的对道路边界及车道标识线的识别；基于模型的识别方法主要是基于不同的道路图像模型采用不同的识别技术来对道路边界及车道标识线进行识别；基于视觉与其他传感器融合的方法通过融合多传感器感知到的道路信息，利用多种图像特征对道路进行识别。目前，世界上有些国家已成功研制出一些各具特色的车道偏离警告系统，如：Mobileye_AWS系统、AutoVue系统、GOLD系统、NavLab系统等。这些系统通过预先给驾驶员以警告信息，提醒驾驶员采取正确的操作措施，达到防止这类事故或者降低这类事故的伤害程度的目的。
然而，由于道路环境复杂，车辆种类多样，车道偏离预警和前车防撞预警系统不仅要有良好的实时性，而且还要有较强的鲁棒性。而现有的系统还不能很好的满足这些方面的要求，本发明提出了一种有较好实时性和鲁棒性的系统。
【发明内容】
针对上述问题，本发明提出一种车道偏离预警系统，主要用于防止正在行驶的车辆发生车道偏离，所述系统包括电连接的
摄像单元，用于接收并传递路况图像信号；
车道线识别单元，与所述摄像单元连接，接收所述路况图像信号，并对所述信号进行canny边缘检测和Hough变换，以识别车道线；
偏移检测单元，与所述车道线识别单元连接，根据识别出的车道线，计算其与车体之间的距离，当所述距离超过预设阀值时，发出预警指令；
预警单元，与偏移检测单元连接，接收所述预警指令，并发出相应预警信号。
本发明同时提出一种实现车道偏离预警的方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1标定摄像单元，以接收并传递路况图像信号；
步骤2根据车辆行驶状态设置检测车道线的有效区域，所述有效区域的面积大于实际车道线在图像中的面积；有效区域范围根据此时是否已经检测出车道线来设定：如果此时检测到了车道线，那么根据步骤1标定的摄像单元，并根据中国道路的车道大小这一经验值来确定有效区域，这段区域只要包含检测到的车道线即可；如果没有检测到车道线，或者发生车辆压线的情况，此时的有效区域是整幅图像。设置了有效区域后能够去掉大部分的无效区域，提高算法的实时性；
步骤3对有效区域内的图像信号进行canny边缘检测，得到二值化图像；
步骤4利用二值化后的图像进行Hough变换，查找并匹配车道线；
步骤5根据检测出的车道线，求取车体和所述车道线之间的距离，并判断是否发出预警指令；
步骤6根据预警指令发出预警信号。
所述步骤4进一步包括以下步骤：
步骤41检测车辆当前的行驶状态；
步骤42查找满足一定约束条件的车道线参数；
步骤43根据车道线参数确定车道线；
其中步骤42中所述的约束条件为：(thetaTh1＜Theta＜thetaTh2)&&(abs(Theta-PreTheta)＜DeltaThetaTh)&&(abs(Distance-PreDistance)＜DeltaDisTh)，
其中：Theta和Rho是Hough变换后，当前车道线对应Hough空间中的直线参数，thetaTh1和thetaTh2是车道线夹角Theta的范围，PreTheta是上一帧中的有效车道线的夹角；DeltaThetaTh为连续两帧中间车道线夹角的变化阈值；Distance和PreDistance分别是当前车道线和上一帧车道线在底部水平线上的X坐标值，DeltaDisTh为前后两帧中间两条车道线距离的变化阈值。
当车辆正常行驶时，计算其中一侧的车道线参数时，所述thetaTh1可以为30-60之间的正整数，thetaTh2为90；计算另一侧的车道线参数时，所述thetaTh1为-60--30之间的负整数，thetaTh2为-90。当车辆发生偏离时，计算其中一侧的车道线参数时，所述thetaTh1可以为10-30之间的正整数，thetaTh2为60-80之间的正整数；计算另一侧的车道线参数时，所述thetaTh1为-30--10之间的负整数，thetaTh2为-80--60。
当车辆发生偏离时，进行中间车道线检测，所述Theta的范围为70-90之间。
本发明通过Hough空间变换后，设计特有的车道线识别单元进行车道识别，有效地实现了一种有较好实时性和鲁棒性的系统。
【附图说明】
图1为本发明的车道偏离预警系统连接示意图；
图2为本发明的两条车道线有效区域示意图；
图3为本发明的三条车道线有效区域示意图；
图4为本发明的预警流程图；
图5为本发明的另一实施例的系统连接图；
图6为发明的硬件连接电路图；
附图主要标识为：
摄像单元1，车道线识别单元2，偏移检测单元3，预警单元4，显示单元5，控制单元6，存储单元7，系统电源8，有效区域9，车道线10。
【具体实施方式】
参见图1-3，本发明提出一种车道偏离预警系统，主要用于防止正在行驶的车辆发生车道偏离，所述系统包括电连接的摄像单元1、车道线识别单元2、偏移检测单元3和预警单元4。
摄像单元1，可置于车体前部，如汽车挡风玻璃或汽车仪表盘处，用于摄录车体前方路况影像。摄像单元1可以包括摄像头11和视频转换芯片12。
车道线识别单元2，与所述摄像单元1连接，接收所述路况信号，并对所述信号进行Hough变换，以识别车道线10。为提高信号处理的速度，检测车道线10时，可假设车道线10为直线模型，充分利用车道线宽度、车道线灰度比路面灰度值大等特征，有效提高系统鲁棒性和实时性。
偏移检测单元3，与所述车道线识别单元2连接，根据识别出的车道线10，通过车体中间位置和车道线10之间的距离来判断是否发生了车道偏离，当所述距离超过预设阀值时，发出预警指令。
预警单元4，与偏移检测单元3连接，接收所述预警指令，并发出相应的预警信号。预警单元4可以包括音频处理电路41和与之相连的扬声器42。
本发明还提出一种实现车道偏离预警的方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1标定摄像单元1，以接收并传递路况信号。摄像单元1标定的目的主要是为了求的摄像头的内外参数，用这些参数来计算车体到左右车道线的距离、车体和前方车辆之间的距离以及计算车辆的真实高度和宽度等。摄像头标定的方法比较成熟，而且有大量的文献对其进行了深入的讲解，所以便不再详细介绍。
步骤2根据车辆行驶状态设置检测车道线10的有效区域9。如果此时车辆正常行驶，且此时车道线10的检测稳定(连续几帧都检测到车道线10)，那么车道线10的有效区域9设置为前帧已检测出的车道线10顶部左右宽各10个像素，底部左右宽各15个像素的一个梯形区域，如图2中所标定的区域9。如果我们认为车道线10近似为一条直线，那么车道线10可以表示为：
y＝k*x+b
在已知感兴趣区域的上下纵坐标的情况下，可以计算出梯形区域的4个顶点，从而确定这个有效区域。如果车道线10处于偏离状态，且此时车道线10的检测稳定，车道线10的有效区域9为三条车道线分别确定的梯形区域，如图3所示，设置方法同上。如果车道线10的检测不稳定，车道线10的有效区域9设置为整幅图片。
无特殊说明，以下关于车道线10的操作都将在这个有效区域中进行。
步骤3在有效区域9内进行有条件的canny边缘检测，得到二值化图像。车道线10具有具有以下固有特征：
i、车道标识线主要颜色是白色或黄色；
ii、虽然由于透视变换的影响，车道线10在图像中的宽度不一样，但车道线10在图像中还是有一定宽度的；
iii、车道线10灰度值大于路面的灰度值；
iv、车道线10由连续的或间断的车道标识组成，在一定程度上可以假定车道线10是连续的；
v、车道线10可以近似由直线描述：一般情况下，公路弯道曲率较小，在车辆前方某范围内可以将车道线10作为直线来对待。
在车道线检测时可利用上述车道线10的固有特征，去除不属于车道线10边缘的点，不仅能提高车道线识别的准确性，而且大大提高了系统的实时性。
在边缘检测时，约束条件为：
(grad_right2left[x][y]＞th1)&&(grad_left2right[x][y]＜th2)&&(gray_right_average[x][y]＞th3)，
其中grad_right2left[x][y]是当前检测帧图像[x][y]右侧灰度值与左侧灰度值之差，其计算公式为：
grad_right2left[x][y]＝gray[x+3][y]+gray[x+4][y]-gray[x-1][y]-gray[x-2][y]，
所述gray[x][y]是图像[x][y]处灰度值；th1为图像中车道线10右侧灰度值与左侧灰度值差的阈值，该阈值的取值范围可以取30-50的非负整数；grad_left2right[x][y]是当前检测帧图像[x][y]右侧一定距离的灰度值与左侧灰度值之差，其计算公式为：
grad_left2right[x][y]＝gray[x+L+1][y]+gray[x+L+2][y]-gray[x+1][y]-gray[x+2][y]，
所述的L为车道线10的宽度；th2为图像中车道线10右侧一定距离后灰度值与左侧灰度值差的阈值，该阈值的取值范围可以取-10-0的负数；gray_right_average[x][y]是当前检测帧图像[x][y]右侧某邻域内像素的平均灰度值，其计算公式为：
gray_right_average[x][y]＝(gray[x+1][y]+gray[x+2][y]+gray[x+3][y])/3，
其中，th3为路面灰度阈值，由于在整幅图像中路面灰度值并不一样，所以th3的值可以采用行扫描的方式给出。条件grad_right2left[x][y]＞th1使用了车道线灰度值大于路面的灰度值这个先验知识；grad_left2right[x][y]＜th2使用了车道线10有一定宽度且车道线灰度值大于路面的灰度值这两个先验知识。
在符合上述约束条件的情况下，根据canny算法进行边缘增强和边缘二值化处理，由于canny边缘检测后的得到的是单像素宽的边缘，提高程序运行的实时性和鲁棒性。
步骤4利用二值化后的图像进行Hough变换，查找并匹配车道线10；
由于车辆行驶的速度较快，车道线10在前后几帧中的位置不会发生较大的变化，利用这个特性，我们可以对前后几帧中检测出来的车道线10进行匹配，只有连续几帧都匹配的情况下，我们才认为此时检测出的车道线10确实是一条车道线。Hough变换后，在Hough空间中查找车道线10的步骤为：
步骤41、检测此时车辆行驶的状态，包括正常行驶状态和发生车道偏离状态。
步骤42、在得知车辆行驶状态后，查找车道线10。如果此时是正常行驶状态，只查找行驶车辆的左右两条车道线10；如果此时发生了车道偏离，在查找行驶车辆左右两条车道线10的同时，还有查找此时车辆压或即将压上的那条车道线10。下面以查找行驶车辆左边的车道线10为例，详述查找车道线10的方法：左侧车道线参数是满足一定约束条件的Hough空间中最大值和次大值对应的Theta和Rho的平均值，约束条件为：
(thetaTh1＜Theta＜thetaTh2)&&(abs(Theta-PreTheta)＜DeltaThetaTh)&&(abs(Distance-PreDistance)＜DeltaDisTh)，
其中(Theta，Rho)是Hough变换后，当前车道线10对应Hough空间中的直线参数；thetaTh1和thetaTh2是左侧车道线夹角Theta的范围，如果此时车辆为正常行驶状态，可以选择thetaTh1为45左右的正整数，最好为30-60之间的正整数，thetaTh2为90，即左侧车道线最大角度，如果此时车辆发生偏离可以选择thetaTh1为20左右的正整数，最好为10-30之间的正整数，thetaTh2为70左右正整数，最好为60-80之间的正整数；PreTheta为上一帧检测得到的左侧有效车道线10的夹角；DeltaThetaTh为连续两帧中间车道线夹角的变化阈值，DeltaThetaTh可以取5-8之间的正整数；Distance和PreDistance分别是此时和前一帧中车道线10在底部水平线上的X坐标值，DeltaDisTh为前后两帧中间两条车道线10距离变化阈值，DeltaDisTh可以取10-15之间的正整数。
右侧车道线10和中间车道线10的检测方法和左侧车道线10检测方法基本相同，仅仅是车道线夹角的范围不同。右侧车道线10的夹角约束可以为，正常行驶时thetaTh1为-45左右，thetaTh2为-90，发生偏离时，thetaTh1可以选为-20，thetaTh2可以选为-70；中间车道线10仅在发生车道偏离时才检测，Theta的范围满足abs(Theta)在70至90之间。
步骤43、在检测到符合条件的两条直线后，如果这两条直线的距离相差不大，求这两条直线对应参数的平均值即为此时车道线10的参数；如果这两条直线的距离相差较大，取在Hough变化时检测到的像素数最多的那条直线作为车道线，在Hough算法内部，检测到的所有直线上的像素数是可知的，Hough算法详细的说明如下：
当在XY坐标系中有一点时，过这一点会有无数条直线，而每一条直线可以用一组唯一的极坐标系坐标(ρ，θ)值来表示。因此XY坐标系中的一点在极坐标系统对应一条曲线。那么XY平面上的一条直线上的无数点会在极坐标平面上对应无数条曲线，而这些曲线的交点对应的坐标(ρ，θ)可用来表示该直线。
车道线经过canny边缘检测，可以获取到很多边缘点，将这些边缘点进行Hough变换转换成Hough空间中的一条曲线。以Hough空间的坐标参数Theta和Rho的不同值为标志建立一个累加器数组。当曲线经过相应的坐标值时，该坐标值对应得累加器值加1。这样对所有边缘点进行Hough变换后，当Hough空间坐标对应的累加器的值大于设定的参数时，则认为该坐标值的Theta和Rho值对应一条车道线。
步骤5根据检测出的车道线10，求取车体和所述车道线10之间的距离，并判断是否发生了车道偏离。
如果此时车辆行驶状态为正常行驶，检测此时是否发生车道偏离，是否发生车道偏离程度可以由此时下式来确定：
LeftDis＜SafeDisanceTh或RightDis＜SafeDisanceTh
其中LeftDis是车体中间位置和左侧车道线10之间距离；RightDis是车体中间位置和右侧车道线10之间距离；SafeDisanceTh为车体和车道线10之间预警距离阈值，当车体中间位置和任何一条车道线10之间的距离小于这个预警距离阈值时，认为发生了车道偏离，发出进行相应的预警指令。
步骤6预警单元根据报警指令发出相应的预警信号，预警信号可以为声光信号。
根据图4，其预警流程可简述如下：当启动车道偏离预警系统时，需预先标定摄像单元1；再设置检测车道线10的有效区域9，在有效区域9中边缘检测，以查找出车道线10；查找出车道线10后，将车体的位置与车道线10对比，得出车体是否偏离的判断，若结果为偏离，则进行预警。
如图5所示所述系统还进一步包括显示单元5，其与所述偏移检测单元相连接，将车体的速度、距离和路况信号中的一个或多个显示于LCD显示屏上。
如图6所示所述系统进一步包括控制单元6和存储单元7，所述控制单元6与所述摄像单元1和预警单元4相连接，并包括所述车道线识别单元2和偏移检测单元3，用于控制并调度系统的整体运行。其可以为高性能的DSP芯片，用来控制并调度系统电路的整体运行，识别车道线，并根据车道线参数与位置等信息与车体位置信息计算车体和车道线的距离，如果这个距离小于某设定的阈值，则输出车道偏离预警指令。
所述存储单元7用于存储系统运行程序、数据以及预设参数，与所述控制单元6连接，并受其控制。可采用FLASH72或存储器71存储。
系统电源8通过控制单元6给各单元提供电力。
本发明通过Hough空间变换后，设计特有的车道线识别单元进行车道识别，有效地实现了一种有较好实时性和鲁棒性的系统。
Claims (6)
1.一种实现车道偏离预警的方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
步骤1标定摄像单元，以接收并传递路况图像信号；
步骤2根据车辆行驶状态设置检测车道线的有效区域，所述有效区域的面积大于实际车道线在图像中的面积；
步骤3对有效区域内的图像信号进行canny边缘检测，得到二值化图像；
步骤4利用二值化后的图像进行Hough变换，查找并匹配车道线；
步骤5根据检测出的车道线，求取车体和所述车道线之间的距离，并判断是否发出预警指令；
步骤6根据预警指令发出预警信号，
所述步骤3进行canny边缘检测时，约束条件为：
(grad_right2left[x][y]＞th1)&&(grad_left2right[x][y]＜th2)&&(gray_right_average[x][y]＞th3)，
其中[x][y]是计算机中的二维数组索引，[x][y]所在的坐标系为：以图像左上角为原点，水平向右为x轴正方向，水平向下为y轴正方向，grad_right2left[x][y]是当前检测帧的图像[x][y]右侧灰度值与左侧灰度值之差，其计算公式为：
grad_right2left[x][y]＝gray[x+3][y]+gray[x+4][y]-gray[x-1][y]-gray[x-2][y]，
所述gray[x][y]是所述当前检测帧图像[x][y]处灰度值；gray[x+3][y]是X正方向上距所述当前检测帧图像[x][y]处3个像素位置处的像素灰度值，gray[x+4][y]是X正方向上距所述当前检测帧图像[x][y]处4个像素位置处的像素灰度值，gray[x-1][y]是X负方向上距所述当前检测帧图像[x][y]处1个像素位置处的像素灰度值，gray[x-2][y]是负方向上距所述当前检测帧图像[x][y]处2个像素位置处的像素灰度值；th1为所述当前检测帧图像[x][y]右侧灰度值与前检测帧图像[x][y]左侧灰度值的差必须满足的最小值；grad_left2right[x][y]是所述当前检测帧图像[x][y]右侧一定距离的灰度值与左侧一定距离灰度值之差，其计算公式为：
grad_left2right[x][y]＝gray[x+L+1][y]+gray[x+L+2][y]-gray[x+1][y]-gray[x+2][y]，gray[x+L+1][y]是X正方向上距当前检测帧图像[x][y]处L+1个像素宽度位置处的像素灰度值，gray[x+L+2][y]是X正方向上距所述当前检测帧图像[x][y]处L+2个像素宽度位置处的像素灰度值，gray[x+1][y]是X正方向上距所述当前检测帧图像[x][y]处1个像素宽度位置处的像素灰度值，gray[x+2][y]是X正方向上距所述当前检测 帧图像[x][y]处2个像素宽度位置处的像素灰度值，L为有效区域中假设的车道线的宽度)；th2为所述当前检测帧图像[x][y]X正方向上大于L距离的灰度值与前检测帧图像[x][y]X正方向上相邻像素灰度值差必须满足的最大值；gray_right_average[x][y]是所述当前检测帧的图像[x][y]X正方向上四个相邻像素范围内的平均灰度值，其计算公式为：
gray_right_average[x][y]＝(gray[x+1][y]+gray[x+2][y]+gray[x+3][y])/3，
其中，th3为路面灰度阈值。
2.如权利要求1所述的实现车道偏离预警的方法，其特征在于：所述步骤4进一步包括以下步骤：
步骤41检测车辆当前的行驶状态；
步骤42确定车辆行驶状态后，查找满足一定约束条件的车道线；
步骤43检测到符合条件的车道线后，确定车道线；
其中步骤42中所述的约束条件为：(thetaTh1＜Theta＜thetaTh2)&&(abs(Theta-PreTheta)＜DeltaThetaTh)&&(abs(Distance-PreDistance)＜DeltaDisTh)，
其中：Theta和Rho是Hough变换后，当前车道线对应Hough空间中的直线参数，thetaTh1和thetaTh2是车道线夹角Theta的范围，PreTheta是上一帧中的车道线的夹角；DeltaThetaTh为连续两帧中间车道线夹角的变化阈值；Distance和PreDistance分别是当前车道线和上一帧车道线在底部水平线上的X坐标值，DeltaDisTh为前后两帧中间两条车道线距离的变化阈值。
3.如权利要求2所述的实现车道偏离预警的方法，其特征在于：车辆正常行驶时，所述thetaTh1为30-60之间的正整数，thetaTh2为90；或所述thetaTh1为-60--30之间的负整数，thetaTh2为-90。
4.如权利要求2所述的实现车道偏离预警的方法，其特征在于：车辆发生偏离时，所述thetaTh1为10-30之间的正整数，thetaTh2为60-80之间的正整数；或所述thetaTh1为-30--10之间的负整数，thetaTh2为-80--60。
5.如权利要求2所述的实现车道偏离预警的方法，其特征在于：所述DeltaThetaTh为5-8之间的正整数，所述DeltaDisTh为10-15之间的正整数。
6.如权利要求1所述的实现车道偏离预警的方法，其特征在于：车辆发生偏离时，进行中间车道线检测，Hough变换后Theta的范围为70-90之间。
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