CN101870293B

CN101870293B - 基于切道行为检测的车辆驾驶状态评价方法

Info

Publication number: CN101870293B
Application number: CN 200910031026
Authority: CN
Inventors: 赵春霞; 张浩峰; 李旻先; 王超
Original assignee: Nanjing University of Science and Technology
Current assignee: Nanjing University of Science and Technology
Priority date: 2009-04-24
Filing date: 2009-04-24
Publication date: 2013-06-05
Anticipated expiration: 2029-04-24
Also published as: CN101870293A

Abstract

本发明公开了一种基于切道行为检测的车辆驾驶状态评价方法，通过摄像头对前方路况进行视频采集和实时处理，达到对车辆的不断切道、长时间压线行驶等危险驾驶行为的监测，并及时预警，即在车辆内部安装一个面向前方的摄像头来获取前方路况信息；进行车道线的检测与跟踪；判定车辆的当前位置状态，如果车辆进入压线状态，进行状态跟踪以判定车辆是否变道操作；如果是变道操作，根据最近一段时间内的变道次数判断车辆的行为危险度；如果在近段时间内处于压线状态的总时间占到m％，则做出长时间压线行驶的警报。本发明面向车辆主动安全驾驶，采用计算机单目视觉与图像处理技术，具有系统配置简单、价格成本低、实时性好、能应用于白昼黑夜以及多种气候环境的特点。

Description

基于切道行为检测的车辆驾驶状态评价方法

技术领域

本发明属于汽车主动安全领域，特别是一种基于切道行为的检测来判断车辆目前行驶状态的方法。

背景技术

汽车主动安全技术是当前汽车安全性技术发展的新趋势，与以往的侧重于冲撞后乘员保护的被动安全技术不同，主动安全技术以危险预防未核心，即主动安全技术帮助驾驶者控制车辆的行驶状况，事先防范交通事故的发生。

车辆主动安全技术的基本技术路线是：利用各种传感器来提高司机的感应能力并获取车内外相关环境信息，根据计算机处理和策略规划结果，作用在扬声器、刹车、信号灯等功能部件上，达到辅助驾驶与提高行驶安全性的目的。

车外信息的获取传感器有超声波传感器、微波传感器、激光传感器、视觉传感器等，各有特长。激光、雷达等设备能较好地完成对车外障碍物的检测工作(如专利：“汽车防撞系统”，申请号200410044477)，但价格相对较贵而且有其他限制，比如对车道线等平面纹理信息的检测工作就难以胜任。视觉传感器由于其相对低廉的价格，故能更适用于民用设备与广泛推广，而且视觉传感器较之其他传感设备能获得更直观、更丰富的信息，而且具有一定的穿透性，能适应大部分气候条件下的应用，所以视觉传感器便成为国内外智能车辆技术的首选。

目前国内主动安全技术的研究大致集中在防止车道偏离、保持安全车距与防撞预警、疲劳驾驶检测三个方面。其中防止偏离技术上，我国各研究机关也取得了一定成就，如发明专利“车辆行驶轨迹预估及车道偏离评价方法”(申请号200510017293.5)、“一种汽车偏离道路的提示方法和装置而由于行驶环境的多变性”(申请号200410025317.7)等。以上专利都是依靠评估行驶变化方向以达到防止车辆偏离车道的目的。但事实上，由于车辆行驶环境的多变性，仅仅对车道线偏离所做的警报是无法满足车辆辅助驾驶的需求的。

驾驶员在长时间驾驶过程中，可能因车辆自身问题或驾驶员疲劳等客观原因而导致车辆掌控不稳，在车外表现的最明显的特征就是车辆无法保持正常行驶状态，即保持行驶在正常车道内，一般会出现长时间压线行驶的情况。而就主观因素上来说，驾驶员频繁换道与超车的行为也是引发事故的重要原因。故针对车辆行驶行为进行判定车辆的危险性判定是行之有效的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种通过单目视觉来检测车辆切道行为，并自动评判车辆当前行驶状态的方法。

本发明可以通过对车辆的行驶状态的检测，判断车辆是否处于长时间压线行驶状态或有频繁换道的危险驾驶行为，及时做出预警，以避免驾驶员无意或大意导致的危险，并达到规范驾驶行为的目的。

实现本发明目的的技术解决步骤如下：一种基于切道行为检测的车辆驾驶状态评价方法，包括以下步骤：

(1)信息获取过程：

步骤1.1，在车辆内部或车辆顶部安装一个面向前方的摄像头，该摄像头用于拍摄并获取前方路面环境信息；

步骤1.2，进行摄像头的参数测定，即摄像头的外部参数包括摄像头相对地面的高度H、摄像头相对车轮外侧的距离V、俯视角

偏离角θ；其内部参数包括焦距f、视场角σ、光圈F；

步骤1.3，利用摄像头实时拍摄前方路况信息，并存储为bmp图像；

(2)车辆行驶状态检测过程：

步骤1.4，对bmp图像进行计算机处理，实现车道线检测与拟合，以获取当前行驶状态下的前方道路车道线信息；

步骤1.5，根据车道线与图像下边缘交点所处的位置信息，判断车辆目前的行驶状态，当车辆处于压线行驶状态时，进入状态跟踪判定；

(3)车辆驾驶行为评价过程：

步骤1.6，通过跟踪车辆行驶状态的变化，判断车辆目前的动作为变道还是一般的擦线；

步骤1.7，根据所判定的结果，再结合最近一段时间内车辆的压线信息，分析车辆目前的驾驶危险度，并在相关条件下给出危险提示预警。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：(1)不仅能够有效地抑制图像噪声，适应复杂天气下的需要，还能够适应白昼与黑夜的工作要求；(2)采用高效稳定的车道线检测算法，确保实时有效地达到对当前信息的处理；(3)能够准确判定车辆当前是否偏离道路行驶状态；(4)能够通过对车辆行驶状态的跟踪判定，达到对危险行为的及时预警，而不会因为无意的擦线行为而频繁报警。

下面结合附图来对本发明做进一步详细描述。

附图说明

图1是本发明基于切道行为检测的车辆驾驶状态评价方法的流程图。

图2是本发明基于切道行为检测的车辆驾驶状态评价方法的车载摄像头外部参数示意图。

图3是本发明基于切道行为检测的车辆驾驶状态评价方法的车道线检测流程图。

图4是本发明基于切道行为检测的车辆驾驶状态评价方法中车道线检测与状态判断的实验效果图。

图5是本发明基于切道行为检测的车辆驾驶状态评价方法的硬件结构示意图。

具体实施方式

本发明基于切道行为检测的车辆驾驶状态评价方法，包括以下步骤：

步骤1：在车前挡风玻璃后或车辆顶部安装一个摄像头，用于拍摄前方道路图像，并获取摄像头的内外参数；

步骤2：通过摄像头获取前方道路信息；

步骤3：检测前方车道标志线；

步骤4：根据所获得的车道线信息，检查车辆是否处于压线状态，如果处于压线状态，进入步骤5；否则，回到步骤2；

步骤5：压线状态时，进入车辆状态跟踪循环，读取图像；

步骤6；判断车辆压线状态是否结束，如果依然在压线状态则进入步骤7；如果结束，则进入步骤8；

步骤7：压线状态下，计时，并判断最近一段时间内车辆处于压线状态的总时间是否达到某阈值。如果是，则判断为长时间压线，进行报警提醒；如果没有，回到步骤5；

步骤8：判断车辆的压线动作是变道还是擦线；

步骤9：变道动作时，计数，并根据最近一段时间内车辆变道次数判定车辆是否处于危险行驶状态；

步骤10：擦线动作的话，回到步骤2。

本发明的具体实施过程如下：

步骤1，开始信息获取过程，如图2所示；

步骤1.1，在车辆内部安装一个面向前方的摄像头，将一个摄像头固定在车内驾驶员前上方的后视镜附近，这样有较大的拍摄视野且不会对驾驶视野造成影响。也可以将摄像头安装在车辆顶部，同样符合要求。系统总线结构如图5所示。

步骤1.2，进行摄像头的内外部参数测定。不同的车型和安装方式，摄像头的外部参数也有不同，包括摄像头相对地面的高度H、摄像头相对车轮外侧的距离V、摄像头光轴与水平平面的夹角

(又称俯视角)、摄像头光轴与垂直平面的夹角θ(又称偏离角)等。除了外部参数，还需知道摄像头的内部参数，包括焦距f、视场角σ、光圈大小F等。比如我们采用的Hitachi VK-S274E摄像头，固定安装在丰田实验车的前挡风玻璃后面，来拍摄获取前方路况，该摄像头离地高度1.73米，俯视角9度左右，与车辆外侧距离0.95米，并通过焦距与光圈的调整获得足够视野与景深。摄像头内外参数的测定，是进行后续计算工作的前提。

步骤2，进行车道线的检测过程，如图3所示；

步骤2.1，对由摄像头获得RGB道路图像进行灰度化处理，以在不丢失必要信息的同时降低图像维数与减少计算量。而且由于光照恶劣的夜间道路图像中红色分量R和蓝色分量B为主要噪声来源，所以完全使用绿分量G作为灰度化后的灰度值，该灰度图也符合白天检测的算法需要；

步骤2.2，进行图像二值分割，就是设定一个阈值Thr，对图像进行二值分割。在每个二值图像中，大于等于阈值的像素在二值图像中的值为Ta，反之为Tb；

步骤2.3，对每一幅二值图像沿水平方向进行扫描，使用链码跟踪轮廓法，在链码中寻找所有满足长度大于La和角度大于Ga并小于Gb的、且值为Ta的直线段；并在该幅二值图像中，从获取的所述的直线为起始点，沿水平方向，向两边寻找满足宽度在Da～Db范围内的值为Ta的水平直线段；

步骤2.4，将在所有的二值图像中得到的步骤2.4所述的水平直线段累计合成一幅新的图像，记为A；图像A中像素点的灰度值是该点在所有二值图像中符合条件的水平直线段上的出现的次数，即图像A是车道线的结构信息的汇总；

步骤2.5，将图像A进行平滑处理，再在A中寻找满足宽度在Da～Db范围内范围的、灰度值大于Tc的水平直线段，将该直线段上的像素坐标连同其在A中的灰度值记录到数组C中；

步骤2.6，对数组C中的像素坐标进行按其灰度值加权的Hough变换，找到Hough投影值最高的N条直线段，记为数组L[N]；

步骤2.7，在L[N]中搜寻满足角度范围在Ga～Gb，相距距离大于Dc的直线，记为数组R[M]；

步骤2.8，R[1]…R[M]即为车道标志线。

步骤3，开始车辆状态判定过程，如图1所示；

步骤3.1，根据车辆宽度、高度并结合步骤1.2里对摄像头参数的测定结果，预定一个视野中心横坐标mid与一个车宽阈值Tv。视野中心坐标mid与摄像头的安装位置有关，正常情况下一般为图像宽的中点；

步骤3.2，从当前图像的多条车道线中，选择两条距离中轴线最近的车道线，左车道线N[1]、右车道线N[2]；

步骤3.3，计算两条车道线与横轴的交点坐标x1、x2；

步骤3.4，判断当前图像中车辆是否处于压线状态，即偏离车道状态，如图4所示。如果|x1-mid|＜Tv或|x2-mid|＜Tv，则判定当前图像中车辆处于压线状态，偏离计数器MNum加1，安全计数器SNum置0。否则，判断当前图像中车辆处于正常行驶状态，MNum置0，SNum加1；

步骤3.5，将判断车辆安全状态的计数器，与一个安全时间阈值Ts作比较。当SNum＞Ts时，就确定车辆处于正常行驶状态；

步骤3.6，将判断车辆压线状态的计数器，与一个偏离时间阈值Tm作比较。当MNum＞Tm时，确定车辆处于压线状态；

步骤3.7，如果判定为安全状态，则返回继续处理下张图像。如果判定为压线状态，则进入车辆状态跟踪判定。

步骤4，开始车辆状态跟踪判定过程，如图1所示。

步骤4.1，读取下张图像；

步骤4.2，判断车辆压线状态是否结束，方法同步骤3.2～3.6。如果目前依然为压线状态，则进行步骤4.3；如果判定为回到安全行驶状态，进行步骤4.5；

步骤4.3，在压线状态下，在计时器内保存目前状态；

步骤4.4，进行长时间压线行为判定。在最近一段时间T1内，判断处于压线状态的总时间P是否大于阈值T1*m％。如果是，则进行长时间压线警报提示；否则回到步骤4.1；

步骤4.5，压线状态结束，根据所交车道线x的变化方向，判断之前车辆行为为变道还是无意的擦道行为；

步骤4.6，如果是擦道，则跳出状态跟踪循环；

步骤4.7，如果是变道行为，在计时器内保存变道时间段。再判定车辆是否处于不断变道的危险状态。计算在最近一段时间T2内，变道次数M是否大于阈值Q，如果大于，判定车辆处于危险驾驶状态，并进行警报提示；否则，跳出状态跟踪循环。

Claims

1.一种基于切道行为检测的车辆驾驶状态评价方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)信息获取过程：

偏离角θ；其内部参数包括焦距f、视场角σ、光圈F；

(2)车辆行驶状态检测过程：

步骤1.5，根据车道线与图像下边缘交点所处的位置信息，判断车辆目前的行驶状态，当车辆处于压线行驶状态时，进入车辆驾驶行为评价；

(3)车辆驾驶行为评价过程：

2.根据权利要求1所述的基于切道行为检测的车辆驾驶状态评价方法，其特征在于车道线的检测与拟合步骤如下：

步骤2.1，对由摄像头获得RGB道路图像进行灰度化处理，以在不丢失必要信息的同时降低图像维数与减少计算量；

步骤2.2，进行图像二值分割，就是设定一个阈值Thr，对图像进行二值分割；

步骤2.3，对每一幅二值图像沿水平方向进行扫描，使用链码跟踪轮廓法，在链码中寻找所有满足长度大于La和角度大于Ga并小于Gb的、且值为Ta的直线段；并在该幅二值图像中，从获取的所述的直线段为起始点，沿水平方向，向两边寻找满足宽度在Da～Db范围内的值为Ta的水平直线段；

步骤2.4，将在所有的二值图像中得到的步骤2.3所述的水平直线段累计合成一幅新的图像，记为A；图像A中像素点的灰度值是该点在所有二值图像中符合条件的水平直线段上的出现的次数，即图像A是车道线的结构信息的汇总；

步骤2.8，R[1]…R[M]即为车道标志线。

3.根据权利要求1所述的基于切道行为检测的车辆驾驶状态评价方法，其特征在于车辆行驶状态的判定步骤如下：

步骤3.1，根据车辆宽度、高度并结合摄像头的参数测定的结果，预定一个视野中心横坐标mid与一个车宽阈值Tv；

步骤3.3，计算两条车道线与图像下端横轴的交点坐标x1、x2；

步骤3.4，判断当前图像中车辆是否处于压线状态，即偏离车道状态，如果|x1-mid|＜Tv或|x2-mid|＜Tv，则判定当前图像中车辆处于压线状态，偏离计数器MNum加1，安全计数器SNum置0；否则，判断当前图像中车辆处于正常行驶状态，MNum置0，SNum加1；

步骤3.5，将判断车辆安全状态的计数器，与一个安全时间阈值Ts作比较，当SNum＞Ts时，就确定车辆处于正常行驶状态；步骤3.6，将判断车辆压线状态的计数器，与一个偏离时间阈值Tm作比较，当MNum＞Tm时，确定车辆处于压线状态；

步骤3.7，如果判定为安全状态，则返回继续处理下张图像；如果判定为压线状态，则进入车辆驾驶行为评价。

4.根据权利要求3所述的基于切道行为检测的车辆驾驶状态评价方法，其特征在于车辆驾驶行为评价步骤如下：

步骤4.1，开始车辆状态跟踪判定，读取下张图像；

步骤4.2，根据车道线检测的结果，计算两条车道线与图像下端横轴的交点坐标x1、x2；

步骤4.3，判断当前图像中车辆是否处于压线状态，如果|x1-mid|＜Tv或|x2-mid|＜Tv，则判定当前图像中车辆处于压线状态，偏离计数器MNum加1，安全计数器SNum置0；否则，判断当前图像中车辆处于正常行驶状态，MNum置0，SNum加1；

步骤4.4，将判断车辆压线状态的计数器，与一个偏离时间阈值Tm作比较，当MNum＞Tm时，确定目前车辆依然处于压线状态，则进行步骤4.6；

步骤4.5，将判断车辆安全状态的计数器，与一个安全时间阈值Ts作比较，当SNum＞Ts时，确定目前车辆已经回到正常行驶状态，则进行步骤4.8；

步骤4.6，在压线状态下，在计时器内保存目前状态；

步骤4.7，进行长时间压线行为判定，在最近一段时间T1内，判断处于压线状态的总时间P是否大于阈值T1*m％；如果是，则进行长时间压线警报提示；否则回到步骤4.1；

步骤4.8，压线状态结束，根据所交车道线x的变化方向，判断之前车辆行为为变道还是无意的擦道行为；

步骤4.9，如果是擦道，则跳出状态跟踪循环；

步骤4.10，如果是变道行为，在计时器内保存变道时间段，再判定车辆是否处于不断变道的危险状态，即计算在最近一段时间T2内，变道次数M是否大于阈值Q，如果大于，判定车辆处于危险驾驶状态，并进行警报提示；否则，跳出状态跟踪循环。