一種汽車專用車道預(yù)警系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種汽車專用車道預(yù)警系統(tǒng)，目的在于結(jié)合固定式監(jiān)控和車載監(jiān)控兩者，對道路情況和車輛情況進行分析處理，從而實現(xiàn)一個實時、準確的汽車專用車道預(yù)警系統(tǒng)。一種汽車專用車道預(yù)警系統(tǒng)，包括視頻圖像采集、圖像預(yù)處理、邊緣檢測、車道線檢測、車輛檢測與識別和判斷是否報警六個步驟；上述步驟的實現(xiàn)方式通過攝像頭執(zhí)行視頻圖像采集步驟，對采集到的視頻圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行圖像預(yù)處理步驟，對預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行邊緣檢測步驟，根據(jù)邊緣測試步驟的結(jié)果執(zhí)行車道線檢測步驟，根據(jù)采集到的圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行車輛檢測與識別步驟，最后綜合車道線檢測和車輛檢測與識別兩個步驟的結(jié)果執(zhí)行判斷是否報警的步驟，如果所檢測車輛可以在所檢測車道行駛則不報警，如果所檢測車輛不可以在所檢測車道行駛則報警。
【專利說明】一種汽車專用車道預(yù)警系統(tǒng)【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及車道檢測和車輛識別領(lǐng)域，更具體的講是一種對通過固定點攝像頭和車載式攝像頭采集到的圖像進行分析，對車道線及車道內(nèi)的交通工具和物體進行檢測和識別的預(yù)警系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著人們生活水平的提高和道路交通的發(fā)展，人們參與道路交通的方式也日趨多樣化，步行、自行車、電動車、老年代步車、私家汽車和公共汽車等種類和數(shù)量逐漸增多，交通安全問題日益增多，增加的車輛對交通狀況的影響也很明顯。城市中都設(shè)置有專用車道來緩解交通壓力，但是有一些專用車道被非本車道車輛侵占，在造成交通擁堵的情況下，同時也影響了交通安全和人們的出行時間，嚴重影響了道路交通的效率和交通系統(tǒng)的通暢。為了能夠維持和諧的交通環(huán)境，使得車輛能夠各行其道，實現(xiàn)秩序井然的狀態(tài)，本發(fā)明提供了一種汽車專用車道預(yù)警系統(tǒng)，它能夠?qū)嚨肋M行識別，并檢測出非本車道物體，對一些非法侵占汽車車道的車輛欲以警告。
[0003]專用車道預(yù)警檢測以前采用的是人工執(zhí)法的方式，但是面臨著耗費人力，工作量大，且在惡劣的天氣下人們不能正常工作的難題。因此，人們開始研究實時、準確、高效的電子交通監(jiān)控系統(tǒng)。如今的電子監(jiān)控系統(tǒng)分為固定式電子監(jiān)控系統(tǒng)和車載式電子監(jiān)控系統(tǒng)，固定式系統(tǒng)能夠?qū)潭▍^(qū)域內(nèi)車道線里的情況進行監(jiān)測，而固定式系統(tǒng)的缺點也在于其固定，檢測的范圍有限并且單一。因此出現(xiàn)了車載式專用車道報警系統(tǒng)，此系統(tǒng)安裝在專用車道通行的車輛上，對前方車輛和道路檢測，如果前方的車輛非本專用車道車輛，那么進行記錄并通知人工進行干預(yù)，對此行為及時處理，保持交通順暢。
[0004]

【發(fā)明內(nèi)容】

`[0005]為解決上述問題，本發(fā)明公開了一種汽車專用車道預(yù)警系統(tǒng)，目的在于結(jié)合固定式監(jiān)控和車載監(jiān)控兩者，對道路情況和車輛情況進行分析處理，從而實現(xiàn)一個實時、準確的汽車專用車道預(yù)警系統(tǒng)。
[0006]本發(fā)明是采取以下技術(shù)方案實現(xiàn)的:一種汽車專用車道預(yù)警系統(tǒng)，包括視頻圖像采集、圖像預(yù)處理、邊緣檢測、車道線檢測、車輛檢測與識別和判斷是否報警六個步驟；上述步驟的實現(xiàn)方式通過攝像頭執(zhí)行視頻圖像采集步驟，對采集到的視頻圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行圖像預(yù)處理步驟，對預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行邊緣檢測步驟，根據(jù)邊緣測試步驟的結(jié)果執(zhí)行車道線檢測步驟，根據(jù)采集到的圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行車輛檢測與識別步驟，最后綜合車道線檢測和車輛檢測與識別兩個步驟的結(jié)果執(zhí)行判斷是否報警的步驟，如果所檢測車輛可以在所檢測車道行駛則不報警，如果所檢測車輛不可以在所檢測車道行駛則報警。
[0007]本發(fā)明的實現(xiàn)還包括以下的技術(shù)方案:
上述車道線檢測步驟首先采用了基于Gabor濾波器方法找到消失點，然后通過Hough變換的方法找到車道線，充分利用基于模型的檢測方法，將問題抽象為參數(shù)計算問題。此實現(xiàn)方式提高了該步驟的適用性和實時性。
[0008]上述車輛檢測與識別步驟分為兩個步驟:車輛候選區(qū)域檢測和候選區(qū)域驗證。候選區(qū)域的檢測選用基于知識的方法，就是利用車輛的形狀、顏色等特征，并結(jié)合路面的一些特征來進行車輛候選區(qū)域的檢測。而候選區(qū)域的驗證采取的則是基于外觀的方法，此方法根據(jù)機動車和非機動車的不同特征進行劃分，主要方面包括車輛的區(qū)域面積和車牌。
[0009]本發(fā)明優(yōu)點和有益效果具體體現(xiàn)在以下幾個方面:
1.本發(fā)明將固定式和車載式兩種監(jiān)測方式進行了有效的結(jié)合。
[0010]2.本發(fā)明中的車輛檢測與識別步驟根據(jù)車輛的特征識別車輛，并進行分段識別，提高了識別車輛的準確性。
[0011]3.本發(fā)明可以有效地對違規(guī)行駛的車輛進行預(yù)警，提高了道路交通的安全性，給人們出行帶來了方便。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0012]圖1是本發(fā)明的執(zhí)行步驟示意圖；
圖2是Hough變換示意圖；
圖3是Hough變換示意圖；
圖4是車道線檢測步驟流程示意圖；
圖5是車輛檢測與識別步驟流程示意圖。
【具體實施方式】
[0013]以下結(jié)合說明書附圖1對本發(fā)明的實施做進一步詳述:
一種汽車專用車道預(yù)警系統(tǒng)，包括視頻圖像采集、圖像預(yù)處理、邊緣檢測、車道線檢測、車輛檢測與識別和判斷是否報警六個步驟；上述步驟的實現(xiàn)方式通過攝像頭執(zhí)行視頻圖像采集步驟，對采集到的視頻圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行圖像預(yù)處理步驟，對預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行邊緣檢測步驟，根據(jù)邊緣測試步驟的結(jié)果執(zhí)行車道線檢測步驟，根據(jù)采集到的圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行車輛檢測與識別步驟，最后綜合車道線檢測和車輛檢測與識別兩個步驟的結(jié)果執(zhí)行判斷是否報警的步驟，如果所檢測車輛可以在所檢測車道行駛則不報警，如果所檢測車輛不可以在所檢測車道行駛則報警。
[0014]以下結(jié)合說明書附圖2、說明書附圖3和說明書附圖4對本發(fā)明中的車道線檢測步驟做進一步詳述:
目前，國內(nèi)外學者已經(jīng)提出了很多車道線檢測的實現(xiàn)過程，主要分為兩類:一類是基于圖像特征的檢測方法，此方法是基于道路圖像的一些特征將圖像的所有點標記為車道線點和非車道線點，這種方法要求道路的車道線顏色較為明顯，邊緣較為清晰，否則無法得到準確的檢測結(jié)果；另一種方法是基于模型的檢測方法，它根據(jù)提取的特征對預(yù)先定義好的車道線模型進行匹配，將車道線的提取轉(zhuǎn)化為車道線模型中參數(shù)的計算問題。本發(fā)明首先采用了基于Gabor濾波器方法找到消失點，然后通過Hough變換的方法找到車道線，充分利用基于模型的檢測方法，將問題抽象為參數(shù)計算問題。
[0015]傳統(tǒng)的Hough變換實現(xiàn)的是一種從圖像空間到參數(shù)空間的映射關(guān)系。其實質(zhì)是對圖像進行坐標變換，使變換的結(jié)果更易于識別和檢測。Hough變換的極坐標表達式:P =XCOS Θ +ysin Θ，其中(X，y)表示空間圖像的某一點的坐標，P是圖像空間中直線到坐標原點的距離，Θ是直線與X軸的夾角，如說明書附圖2所示。傳統(tǒng)Hough變換投票空間P和Θ的選擇范圍通常為P e (O, r)(其中r為圖像對角線長度)，Θ e (0,180 )。如說明書附圖3所示對圖像空間的目標點進行坐標變換投影到參數(shù)空間，通過統(tǒng)計參數(shù)空間的總投票次數(shù)較多的點，即可找到圖像空間對應(yīng)的直線方程。通?？梢酝ㄟ^限定P和Θ來調(diào)整其投票空間的范圍，限定其左右車道線的極角和極徑范圍，確定感性卻區(qū)域。
[0016]Hough變換是一種經(jīng)典的車道線檢測方法，具有很好的適用性和魯棒性。但是此算法比較耗時，且只能檢測出圖像空間中存在的直線，不能指出它的端點和長度等一些局限性。
[0017]針對此實現(xiàn)方式比較耗時，本發(fā)明對Hough變換進行了改進，采用了感興趣區(qū)域(ROI)的概念。通過限定P和Θ來限定其參數(shù)空間的范圍，限定車道線的極角和極徑，得至憾興趣區(qū)域(R0I)，去除了大量的干擾點，提高了算法的速度。但是當轉(zhuǎn)彎、變道或者攝像頭位置偏移時，容易超出監(jiān)測區(qū)域，使得結(jié)果出現(xiàn)比較大的偏差。
[0018]針對不能指出車道線的端點和長度的缺點，本發(fā)明采用了基于Gabor濾波器的車道檢測方法。此方法通過Gabor找到兩條車道線的交點位置，也就是上述提到的消失點，然后對其進行Hough變換，得到需要的直線。此實現(xiàn)方式提高了該步驟的適用性和實時性。
[0019]以下結(jié)合說明書附圖5對本發(fā)明中車輛檢測與識別步驟的實施做進一步詳述: 確定了車道線的位置和范圍之后，下一步就是確定車道線內(nèi)的車輛候選區(qū)域，并判斷
機動車車道線內(nèi)的車輛是否屬于機動車。由于機動車涵蓋的范圍很廣，但是與非機動車的區(qū)別也很明顯，所以本發(fā)明根據(jù)車輛的區(qū)域面積和車牌來確定是否為機動車。
[0020]車輛檢測分為兩個步驟:車輛候選區(qū)域檢測和候選區(qū)域驗證。候選區(qū)域的檢測本發(fā)明選用基于知識的方法，就是利用車輛的形狀、顏色等特征，并結(jié)合路面的一些特征來進行車輛候選區(qū)域的檢測。而候選區(qū)域的驗證采取的則是基于外觀的方法，此實現(xiàn)方式根據(jù)機動車和非機動車的不同特征進行劃分，主要方面包括車輛的區(qū)域面積和車牌。
[0021]由于攝像頭有一定的拍攝范圍，距離越遠的物體，在圖像上就顯得越小，所以距離攝像頭近的車輛的區(qū)域面積就會比較大，而遠的就會較小。因此不能固定區(qū)域面積來對車輛進行劃分，本發(fā)明選用多尺度的方法來進行區(qū)域面積的檢測，對拍攝的范圍設(shè)立三個范圍:近距離(5米以內(nèi))，中距離(5到10米)，遠距離(10到20米)。不同的范圍，設(shè)立的區(qū)域面積不一樣。距離越遠，區(qū)域面積要小一點；距離近，區(qū)域面積要大一點，根據(jù)具體的分析設(shè)定。
[0022]本發(fā)明采取背景幀差法得到前景目標。用當前幀減去背景獲取模塊所得的背景幀，然后根據(jù)差值來確定對應(yīng)的像素是否是前景運動目標，使用閾值分割法來確定前景目標。之后進行特征提取，對車輛的區(qū)域面積和車牌進行特征提取區(qū)分和分類。
[0023]利用本發(fā)明所述的技術(shù)方案，或本領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明技術(shù)方案的啟發(fā)下，設(shè)計出類似的技術(shù)方案，而達到上述技術(shù)效果的，均是落入本發(fā)明的保護范圍。
【權(quán)利要求】
1.一種汽車專用車道預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于:包括視頻圖像采集、圖像預(yù)處理、邊緣檢測、車道線檢測、車輛檢測與識別和判斷是否報警六個步驟；上述步驟的實現(xiàn)方式通過攝像頭執(zhí)行所述視頻圖像采集步驟，對采集到的視頻圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行所述圖像預(yù)處理步驟，對預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行所述邊緣檢測步驟，根據(jù)邊緣測試步驟的結(jié)果執(zhí)行所述車道線檢測步驟，根據(jù)采集到的圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行所述車輛檢測與識別步驟，最后綜合所述車道線檢測和所述車輛檢測與識別兩個步驟的結(jié)果執(zhí)行所述判斷是否報警的步驟，如果所檢測車輛可以在所檢測車道行駛則不報警，如果所檢測車輛不可以在所檢測車道行駛則報警。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種汽車專用車道預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于:所述車道線檢測步驟首先采用了基于Gabor濾波器方法找到消失點，然后通過Hough變換的方法找到車道線。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的車道線檢測步驟，其特征在于:所述Hough變換的方法為改進的Hough變換，采用了感興趣區(qū)域(ROI)的概念，通過限定P和Θ來限定其參數(shù)空間的范圍，限定車道線的極角和極徑，得到感興趣區(qū)域(R0I)，去除了大量的干擾點。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的車道線檢測步驟，其特征在于:所述基于Gabor濾波器方法找到消失點實現(xiàn)方式是通過Gabor找到兩條車道線的交點位置。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種汽車專用車道預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于:所述車輛檢測與識別步驟分為兩個步驟，車輛候選區(qū)域檢測和候選區(qū)域驗證。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的車輛檢測與識別步驟，其特征在于:所述車輛候選區(qū)域檢測采用基于知識的方法，就是利用車輛的形狀、顏色等特征，并結(jié)合路面的一些特征來進行車輛候選區(qū)域的檢測。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的車輛檢測與識別步驟，其特征在于:所述候選區(qū)域驗證采用基于外觀的方法，此實現(xiàn)方式根據(jù)機動車和非機動車的不同特征進行劃分，主要方面包括車輛的區(qū)域面積和車牌。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的候選區(qū)域驗證，其特征在于:所述采用車輛的區(qū)域面積進行車輛劃分時不采用固定區(qū)域面積，本發(fā)明選用多尺度的方法來進行區(qū)域面積的檢測，對拍攝的范圍設(shè)立三個范圍:近距離(5米以內(nèi))，中距離(5到10米)，遠距離(10到20米)，不同的范圍，設(shè)立的區(qū)域面積不一樣；距離越遠，區(qū)域面積要小一點；距離近，區(qū)域面積要大一點，根據(jù)具體的分析設(shè)定。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的候選區(qū)域驗證，其特征在于:所述采用車輛的區(qū)域面積和車牌進行車輛劃分時采取背景幀差法得到前景目標，用當前幀減去背景獲取模塊所得的背景幀，然后根據(jù)差值來確定對應(yīng)的像素是否是前景運動目標，使用閾值分割法來確定前景目標，之后進行特征提取。
【文檔編號】G08G1/01GK103886745SQ201310605990
【公開日】2014年6月25日 申請日期:2013年11月25日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月25日
【發(fā)明者】牛曉芳 申請人:天津思博科科技發(fā)展有限公司