本發(fā)明涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種車道線檢測(cè)裝置和方法。

背景技術(shù)：

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國(guó)機(jī)動(dòng)車保有量逐年增加，同時(shí)道路交通事業(yè)的迅猛發(fā)展使得我國(guó)交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展得到強(qiáng)而有力的支撐，但是諸多道路交通問(wèn)題卻逐漸成為了社會(huì)性的問(wèn)題，例如交通道路擁堵、車輛停放困難、交通事故頻繁發(fā)生等，特別是交通事故導(dǎo)致的社會(huì)價(jià)值損害最大。

為了解決上述問(wèn)題，智能交通已經(jīng)成為了全球性的研究熱點(diǎn)，其目的是為了解決交通問(wèn)題所帶給人類生活的困擾。通過(guò)科學(xué)技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)汽車的主動(dòng)安全和輔助駕駛對(duì)于交通安全系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展有著重要且深遠(yuǎn)的意義，也將提高整個(gè)社會(huì)的交通運(yùn)輸效率。

目前，國(guó)家在智能交通的建設(shè)正在不斷增加投入，并且該領(lǐng)域已經(jīng)進(jìn)入到快速發(fā)展期，其產(chǎn)業(yè)將迎來(lái)巨大的市場(chǎng)發(fā)展空間。國(guó)內(nèi)外學(xué)者專家在機(jī)器視覺(jué)和圖像處理相關(guān)知識(shí)的技術(shù)上開展了一系列以主動(dòng)安全駕駛為中心的相關(guān)技術(shù)研究，如車輛檢測(cè)、路面檢測(cè)、行人檢測(cè)、交通標(biāo)志檢測(cè)、疲勞駕駛檢測(cè)、車輛跟蹤等。

其中車輛圖像處理技術(shù)是基于車體與道路的安全駕駛保障技術(shù)之一，成為了上述技術(shù)的核心基礎(chǔ)與載體。通過(guò)提高駕駛員的視覺(jué)效能，可減少因?yàn)橐曈X(jué)原因帶來(lái)的不當(dāng)操作，使得車輛的運(yùn)行更加穩(wěn)定、可靠、安全，從而提高車輛行駛的主動(dòng)安全性。當(dāng)車輛具備了相關(guān)的輔助駕駛功能，車載圖像處理將輔助駕駛員判斷路面情況，從而可以幫助駕駛員作出更正確的駕駛行為，并且可以在一定范圍內(nèi)減少事故的發(fā)生率。

在結(jié)構(gòu)化的城市道路中，車道線標(biāo)志可指示車輛的安全行駛范圍，因此車道線檢測(cè)不僅僅是輔助駕駛系統(tǒng)中的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，并且是在實(shí)際應(yīng)用中具有重要的意義。輔助駕駛系統(tǒng)對(duì)于車道檢測(cè)的實(shí)時(shí)性要求比較高，一幀圖像需要在一定時(shí)間內(nèi)處理完畢并且給出正確的檢測(cè)結(jié)果，而能否正確檢測(cè)出車道線影響著后續(xù)的車道偏離預(yù)警工作的開展。然而復(fù)雜的道路環(huán)境常常影響著車道線特征的提取，主要存在一些技術(shù)困難。

例如城市結(jié)構(gòu)化道路兩旁栽種了樹木，在光照強(qiáng)度較大的情況下，樹木的倒影會(huì)投射陰影到路面上，在這種情況下，陰影是一種強(qiáng)度較大的干擾信號(hào)。同時(shí)，道路上的車輛、行人等對(duì)車道線產(chǎn)生阻擋，在種情況下，車道線的信息會(huì)丟失一部分，不充分的信息將影響車道線提取。因此檢測(cè)算法復(fù)雜度較高時(shí)，實(shí)時(shí)性難以保證，但是如果算法過(guò)于簡(jiǎn)單時(shí)，又難以保證檢測(cè)的正確率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的主要目的是提出一種車道線檢測(cè)裝置和一種方法，旨在提高車道線檢測(cè)裝置和檢測(cè)方法的準(zhǔn)確性以及穩(wěn)定性。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出的一種車道線檢測(cè)裝置，包括：

安裝于車輛前窗并可朝向車輛行駛前端拍攝視頻圖像數(shù)據(jù)的圖像采集模塊；

可對(duì)所述圖像采集模塊采集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以獲取可視的行車環(huán)境與車道線檢測(cè)結(jié)果的圖像處理模塊；

可顯示車道線檢測(cè)結(jié)果以及發(fā)出報(bào)警提示的報(bào)警顯示模塊；

所述圖像采集模塊與所述圖像處理模塊電連接并交互傳輸數(shù)據(jù)，所述圖像處理模塊與所述報(bào)警顯示模塊電連接。

優(yōu)選地，所述圖像采集模塊為ccd攝像頭，所述圖像處理模塊包括相互電連接的fpga芯片以及dm642芯片、所述報(bào)警顯示模塊為相互電連接的數(shù)字視頻編碼器adv7170以及顯示屏。

優(yōu)選地，所述ccd攝像頭內(nèi)部設(shè)有用于將視頻數(shù)據(jù)流解碼成pal或ntsc格式輸出圖像的saa7113視頻解碼芯片。

優(yōu)選地，所述輸出圖像的分辨率為576×720。

優(yōu)選地，所述輸出圖像的分辨率為640×480。

本發(fā)明還提出一種方法，應(yīng)用所述車道線檢測(cè)裝置且包括以下步驟：

1)所述圖像采集模塊對(duì)車輛前方的車道線進(jìn)行視頻拍攝，所述圖像采集模塊將采集到的視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像數(shù)據(jù)后發(fā)送至圖像處理模塊；

2)所述圖像處理模塊處理圖像數(shù)據(jù)并檢測(cè)出圖像中對(duì)應(yīng)的車道線；

3)所述圖像處理模塊判斷檢測(cè)到的車道線置信度，置信度高，則保存檢測(cè)結(jié)果；置信度低則丟棄檢測(cè)結(jié)果。

優(yōu)選地，所述步驟2)包括以下步驟：

1)所述圖像處理模塊的所述fpga芯片對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取圖像數(shù)據(jù)的邊緣特征點(diǎn)；

2)所述圖像處理模塊的所述dm642芯片通過(guò)改進(jìn)的hough算法根據(jù)圖像的邊緣特征點(diǎn)，提取出圖像車道線的臨時(shí)檢測(cè)結(jié)果。

優(yōu)選地，所述步驟1)包括以下步驟：

1)將讀入的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行中值濾波預(yù)處理；

2)使用+45°與-45°方向的改進(jìn)sobel算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得到邊緣特征點(diǎn)；

3)然后使用2×2大小的垂直于水平算子計(jì)算出代表邊緣方向的梯度角度；

4)最后使用先驗(yàn)的邊緣方向約束排除不需要的邊緣特征點(diǎn)，根據(jù)之前得到的梯度方向和邊緣檢測(cè)結(jié)果，通過(guò)對(duì)邊緣點(diǎn)施加如下公式所示的梯度方向約束，可以排除一部分非車道線邊緣點(diǎn)：

pl＝{(x,y)|ie(x,y)＝255,x≤n/2,a(x,y)∈[20°,70°]}

pr＝{(x,y)|ie(x,y)＝255,x≤n/2,a(x,y)∈[-70°,-20°]}

其中，x代表像素點(diǎn)p的橫坐標(biāo)，n為圖像寬度，l、r分別代表像素點(diǎn)p位于圖像的左側(cè)和右側(cè)，a(x,y)為該點(diǎn)像素的梯度方向。

優(yōu)選地，所述步驟2)包括以下步驟：

1)初始化累加器空間，開辟一個(gè)二維數(shù)組a(ρ,θ)作為空間轉(zhuǎn)換的累加器，其中θl∈[20°,70°]，θr∈[-20°,-70°]，ρ∈[-d,d]，ρ的精度為1個(gè)像素值，并且對(duì)數(shù)組中所有元素進(jìn)行清零；

2)將左側(cè)梯度區(qū)間[20°,70°]與右側(cè)梯度區(qū)間[-70°,-20°]各均勻分為5個(gè)區(qū)間段，對(duì)二值化后的圖像左右兩側(cè)像素點(diǎn)根據(jù)自身的梯度方向進(jìn)行投票，從而分別找到左右兩側(cè)特征點(diǎn)最多的兩個(gè)區(qū)間段il和ir，若il和ir中的特征點(diǎn)數(shù)目沒(méi)有達(dá)到門限則將其相鄰的區(qū)間段的像素合并在其中；

3)搜索圖像中的像素點(diǎn)，并遍尋相應(yīng)的θ值，計(jì)算參數(shù)ρ＝xcosθ+ysinθ，得到中間結(jié)果(ρm,θm)，并將代表該參數(shù)累加器的數(shù)組元素進(jìn)行累加得到公式h(ρm,θm)＝h(ρm,θm)+1，直到所有目標(biāo)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換結(jié)束，得到完整的hough變換矩陣；

4)將二維數(shù)組a(ρ,θ)中所有元素與閾值t比較，其中大于閾值的參數(shù)點(diǎn)將保留下來(lái)作為目標(biāo)直線的參數(shù)(ρo,θo)；

5)對(duì)整張圖像進(jìn)行遍尋，找出滿足ρo＝xcosθo+ysinθo所有的(x,y)值并標(biāo)記出來(lái)作為最終的直線檢測(cè)結(jié)果。

優(yōu)選地，所述步驟3)包括以下步驟：

1)首先檢測(cè)結(jié)果(ρl,θl)、(ρr,θr)，是否遠(yuǎn)遠(yuǎn)偏離上一次保留的檢測(cè)結(jié)果；

2)若沒(méi)有偏離，則由方程組

推導(dǎo)得到vanishing_point＝(xo,yo)；

計(jì)算消失點(diǎn)坐標(biāo)(xo,yo)，然后將該坐標(biāo)與上一次保留的消失點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行比較，若在一定范圍內(nèi)未偏離，則(ρl,θl)、(ρr,θr)與(xo,yo)為需要的檢測(cè)結(jié)果。

本發(fā)明技術(shù)方案提出一種車道線檢測(cè)裝置，包括圖像采集模塊、圖像處理模塊以及報(bào)警顯示模塊，圖像采集模塊與圖像處理模塊電連接且交互傳輸數(shù)據(jù)，圖像處理模塊還與報(bào)警顯示模塊電連接。本發(fā)明還提出一種檢測(cè)方法，先由車載的ccd攝像頭捕捉圖像，進(jìn)一步利用車道線檢測(cè)算法檢測(cè)出圖像中的車道線，檢測(cè)算法先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取圖像的邊緣特征點(diǎn)。再利用改進(jìn)的hough算法根據(jù)邊緣特征點(diǎn)檢測(cè)出車道線，該算法即使在復(fù)雜的環(huán)境下也能快速完整地檢測(cè)車道線。最后判斷檢測(cè)到的車道線置信度，置信度高的，保存檢測(cè)結(jié)果，置信度低的，丟棄檢測(cè)結(jié)果，以確保車道線的準(zhǔn)確率，提高車輛在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中識(shí)別車道線的穩(wěn)定性。

相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明合理地搭載車道線檢測(cè)算法，能夠快速地檢測(cè)出車道線，解決了車道線檢測(cè)實(shí)時(shí)性的問(wèn)題，為輔助駕駛系統(tǒng)快速穩(wěn)定的提供車道線信息。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖示出的結(jié)構(gòu)獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明車道線檢測(cè)裝置的硬件架構(gòu)圖；

圖2為本發(fā)明車道線檢測(cè)方法的流程圖；

圖3為本發(fā)明車道線檢測(cè)算法的流程圖；

圖4為本發(fā)明車道線檢測(cè)置信度檢測(cè)流程圖。

本發(fā)明目的的實(shí)現(xiàn)、功能特點(diǎn)及優(yōu)點(diǎn)將結(jié)合實(shí)施例，參照附圖做進(jìn)一步說(shuō)明。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明的一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

需要說(shuō)明，若本發(fā)明實(shí)施例中有涉及方向性指示(諸如上、下、左、右、前、后……)，則該方向性指示僅用于解釋在某一特定姿態(tài)(如附圖所示)下各部件之間的相對(duì)位置關(guān)系、運(yùn)動(dòng)情況等，如果該特定姿態(tài)發(fā)生改變時(shí)，則該方向性指示也相應(yīng)地隨之改變。

另外，若本發(fā)明實(shí)施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，則該“第一”、“第二”等的描述僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示其相對(duì)重要性或者隱含指明所指示的技術(shù)特征的數(shù)量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隱含地包括至少一個(gè)該特征。另外，各個(gè)實(shí)施例之間的技術(shù)方案可以相互結(jié)合，但是必須是以本領(lǐng)域普通技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)為基礎(chǔ)，當(dāng)技術(shù)方案的結(jié)合出現(xiàn)相互矛盾或無(wú)法實(shí)現(xiàn)時(shí)應(yīng)當(dāng)認(rèn)為這種技術(shù)方案的結(jié)合不存在，也不在本發(fā)明要求的保護(hù)范圍之內(nèi)。

本發(fā)明提出一種車道線檢測(cè)裝置。

請(qǐng)參見(jiàn)圖1，本發(fā)明實(shí)施例的一種車道線檢測(cè)裝置包括安裝于車輛前窗并可朝向車輛行駛前端拍攝視頻圖像數(shù)據(jù)的圖像采集模塊、可對(duì)圖像采集模塊采集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以獲取可視的行車環(huán)境與車道線檢測(cè)結(jié)果的圖像處理模塊、可顯示車道線檢測(cè)結(jié)果以及發(fā)出報(bào)警提示的報(bào)警顯示模塊，本發(fā)明實(shí)施例中圖像采集模塊與圖像處理模塊電連接并交互傳輸數(shù)據(jù)，圖像處理模塊與報(bào)警顯示模塊電連接。

請(qǐng)參見(jiàn)圖1，具體地，本發(fā)明實(shí)施例中的圖像采集模塊為ccd攝像頭，為了提高直線檢測(cè)算法的效率，便于算法中的邊緣特征提取、邊緣點(diǎn)判定等，因此選用了擁有強(qiáng)大并行處理能力的fpga芯片。由于hough算法變換需要反復(fù)讀寫參數(shù)空間，而在fpga芯片中，這種讀寫操作將嚴(yán)重影響并行處理進(jìn)程，而dm642有著運(yùn)算速度快、尋址方式靈活的優(yōu)點(diǎn)，更適合復(fù)雜的算術(shù)運(yùn)算，因此使用dm642實(shí)現(xiàn)，因此發(fā)明實(shí)施例的圖像處理模塊包括相互電連接的fpga芯片以及dm642芯片，而報(bào)警顯示模塊則為相互電連接的數(shù)字視頻編碼器adv7170以及顯示屏。

ccd攝像頭內(nèi)部設(shè)有用于將視頻數(shù)據(jù)流解碼成pal或ntsc格式輸出圖像的saa7113視頻解碼芯片，ccd攝像頭通過(guò)saa7113視頻解碼芯片與fpga芯片電連接，fpga芯片通過(guò)vp0端口向dm642芯片傳輸數(shù)據(jù)，dm642芯片通過(guò)vp2端口向fpga芯片傳輸數(shù)據(jù)，fpga芯片還與數(shù)字視頻編碼器adv7170電連接，數(shù)字視頻編碼器adv7170與顯示屏電連接。本發(fā)明實(shí)施例中，saa7113視頻解碼芯片轉(zhuǎn)換為的圖像分辨率為640×480，在本發(fā)明的其他實(shí)施例中，圖像分辨率可為576×720。

請(qǐng)參見(jiàn)圖2，本發(fā)明還提出一種應(yīng)用上述車道線檢測(cè)裝置的方法，包括以下步驟：

1)圖像采集模塊對(duì)車輛前方的車道線進(jìn)行視頻拍攝，圖像采集模塊將采集到的視頻轉(zhuǎn)換為圖像數(shù)據(jù)后發(fā)送至圖像處理模塊；

2)圖像處理模塊處理圖像數(shù)據(jù)并檢測(cè)出圖像中對(duì)應(yīng)的車道線；

3)圖像處理模塊判斷檢測(cè)到的車道線置信度，置信度高，則保存檢測(cè)結(jié)果；置信度低則丟棄檢測(cè)結(jié)果。

本發(fā)明實(shí)施例的車道線檢測(cè)裝置和方法的工作原理為：

首先將ccd攝像頭定位安裝于車輛的正前方位置，使得ccd攝像頭能夠正對(duì)車輛前方的道路以及拍攝到左右兩側(cè)的車道線信息，同時(shí)攝像頭可對(duì)道路可行區(qū)域的信息進(jìn)行完整捕捉。

請(qǐng)參加圖3，圖像處理模塊的fpga芯片對(duì)捕捉到視頻圖像進(jìn)行車道線檢測(cè)，從而提取圖像數(shù)據(jù)的邊緣特征點(diǎn)。首先對(duì)視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取圖像的邊緣特征點(diǎn)。將ccd攝像頭發(fā)送至且被讀入的圖像進(jìn)行中值濾波預(yù)處理，使用+45°和-45°方向的改進(jìn)sobel算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，從而得到邊緣特征點(diǎn)，然后使用2×2大小的垂直于水平算子計(jì)算出代表邊緣方向的梯度角度，最后使用先驗(yàn)的邊緣方向約束排除不需要的邊緣特征點(diǎn)，根據(jù)之前得到的梯度方向和邊緣檢測(cè)結(jié)果，通過(guò)對(duì)邊緣點(diǎn)施加以下公式所示的梯度方向約束，可以排除一部分非車道線的邊緣點(diǎn)。

pl＝{(x,y)|ie(x,y)＝255,x≤n/2,a(x,y)∈[20°,70°]}

pr＝{(x,y)|ie(x,y)＝255,x≤n/2,a(x,y)∈[-70°,-20°]}

其中，x代表像素點(diǎn)p的橫坐標(biāo)，n為圖像寬度，l、r分別代表像素點(diǎn)p位于圖像的左側(cè)和右側(cè)，a(x,y)為該點(diǎn)像素的梯度方向。

通過(guò)上述的公式可以知道，先驗(yàn)邊緣信息表明，左側(cè)邊緣點(diǎn)的梯度方向在20°～70°之間，右側(cè)邊緣點(diǎn)的梯度方向在-20°～-70°之間則為有效邊緣點(diǎn)。

然后圖像采集模塊的dm642芯片通過(guò)改進(jìn)的hough算法根據(jù)圖像的邊緣特征點(diǎn)，提取出臨時(shí)的檢測(cè)結(jié)果，檢測(cè)結(jié)果為極值坐標(biāo)(ρl,θl)、(ρr,θr)，其中(ρl,θl)為左邊車道線極坐標(biāo)，(ρr,θr)為右邊車道線極坐標(biāo)。

具體包括以下步驟：

1)初始化累加器空間。開辟一個(gè)二維數(shù)組a(ρ,θ)作為空間轉(zhuǎn)換的累加器，其中θl∈[20°,70°]，θr∈[-20°,-70°]，ρ∈[-d,d]，ρ的精度為1個(gè)像素值，并且對(duì)數(shù)組中所有元素進(jìn)行清零。

2)將左側(cè)梯度區(qū)間[20°,70°]與右側(cè)梯度區(qū)間[-70°,-20°]各均勻分為5個(gè)區(qū)間段，對(duì)二值化后的圖像左右兩側(cè)像素點(diǎn)根據(jù)自身的梯度方向進(jìn)行投票，從而分別找到左右兩側(cè)特征點(diǎn)最多的兩個(gè)區(qū)間段il和ir，若il和ir中的特征點(diǎn)數(shù)目沒(méi)有達(dá)到門限則將其相鄰的區(qū)間段的像素合并在其中。

3)搜索圖像中的像素點(diǎn)，并遍尋相應(yīng)的θ值計(jì)算參數(shù)ρ＝xcosθ+ysinθ，得到中間結(jié)果(ρm,θm)，并將代表該參數(shù)累加器的數(shù)組元素進(jìn)行累加得到公式h(ρm,θm)＝h(ρm,θm)+1，直到所有目標(biāo)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換結(jié)束，得到完整的hough變換矩陣。

4)將二維數(shù)組a(ρ,θ)中所有元素與閾值t比較，其中大于閾值的參數(shù)點(diǎn)將保留下來(lái)作為目標(biāo)直線的參數(shù)(ρo,θo)。

5)對(duì)整張圖像進(jìn)行遍尋，找出滿足ρo＝xcosθo+ysinθo所有的(x,y)值并標(biāo)記出來(lái)作為最終的直線檢測(cè)結(jié)果。

請(qǐng)參見(jiàn)圖4，最后判斷檢測(cè)到的車道線置信度，如置信度高的，則保留檢測(cè)結(jié)果，置信度低的，則丟棄檢測(cè)結(jié)果。

具體地，其中判斷檢測(cè)到的車道線置信度時(shí)，首先檢測(cè)結(jié)果(ρl,θl)和(ρr,θr)是否遠(yuǎn)遠(yuǎn)地偏離上一次保留的檢測(cè)結(jié)果，若沒(méi)有發(fā)生偏離時(shí)，則由方程組

可以推導(dǎo)得到vanishing_point＝(xo,yo)

計(jì)算消失點(diǎn)的坐標(biāo)(xo,yo)，然后將該消失點(diǎn)坐標(biāo)與上一次保留的消失點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行比較，若在一定范圍內(nèi)未偏離，則(ρl,θl)、(ρr,θr)與(xo,yo)為需要的檢測(cè)結(jié)果并予以保留。

本發(fā)明技術(shù)方案的一種車道線檢測(cè)方法和裝置，先由車載的ccd攝像頭捕捉圖像，進(jìn)一步利用車道線檢測(cè)算法檢測(cè)出圖像中的車道線，檢測(cè)算法先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取圖像的邊緣特征點(diǎn)。再利用改進(jìn)的hough算法根據(jù)邊緣特征點(diǎn)檢測(cè)出車道線，該算法即使在復(fù)雜的環(huán)境下也能快速完整地檢測(cè)車道線。最后判斷檢測(cè)到的車道線置信度，置信度高的，保存檢測(cè)結(jié)果，置信度低的，丟棄檢測(cè)結(jié)果，以確保車道線的準(zhǔn)確率，提高車輛在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中識(shí)別車道線的穩(wěn)定性。

相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明合理地搭載車道線檢測(cè)算法，能夠快速地檢測(cè)出車道線，解決了車道線檢測(cè)實(shí)時(shí)性的問(wèn)題，為輔助駕駛系統(tǒng)快速穩(wěn)定的提供車道線信息。

以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是在本發(fā)明的構(gòu)思下，利用本發(fā)明說(shuō)明書及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)變換，或直接/間接運(yùn)用在其他相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域均包括在本發(fā)明的專利保護(hù)范圍內(nèi)。