一種車道檢測方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明適用于智能交通【技術(shù)領(lǐng)域】，提供了一種車道檢測方法及裝置，所述方法包括：車輛通過視頻采集裝置獲取道路的視頻圖像；在視頻圖像中，檢測邊界線以及車道線，并獲取所述車道線的數(shù)量；根據(jù)邊界線的像素坐標(biāo)以及所述車道線的像素坐標(biāo)，生成兩者之間的圖像距離，根據(jù)所述圖像距離以及所述車道線的數(shù)量生成圖像車道寬度；根據(jù)預(yù)設(shè)的車輛參考點(diǎn)的像素坐標(biāo)以及所述車道線的像素坐標(biāo)，生成兩者之間的圖像車輛距離；根據(jù)所述圖像車道寬度、所述圖像車輛距離以及預(yù)先建立的車道模型，確定所述車輛所在車道；將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統(tǒng)，以完成所述車輛所在車道的數(shù)據(jù)采集。本發(fā)明可以準(zhǔn)確分析道路網(wǎng)交通運(yùn)行狀況，緩解了交通壓力。
【專利說明】一種車道檢測方法及裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于智能交通【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種車道檢測方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著城市車輛數(shù)量的逐漸增多，同一條道路的車輛也越來越多，交通越來越堵塞，車輛進(jìn)行車道定位，定位后得到車輛所在的車道，將車輛所在的車道上傳至路況采集系統(tǒng)，以使交通管理部門可以通過路況采集系統(tǒng)，分析道路網(wǎng)交通運(yùn)行狀況，實(shí)現(xiàn)交通的管理，緩解交通壓力，提供有效的信息服務(wù)方便大眾的出行。
[0003]然而，現(xiàn)有的車道定位通常通過GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，其無法準(zhǔn)確獲取自身所在的車道。因?yàn)镚PS數(shù)據(jù)通常由車載GPS提供，而車載GPS提供的GPS數(shù)據(jù)一般存在較大的誤差，因此對誤差較大數(shù)據(jù)進(jìn)行的分析，得到車輛所處的車道也存在較大的誤差，后續(xù)車輛會將存在較大誤差的車道上傳至路況采集系統(tǒng)，后續(xù)交通管理部門會根據(jù)較大誤差的車道，分析道路網(wǎng)交通運(yùn)行狀況，從而導(dǎo)致分析道路網(wǎng)交通運(yùn)行狀況不準(zhǔn)確，難以有效管理交通，難以有效緩解交通壓力，難以提供有效的信息服務(wù)方便大眾的出行。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種車道檢測方法，旨在解決現(xiàn)有的車道定位通常通過GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，其無法準(zhǔn)確獲取自身所在的車道，后續(xù)車輛會將存在較大誤差的車道上傳至路況采集系統(tǒng)，導(dǎo)致交通管理部門分析道路網(wǎng)交通運(yùn)行狀況不準(zhǔn)確，難以實(shí)現(xiàn)交通的管理，難以緩解交通壓力，難以提供有效的信息服務(wù)方便大眾的出行的問題。
[0005]本發(fā)明實(shí)施例是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種車道檢測方法，包括:
[0006]車輛通過視頻采集裝置獲取道路的視頻圖像；
[0007]在所述視頻圖像中，檢測邊界線以及車道線，并獲取所述車道線的數(shù)量；
[0008]根據(jù)所述邊界線的像素坐標(biāo)以及所述車道線的像素坐標(biāo)，生成兩者之間的圖像距離，根據(jù)所述圖像距離以及所述車道線的數(shù)量生成圖像車道寬度；
[0009]根據(jù)預(yù)設(shè)的車輛參考點(diǎn)的像素坐標(biāo)以及所述車道線的像素坐標(biāo)，生成兩者之間的圖像車輛距離；
[0010]根據(jù)所述圖像車道寬度、所述圖像車輛距離以及預(yù)先建立的車道模型，確定所述車輛所在車道；
[0011]將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統(tǒng)，以完成所述車輛所在車道的數(shù)據(jù)采集;
[0012]其中，所述圖像車道寬度為圖像中兩條車道線之間的水平距離。
[0013]本發(fā)明實(shí)施例的另一目的在于提供一種車道檢測裝置，包括:
[0014]獲取單元，用于車輛通過視頻采集裝置獲取道路的視頻圖像；
[0015]檢測單元，用于在所述視頻圖像中，檢測邊界線以及車道線，并獲取所述車道線的
數(shù)量；[0016]第一生成單元，用于根據(jù)所述邊界線的像素坐標(biāo)以及所述車道線的像素坐標(biāo)，生成兩者之間的圖像距離，根據(jù)所述圖像距離以及所述車道線的數(shù)量生成圖像車道寬度；
[0017]第二生成單元，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的車輛參考點(diǎn)的像素坐標(biāo)以及所述車道線的像素坐標(biāo)，生成兩者之間的圖像車輛距離；
[0018]確定單元，用于根據(jù)所述圖像車道寬度、所述圖像車輛距離以及預(yù)先建立的車道模型，確定所述車輛所在車道；
[0019]上傳單元，用于將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統(tǒng)，以完成所述車輛所在車道的數(shù)據(jù)采集；
[0020]其中，所述圖像車道寬度為圖像中兩條車道線之間的水平距離。
[0021]在本發(fā)明實(shí)施例中，根據(jù)所述圖像車道寬度、所述圖像車輛距離以及預(yù)先建立的車道模型，確定所述車輛所在車道；將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統(tǒng)，車輛無需與外界進(jìn)行信息的交互，即可完成車輛的車道定位，車輛可以準(zhǔn)確獲取自身所在的車道，后續(xù)車輛不會將存在較大誤差的車道上傳至路況采集系統(tǒng)，從而交通管理部門可以準(zhǔn)確分析道路網(wǎng)交通運(yùn)行狀況，實(shí)現(xiàn)了交通的管理，緩解了交通壓力，并能提供有效的信息服務(wù)方便大眾的出行。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0022]圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的車道檢測方法的實(shí)現(xiàn)流程圖；
[0023]圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的劃分左邊界線、右邊界線的較佳樣例圖；
[0024]圖3是本發(fā)明實(shí)施例提供的車道檢測裝置的結(jié)構(gòu)框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0025]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0026]圖1示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的一種車道檢測方法的實(shí)現(xiàn)流程，詳述如下:
[0027]在步驟SlOl中，車輛通過視頻采集裝置獲取道路的視頻圖像；
[0028]其中，視頻采集裝置獲取道路的視頻圖像，可通過安裝車輛內(nèi)/外的視頻采集裝置，通過鏡頭以固定的幀速率捕捉車輛道路的視頻圖像，將視頻圖像的像素的數(shù)據(jù)保存在存儲設(shè)備中，便于后續(xù)從中提取數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像檢測。
[0029]在步驟S102中，在所述視頻圖像中，檢測邊界線以及車道線，并獲取所述車道線的數(shù)量
[0030]其中，提取圖像中包含邊界線的圖像，具體可對圖像進(jìn)行過濾，過濾后得到包含邊界線的有效區(qū)域，再將有效區(qū)域縮小到一定大小，得到待檢測圖像，將待檢測圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖，再檢測邊界線。
[0031]通過霍夫線變換來檢測圖像中直線，也可以通過圖像輪廓的提取檢測邊界線，如果是在復(fù)雜的背景下，可以通過基于背景建立數(shù)學(xué)模型，檢測邊界輪廓實(shí)線。
[0032]獲取兩條邊界線之間車道的車道寬度，具體地，獲取圖像的中心點(diǎn)，根據(jù)中心點(diǎn)的直線劃分圖像生成圖像左區(qū)域和圖像右區(qū)域，再獲取圖像左區(qū)域和圖像右區(qū)域中權(quán)重最大的直線。
[0033]其中，邊界線為實(shí)線。
[0034]其中，權(quán)重最大的直線為邊界線。
[0035]其中，不連續(xù)的直線為車道線。
[0036]在步驟S103中，根據(jù)所述邊界線的像素坐標(biāo)以及所述車道線的像素坐標(biāo)，生成兩者之間的圖像距離，根據(jù)所述圖像距離以及所述車道線的數(shù)量生成圖像車道寬度；
[0037]其中，所述圖像車道寬度為圖像中兩條車道線之間的水平距離。
[0038]其中，根據(jù)圖像的邊界線和車道線的像素坐標(biāo)，計算邊界線和車道線之間的像素距離，從而獲取到邊界線與車道線之間的圖像距離。
[0039]例如，車道的數(shù)量為四時，也就是四車道時，將邊界線與車道線之間的圖像距離除以四，生成車道寬度。
[0040]在步驟S104中，根據(jù)預(yù)設(shè)的車輛參考點(diǎn)的像素坐標(biāo)以及所述車道線的像素坐標(biāo)，生成兩者之間的圖像車輛距離；
[0041]獲取車輛參考點(diǎn)與兩條邊界線的圖像車輛距離，具體地，獲取圖像的中心點(diǎn)，以圖像的中心點(diǎn)為車輛參考點(diǎn)，根據(jù)圖像的中心點(diǎn)和邊界線的像素坐標(biāo)，計算圖像的中心點(diǎn)與邊界線之間的像素距離，從而獲取到車輛參考點(diǎn)與兩條邊界線的圖像車輛距離。
[0042]在步驟S105中，根據(jù)所述圖像車道寬度、所述圖像車輛距離以及預(yù)先建立的車道模型，確定所述車輛所在車道；
[0043]其中，確定所述車輛所在車道，在后續(xù)實(shí)施例進(jìn)行說明，在此不做贅述。
[0044]在步驟S106中，將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統(tǒng)，以完成車輛所在車道的數(shù)據(jù)采集。
[0045]其中，采用現(xiàn)有的任意一種無線傳輸方式，將車輛所在車道上傳至路況采集系統(tǒng)，以使路況采集系統(tǒng)可以得到車輛所在車道。
[0046]其中，采用圖像識別替換通過GPS進(jìn)行車道定位，與GPS數(shù)據(jù)定位相比，圖像識別更加準(zhǔn)確，避免了 GPS數(shù)據(jù)的傳輸延遲的情況，也避免了 GPS受到強(qiáng)電磁波信號的干擾的情況，同時車輛無需與外界進(jìn)行信息的交互，即可完成車輛的車道定位，車輛可以準(zhǔn)確獲取自身所在的車道，后續(xù)車輛不會將存在較大誤差的車道上傳至路況采集系統(tǒng)，從而交通管理部門可以準(zhǔn)確分析道路網(wǎng)交通運(yùn)行狀況，實(shí)現(xiàn)了交通的管理，緩解了交通壓力，并能提供有效的信息服務(wù)方便大眾的出行。
[0047]作為本發(fā)明的一個優(yōu)選實(shí)施例，在確定所述車輛所在車道之前，包括:
[0048]建立車道模型，所述車道模型為:
[0049]車道N = L/d I +1
[0050]其中，L為圖像車輛距離，d為圖像車道寬度，N為車道序號。
[0051]其中，經(jīng)過道路的交通的視頻圖像，通過圖像分析與處理可以在圖像上找到邊界線，圖像中任意一個車道的寬度也可以通過圖像計算出來，大小為d。
[0052]L為圖像車輛距離，圖像車輛距離為車輛參考點(diǎn)與邊界線的圖像距離。
[0053]當(dāng)具有兩條邊界線時，圖像車輛距離為車輛參考點(diǎn)與所述兩條邊界線中任意一條邊界線之間的圖像距離，L包括LI和L2，LI為車輛的參考點(diǎn)距離左邊界線的距離，L2為車輛的參考點(diǎn)距離右邊界線的距離。[0054]當(dāng)L為車輛的參考點(diǎn)距離左邊界線的長度為LI時，N為從左界線依次排列的車道序號。
[0055]當(dāng)L為車輛的參考點(diǎn)距離右邊界線的長度為L2時，N為從右界線依次排列的車道序號。
[0056]由于采用了準(zhǔn)確的車道序號，因此車輛可以準(zhǔn)確獲取自身所在的車道，后續(xù)車輛不會將存在較大誤差的車道上傳至路況采集系統(tǒng)。
[0057]參考圖2，圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的劃分左邊界線、右邊界線的較佳樣例圖。
[0058]其中，三角形表示車輛的參考點(diǎn)。虛線之間的距離表示車道寬度d。
[0059]車輛的參考點(diǎn)距離左邊界線的長度為LI，車輛的參考點(diǎn)距離右邊界線的長度為L2。
[0060]作為本發(fā)明的一個優(yōu)選實(shí)施例，在所述視頻圖像中檢測邊界線，包括:
[0061]獲取所述視頻幀中的有效區(qū)域；
[0062]將所述有效區(qū)域劃分為多個區(qū)域；
[0063]按預(yù)設(shè)順序依序在所述區(qū)域內(nèi)檢測邊界線。
[0064]獲取視頻幀中的有效區(qū)域，可對視頻幀進(jìn)行預(yù)處理，具體地，剔除視頻幀上下部分區(qū)域、邊緣部分區(qū)域，保留了視頻幀中約1/2的高度區(qū)域，從而完成了視頻幀中的有效區(qū)域的獲取，并避免了由于邊界線距離視頻采集設(shè)備的鏡頭較遠(yuǎn)時，視頻幀分辨率較低，邊緣區(qū)域比較模糊，導(dǎo)致在邊緣區(qū)域中檢測出的邊界線可靠程度低的情況。
[0065]按照有效的區(qū)域的寬度從上到下等分為多個區(qū)域，優(yōu)選地，分為三個區(qū)域，分別是圖像左區(qū)域、圖像中區(qū)域、圖像右區(qū)域。
[0066]按預(yù)設(shè)順序依序在所述區(qū)域內(nèi)對邊界線進(jìn)行檢測。
[0067]由于在實(shí)際的車道中，邊界線只會存在左區(qū)域和右區(qū)域，中區(qū)域不會有邊界線，按預(yù)設(shè)順序?qū)^(qū)域進(jìn)行邊界線檢測，預(yù)設(shè)順序包括但不限于先在左區(qū)域內(nèi)進(jìn)行邊界線檢測再在右區(qū)域內(nèi)進(jìn)行邊界線檢測、先在右區(qū)域內(nèi)進(jìn)行邊界線檢測再在左區(qū)域內(nèi)進(jìn)行邊界線檢測。
[0068]在本實(shí)施例中，通過按預(yù)設(shè)順序，對指定的中間區(qū)域內(nèi)進(jìn)行邊界線檢測，減少了檢測的區(qū)域，節(jié)省了檢測的時間，提高了邊界線檢測的效率。
[0069]作為本發(fā)明的一個優(yōu)選實(shí)施例，將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統(tǒng)，具體為:
[0070]預(yù)先配置將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統(tǒng)的上傳時間；
[0071]讀取系統(tǒng)時間和配置的上傳時間，判斷上傳時間是否到達(dá)；
[0072]在判斷所述上傳時間到達(dá)時，將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統(tǒng)。
[0073]其中，上傳時間可以為用戶自設(shè)，也可以為系統(tǒng)設(shè)定，在此不做限制。
[0074]其中，用戶可以預(yù)先配置存儲的視頻圖像的上傳時間，例如配置為每10分鐘上傳一次等，系統(tǒng)監(jiān)測上傳時間，當(dāng)上傳時間到達(dá)時，自動將所述車輛所在車道上傳至監(jiān)控中心。
[0075]作為本發(fā)明的一個優(yōu)選實(shí)施例，在確定所述車輛所在車道之后，包括:
[0076]接收路況采集系統(tǒng)下發(fā)的提醒信息，所述提醒信息包括車輛所在車道的交通事故信息、車輛所在車道的交通路況信息；[0077]根據(jù)接收到的提醒信息，判斷是否需要變道。
[0078]其中，車輛通過現(xiàn)有的任意一種無線接收方式，接收路況采集系統(tǒng)下發(fā)的提醒信息。用戶可根據(jù)接收到的提醒信息，判斷是否需要變道。
[0079]例如，當(dāng)發(fā)生道路交通事故時，交通管理部門會下發(fā)道路交通事故所在的車道至車輛，車輛可以進(jìn)行車道定位，獲取車輛自身的車道，再判斷車輛自身所在車道是否為道路交通事故所在的車道，是則進(jìn)行變道。
[0080]圖3示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的一種車道檢測裝置的結(jié)構(gòu)框圖，該裝置可以運(yùn)行于安裝有視頻采集裝置的各種車輛，包括但不限于出租車、公交車、貨車、私人小汽車、警車等。為了便于說明，僅示出了與本實(shí)施例相關(guān)的部分。
[0081]參照圖3，該車道檢測裝置，包括:
[0082]獲取單元31，用于車輛通過視頻采集裝置獲取道路的視頻圖像；
[0083]檢測單元32，用于在所述視頻圖像中，檢測邊界線以及車道線，并獲取所述車道線的數(shù)量圖像車輛距離；
[0084]第一生成單元33，用于根據(jù)所述邊界線的像素坐標(biāo)以及所述車道線的像素坐標(biāo)，生成兩者之間的圖像距離，根據(jù)所述圖像距離以及所述車道線的數(shù)量生成圖像車道寬度；
[0085]第二生成單元34，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的車輛參考點(diǎn)的像素坐標(biāo)以及所述車道線的像素坐標(biāo)，生成兩者之間的圖像車輛距離；
[0086]確定單元，用于根據(jù)所述圖像車道寬度、所述圖像車輛距離以及預(yù)先建立的車道模型，確定所述車輛所在車道；
[0087]上傳單元35，用于將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統(tǒng)，以完成所述車輛所在車道的數(shù)據(jù)采集；
[0088]其中，所述圖像車道寬度為圖像中兩條車道線之間的水平距離。
[0089]進(jìn)一步地，在該裝置中，還包括:
[0090]建立單元，用于建立車道模型，所述車道模型為:
[0091]車道N=|L/d|+l
[0092]其中，L為圖像車輛距離，d為圖像車道寬度，N為車道序號。
[0093]進(jìn)一步地，在該裝置中，所述第二獲取單元，包括:
[0094]第一獲取子單元，用于獲取所述視頻幀中的有效區(qū)域；
[0095]劃分子單元，用于將所述有效區(qū)域劃分為多個區(qū)域；
[0096]檢測子單元，用于按預(yù)設(shè)順序依序在所述區(qū)域內(nèi)檢測邊界線。
[0097]進(jìn)一步地，在該裝置中，上傳單元，還包括:
[0098]第二獲取子單元，用于獲取預(yù)先配置將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統(tǒng)的上傳時間；
[0099]讀取子單元，用于讀取系統(tǒng)時間和配置的上傳時間，判斷上傳時間是否到達(dá)；
[0100]上傳子單元，用于在判斷所述上傳時間到達(dá)時，將所述車輛所在車道上傳至路況米集系統(tǒng)。
[0101]進(jìn)一步地，在該裝置中，還包括:
[0102]接收單元，用于接收路況采集系統(tǒng)下發(fā)的提醒信息，所述提醒信息包括車輛所在車道的交通事故信息、車輛所在車道的交通路況信息；[0103]判斷單元，用于根據(jù)接收到的提醒信息，判斷是否需要變道。
[0104]在本發(fā)明根據(jù)所述圖像車道寬度、所述圖像車輛距離以及預(yù)先建立的車道模型，確定所述車輛所在車道；將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統(tǒng)，車輛無需與外界進(jìn)行信息的交互，即可完成車輛的車道定位，車輛可以準(zhǔn)確獲取自身所在的車道，后續(xù)車輛不會將存在較大誤差的車道上傳至路況采集系統(tǒng)，從而交通管理部門可以準(zhǔn)確分析道路網(wǎng)交通運(yùn)行狀況，實(shí)現(xiàn)了交通的管理，緩解了交通壓力，并能提供有效的信息服務(wù)方便大眾的出行。
[0105]以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種車道檢測方法，其特征在于，包括: 車輛通過視頻采集裝置獲取道路的視頻圖像； 在所述視頻圖像中，檢測邊界線以及車道線，并獲取所述車道線的數(shù)量； 根據(jù)所述邊界線的像素坐標(biāo)以及所述車道線的像素坐標(biāo)，生成兩者之間的圖像距離，根據(jù)所述圖像距離以及所述車道線的數(shù)量生成圖像車道寬度； 根據(jù)預(yù)設(shè)的車輛參考點(diǎn)的像素坐標(biāo)以及所述車道線的像素坐標(biāo)，生成兩者之間的圖像車輛距離； 根據(jù)所述圖像車道寬度、所述圖像車輛距離以及預(yù)先建立的車道模型，確定所述車輛所在車道； 將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統(tǒng)，以完成所述車輛所在車道的數(shù)據(jù)采集； 其中，所述圖像車道寬度為圖像中兩條車道線之間的水平距離。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在確定所述車輛所在車道之前，包括: 建立車道模型，所述車道模型為: 車道 N= L/d|+l 其中，L為圖像車輛距離，d為圖像車道寬度，N為車道序號。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述視頻圖像中檢測邊界線，包括: 獲取所述視頻幀中的有效區(qū)域； 將所述有效區(qū)域劃分為多個區(qū)域； 按預(yù)設(shè)順序依序在所述區(qū)域內(nèi)檢測邊界線。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統(tǒng)，具體為: 獲取預(yù)先配置將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統(tǒng)的上傳時間； 讀取系統(tǒng)時間和配置的上傳時間，判斷上傳時間是否到達(dá)； 在判斷所述上傳時間到達(dá)時，將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統(tǒng)。
5.如權(quán)利要求1至4任意一項所述的方法，其特征在于，在確定所述車輛所在車道之后，包括: 接收路況采集系統(tǒng)下發(fā)的提醒信息，所述提醒信息包括車輛所在車道的交通事故信息、車輛所在車道的交通路況信息； 根據(jù)接收到的提醒信息，判斷是否需要變道。
6.一種車道檢測裝置，其特征在于，包括: 獲取單元，用 于車輛通過視頻采集裝置獲取道路的視頻圖像； 檢測單元，用于在所述視頻圖像中，檢測邊界線以及車道線，并獲取所述車道線的數(shù)量第一生成單元，用于根據(jù)所述邊界線的像素坐標(biāo)以及所述車道線的像素坐標(biāo)，生成兩者之間的圖像距離，根據(jù)所述圖像距離以及所述車道線的數(shù)量生成圖像車道寬度； 第二生成單元，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的車輛參考點(diǎn)的像素坐標(biāo)以及所述車道線的像素坐標(biāo)，生成兩者之間的圖像車輛距離； 確定單元，用于根據(jù)所述圖像車道寬度、所述圖像車輛距離以及預(yù)先建立的車道模型，確定所述車輛所在車道； 上傳單元，用于將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統(tǒng)，以完成所述車輛所在車道的數(shù)據(jù)采集； 其中，所述圖像車道寬度為圖像中兩條車道線之間的水平距離。
7.如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，還包括: 建立單元，用于建立車道模型，所述車道模型為: 車道 N= L/d|+l 其中，L為圖像車輛距離，d為圖像車道寬度，N為車道序號。
8.如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述檢測單元，包括: 第一獲取子單元，用于獲取 所述視頻幀中的有效區(qū)域； 劃分子單元，用于將所述有效區(qū)域劃分為多個區(qū)域； 檢測子單元，用于按預(yù)設(shè)順序依序在所述區(qū)域內(nèi)檢測邊界線。
9.如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述上傳單元，還包括: 第二獲取子單元，用于獲取預(yù)先配置將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統(tǒng)的上傳時間； 讀取子單元，用于讀取系統(tǒng)時間和配置的上傳時間，判斷上傳時間是否到達(dá)； 上傳子單元，用于在判斷所述上傳時間到達(dá)時，將所述車輛所在車道上傳至路況采集系統(tǒng)。
10.如權(quán)利要求6至9任意一項所述的裝置，其特征在于，還包括: 接收單元，用于接收路況采集系統(tǒng)下發(fā)的提醒信息，所述提醒信息包括車輛所在車道的交通事故信息、車輛所在車道的交通路況信息； 判斷單元，用于根據(jù)接收到的提醒信息，判斷是否需要變道。
【文檔編號】G06K9/00GK103942959SQ201410163327
【公開日】2014年7月23日 申請日期:2014年4月22日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月22日
【發(fā)明者】何善義 申請人:深圳市宏電技術(shù)股份有限公司