專利名稱：基于路面標(biāo)識(shí)識(shí)別違規(guī)駕駛行為的方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及駕駛行為的識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于路面標(biāo)識(shí)識(shí)別違規(guī)駕駛行為的方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
隨著車輛數(shù)量的急速增加，給道路安全帶來(lái)了諸多問(wèn)題，例如，交通擁堵、交通事故頻發(fā)等。在交通事故中很大一部分是由駕駛?cè)说牟灰?guī)范駕駛而引起的。路面標(biāo)識(shí)識(shí)別的問(wèn)題有以下幾個(gè)方面:路面情況復(fù)雜:行駛路面情況主要可以分為兩類，一是在市區(qū)行駛時(shí)的路面情況，此時(shí)前方車輛較多，前方路面可能被遮擋，行駛情況多變復(fù)雜。二是在高速公路行駛時(shí)的路面情況，此時(shí)路面空曠，車輛比較少，利于車道線的檢測(cè)和標(biāo)識(shí)的識(shí)別。光照影響:由于車輛行駛時(shí)光照變化對(duì)于采集到的路面圖像影響較大。主要表現(xiàn)為夜晚采集圖像不清晰、白天采集圖像可能出現(xiàn)各個(gè)角度的光照不均、隧道及道路兩旁樹(shù)木對(duì)于采集圖像的影響等。因此需要設(shè)計(jì)對(duì)于光照變化魯棒的算法。算法運(yùn)行速度:車輛行駛時(shí)速度較快，并且需要進(jìn)行車道線檢測(cè)和標(biāo)識(shí)識(shí)別。因此，我們研究的車道線以及標(biāo)識(shí)的識(shí)別算法必須能夠滿足車輛高速行駛時(shí)的實(shí)時(shí)性要求，以提供安全的行駛保障。目前普遍采用的方法是檢測(cè)路邊標(biāo)識(shí)牌以及車輛狀態(tài)信息的方法。該方法通過(guò)對(duì)路邊標(biāo)識(shí)牌的檢測(cè)與識(shí)別確定當(dāng)前車道對(duì)車輛行駛參數(shù)的制約情況，車輛狀態(tài)信息通過(guò)車載傳感器獲得。檢測(cè)路邊標(biāo)識(shí)牌結(jié)合車輛狀態(tài)信息判斷當(dāng)前車輛行駛情況是否為違規(guī)行為?，F(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn):( I)路邊標(biāo)識(shí)牌常被車輛及樹(shù)木等遮擋，檢測(cè)精度不高，沒(méi)有檢測(cè)路面標(biāo)識(shí)穩(wěn)定可靠。
(2)基于路邊標(biāo)識(shí)牌檢測(cè)與車輛狀態(tài)信息判斷違規(guī)駕駛行為的判斷邏輯不夠完善。(3)檢測(cè)算法受光照條件的影響較大。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的旨在至少解決上述的技術(shù)缺陷之一。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明一方面的實(shí)施例提出一種基于路面標(biāo)識(shí)識(shí)別違規(guī)駕駛行為的方法，包括以下步驟:獲取車輛行駛的道路圖像，并對(duì)所述道路圖像進(jìn)行預(yù)處理以生成所述道路圖像的二值化圖像；根據(jù)所述二值化圖像中的白像素點(diǎn)確定道路的邊界以生成道路邊界線；從所述道路圖像中檢測(cè)與所述道路邊界線對(duì)應(yīng)的道路線之間是否有引導(dǎo)標(biāo)識(shí)，其中，所述引導(dǎo)標(biāo)識(shí)包括公交專用標(biāo)識(shí)和方向標(biāo)識(shí)；以及當(dāng)所述引導(dǎo)標(biāo)識(shí)為方向標(biāo)識(shí)時(shí)，根據(jù)所述方向標(biāo)識(shí)和車輛狀態(tài)信息判斷所述車輛是否違規(guī)行駛。
根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的方法，通過(guò)生成道路圖像的二值化圖像，并在該二值化圖像中判別引導(dǎo)標(biāo)識(shí)識(shí)別駕駛是否規(guī)范，提前預(yù)防了交通事故的發(fā)生，進(jìn)而提高了駕駛的安全性。本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，當(dāng)引導(dǎo)標(biāo)識(shí)為公交車專用車道標(biāo)識(shí)時(shí)，向駕駛員發(fā)出提不 目息。本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述引導(dǎo)標(biāo)識(shí)和引導(dǎo)標(biāo)識(shí)模板的特征相似度小于閾值時(shí)，則所述弓I導(dǎo)標(biāo)識(shí)與相對(duì)應(yīng)的引導(dǎo)標(biāo)識(shí)模板相同。本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述預(yù)處理包括線性濾波和幀間疊加。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的實(shí)施例另一方面提出一種基于路面標(biāo)識(shí)識(shí)別違規(guī)駕駛行為的系統(tǒng)，包括:預(yù)處理模塊，用于獲取車輛行駛的道路圖像，并對(duì)所述道路圖像進(jìn)行預(yù)處理以生成所述道路圖像的二值化圖像；生成模塊，用于根據(jù)所述二值化圖像中的白像素點(diǎn)確定道路的邊界以生成道路邊界線；檢測(cè)模塊，用于從所述道路圖像中檢測(cè)與所述道路邊界線對(duì)應(yīng)的道路線之間是否有引導(dǎo)標(biāo)識(shí)，其中，所述引導(dǎo)標(biāo)識(shí)包括公交專用標(biāo)識(shí)和方向標(biāo)識(shí)；以及處理模塊，用于當(dāng)所述引導(dǎo)標(biāo)識(shí)為方向標(biāo)識(shí)時(shí)，根據(jù)所述方向標(biāo)識(shí)和車輛狀態(tài)信息判斷所述車輛是否違規(guī)行駛。根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的系統(tǒng)，通過(guò)生成道路圖像的二值化圖像，并在該二值化圖像中判別引導(dǎo)標(biāo)識(shí)識(shí)別駕駛是否規(guī)范，提前預(yù)防了交通事故的發(fā)生，進(jìn)而提高了駕駛的安全性。本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述處理模塊還用于當(dāng)引導(dǎo)標(biāo)識(shí)為公交車專用車道標(biāo)識(shí)時(shí)，向駕駛員發(fā)出提示信息。

本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述引導(dǎo)標(biāo)識(shí)和引導(dǎo)標(biāo)識(shí)模板的特征相似度小于閾值時(shí)，則所述弓I導(dǎo)標(biāo)識(shí)與相對(duì)應(yīng)的引導(dǎo)標(biāo)識(shí)模板相同。本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述預(yù)處理包括線性濾波和幀間疊加。本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過(guò)本發(fā)明的實(shí)踐了解到。


本發(fā)明上述的和/或附加的方面和優(yōu)點(diǎn)從下面結(jié)合附圖對(duì)實(shí)施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中:圖1為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的基于路面標(biāo)識(shí)識(shí)別違規(guī)駕駛行為的方法的流程圖；圖2為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的實(shí)際道路圖像；圖3為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的禮帽運(yùn)算圖像；圖4為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的二值化圖像；圖5為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的進(jìn)行幀間疊加的二值化圖像；圖6為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的道路邊界線的搜索示意圖；圖7為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的引導(dǎo)標(biāo)識(shí)模板圖；圖8為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的直行線上左、右轉(zhuǎn)彎的示意圖；圖9為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的公交車道占用示意圖10為根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的左、右轉(zhuǎn)彎車道上直行的示意圖；以及圖11為本發(fā)明實(shí)施例的基于路面標(biāo)識(shí)識(shí)別違規(guī)駕駛行為的系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。
具體實(shí)施例方式下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實(shí)施例，實(shí)施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標(biāo)號(hào)表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過(guò)參考附圖描述的實(shí)施例是示例性的，僅用于解釋本發(fā)明，而不能解釋為對(duì)本發(fā)明的限制。圖1為本發(fā)明實(shí)施例的基于路面標(biāo)識(shí)識(shí)別違規(guī)駕駛行為的方法的流程圖。如圖1所示，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的基于路面標(biāo)識(shí)識(shí)別違規(guī)駕駛行為的方法，包括以下步驟:步驟S101，獲取車輛行駛的道路圖像，并對(duì)道路圖像進(jìn)行預(yù)處理以生成道路圖像的二值化圖像。其中，預(yù)處理包括線性濾波和幀間疊加。具體地，本項(xiàng)目采用所謂的“禮帽”運(yùn)算進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波?！岸Y帽”運(yùn)算定義為該圖像和其開(kāi)運(yùn)算之間的逐像素差分，而開(kāi)運(yùn)算定義為對(duì)圖像先進(jìn)行腐蝕，再進(jìn)行膨脹。這里的腐蝕和膨脹運(yùn)算都是實(shí)數(shù)域上的運(yùn)算。腐蝕:dst(X，y) =min (X，，y，)； element (X，，y，)古 Osrc (x+x，，y+y，)，其中，src 為源圖像，dst為目標(biāo)圖像，element為結(jié)構(gòu)元素，x’，y’和x，y分別表示結(jié)構(gòu)元素與圖像像素的坐標(biāo)。膨脹:dst(x, y)=max(x，, y') ; element (x，, y') ^ Osrc (x+x，, y+y')，其中，src 為源圖像，dst為目標(biāo)圖像，element為結(jié)構(gòu)元素，x’，y’和x，y分別表示結(jié)構(gòu)元素與圖像像素的坐標(biāo)。于是“禮帽”運(yùn)算可以定義為:dst=src_open(src, element) =src_dilate (erode (src, element))，其中，open (src, dlement)表不開(kāi)運(yùn)算，dilate (erode (src, element))表不先進(jìn)行腐蝕，再進(jìn)行膨脹。“禮帽”運(yùn)算突出了比周圍像素更亮的點(diǎn)，圖2和圖3分別為實(shí)際道路圖像和禮帽運(yùn)算圖像。從圖3中可以看出禮帽運(yùn)算的結(jié)果不受全局光照的影響，換言之，結(jié)果只與像素與周邊像素的大小關(guān)系決定，這一優(yōu)點(diǎn)源于運(yùn)算中的差分環(huán)節(jié)，這一優(yōu)點(diǎn)與圖片的梯度特征是一致的，但梯度特征對(duì)于中心倒影帶來(lái)的嚴(yán)重干擾更加敏感。由“禮帽”運(yùn)算直接進(jìn)行閾值化已經(jīng)能夠得到較好的結(jié)果，但結(jié)果依賴于閾值的選擇，因此利用模板濾波來(lái)實(shí)現(xiàn)。注意到道路線的特征不僅是具有明顯的邊緣，同時(shí)道路線也具有明顯的寬度，因此考慮如表I所示的模板對(duì)圖像進(jìn)行卷積，之后再對(duì)卷積圖像進(jìn)行閾值化，采取固定的閾值(灰度值220)，得到二值化圖像，如圖4所示。但是，其道路線為不連續(xù)的線條，因此再進(jìn)行幀間疊加使得道路線成為連續(xù)的線。表I
權(quán)利要求
1.一種基于路面標(biāo)識(shí)識(shí)別違規(guī)駕駛行為的方法，其特征在于，包括以下步驟: 獲取車輛行駛的道路圖像，并對(duì)所述道路圖像進(jìn)行預(yù)處理以生成所述道路圖像的二值化圖像； 根據(jù)所述二值化圖像中的白像素點(diǎn)確定道路的邊界以生成道路邊界線； 從所述道路圖像中檢測(cè)與所述道路邊界線對(duì)應(yīng)的道路線之間是否有引導(dǎo)標(biāo)識(shí)，其中，所述引導(dǎo)標(biāo)識(shí)包括公交專用標(biāo)識(shí)和方向標(biāo)識(shí)；以及 當(dāng)所述引導(dǎo)標(biāo)識(shí)為方向標(biāo)識(shí)時(shí)，根據(jù)所述方向標(biāo)識(shí)和車輛狀態(tài)信息判斷所述車輛是否違規(guī)行駛。
2.如權(quán)利要求1所述的基于路面標(biāo)識(shí)識(shí)別違規(guī)駕駛行為的方法，其特征在于，當(dāng)引導(dǎo)標(biāo)識(shí)為公交車專用車道標(biāo)識(shí)時(shí)，向駕駛員發(fā)出提示信息。
3.如權(quán)利要求1或2所述的基于路面標(biāo)識(shí)識(shí)別違規(guī)駕駛行為的方法，其特征在于，所述引導(dǎo)標(biāo)識(shí)和引導(dǎo)標(biāo)識(shí)模板的特征相似度小于閾值時(shí)，則所述引導(dǎo)標(biāo)識(shí)與相對(duì)應(yīng)的引導(dǎo)標(biāo)識(shí)模板相同。
4.如權(quán)利要求1所述的基于路面標(biāo)識(shí)識(shí)別違規(guī)駕駛行為的方法，其特征在于，所述預(yù)處理包括線性濾波和幀間疊加。
5.一種基于路面標(biāo)識(shí)識(shí)別違規(guī)駕駛行為的系統(tǒng)，其特征在于，包括: 預(yù)處理模塊，用于獲取車輛行駛的道路圖像，并對(duì)所述道路圖像進(jìn)行預(yù)處理以生成所述道路圖像的二值化圖像； 生成模塊，用于根據(jù)所述二值化圖像中的白像素點(diǎn)確定道路的邊界以生成道路邊界線.檢測(cè)模塊，用于從所述道路圖像中檢測(cè)與所述道路邊界線對(duì)應(yīng)的道路線之間是否有引導(dǎo)標(biāo)識(shí)，其中，所述弓I導(dǎo)標(biāo)識(shí)包括公交專用標(biāo)識(shí)和方向標(biāo)識(shí)；以及 處理模塊，用于當(dāng)所述引導(dǎo)標(biāo)識(shí)為方向標(biāo)識(shí)時(shí)，根據(jù)所述方向標(biāo)識(shí)和車輛狀態(tài)信息判斷所述車輛是否違規(guī)行駛。
6.如權(quán)利要求5所述的基于路面標(biāo)識(shí)識(shí)別違規(guī)駕駛行為的系統(tǒng)，其特征在于，所述處理模塊還用于當(dāng)引導(dǎo)標(biāo)識(shí)為公交車專用車道標(biāo)識(shí)時(shí)，向駕駛員發(fā)出提示信息。
7.如權(quán)利要求5或6所述的基于路面標(biāo)識(shí)識(shí)別違規(guī)駕駛行為的系統(tǒng)，其特征在于，所述引導(dǎo)標(biāo)識(shí)和引導(dǎo)標(biāo)識(shí)模板的特征相似度小于閾值時(shí)，則所述引導(dǎo)標(biāo)識(shí)與相對(duì)應(yīng)的引導(dǎo)標(biāo)識(shí)模板相同。
8.如權(quán)利要求5所述的基于路面標(biāo)識(shí)識(shí)別違規(guī)駕駛行為的系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)處理包括線性濾波和幀間疊加。
全文摘要
本發(fā)明提出一種基于路面標(biāo)識(shí)識(shí)別違規(guī)駕駛行為的方法及系統(tǒng)。其中，方法包括以下步驟獲取車輛行駛的道路圖像，并對(duì)道路圖像進(jìn)行預(yù)處理以生成道路圖像的二值化圖像；根據(jù)二值化圖像中的白像素點(diǎn)確定道路的邊界以生成道路邊界線；從道路圖像中檢測(cè)與道路邊界線對(duì)應(yīng)的道路線之間是否有引導(dǎo)標(biāo)識(shí)，其中，引導(dǎo)標(biāo)識(shí)包括公交專用標(biāo)識(shí)和方向標(biāo)識(shí)；以及當(dāng)引導(dǎo)標(biāo)識(shí)為方向標(biāo)識(shí)時(shí)，根據(jù)方向標(biāo)識(shí)和車輛狀態(tài)信息判斷車輛是否違規(guī)行駛。根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的方法，通過(guò)生成道路圖像的二值化圖像，并在該二值化圖像中判別引導(dǎo)標(biāo)識(shí)識(shí)別駕駛是否規(guī)范，提前預(yù)防了交通事故的發(fā)生，進(jìn)而提高了駕駛的安全性。
文檔編號(hào)G06K9/00GK103116748SQ201310077048
公開(kāi)日2013年5月22日 申請(qǐng)日期2013年3月11日 優(yōu)先權(quán)日2013年3月11日
發(fā)明者成波, 王文軍, 張波, 王生進(jìn) 申請(qǐng)人:清華大學(xué)