CN103632140A - 一种车道线检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种车道线检测方法及装置,属于图像处理技术领域。该方法包括获取车辆前方图像；对车辆前方图像进行边缘检测，得到边缘图；根据前一帧获取的车道线的位置在边缘图中确定初始车道线检测区域；将初始车道线检测区域划分为N个小检测区域，N大于等于2；根据每个小检测区域的边缘图数值和每个小检测区域的像素点的总数，确定某个小检测区域为精确车道线检测区域；从精确车道线检测区域中获取当前帧的车道线。本发明的车道线检测方法和装置方法简单而且检测到的车道线比较精确。

Description

一种车道线检测方法及装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种车道线检测方法及装置。

背景技术

一般的车道线检测方法都是基于如Hough变换或拟合等复杂的运算方法，或者使用复杂的逻辑和过量的预设阈值，这不但需要很高的计算量，在实现上亦很容易产生顾此失彼的情况而失去一般性，例如在设定阈值时，为了保留更多车道线特征信息而同时加大了非车道线的干扰。专利CN102592114A，使用了局部阈值分割方法在感兴趣区域内的道路图像进行二值化处理以提取车道线特征信息，再采用RANSAC方法检测左、右车道线。首先，它的感兴趣区域是固定的，并且过大地包括路边物件，例如路旁的花草、另一车道的车辆等，这样会导致检测精度较低。其次，为了去掉感兴趣区域的干扰点而使用的RANSAC，本身的计算量很高，方法比较复杂，不适合实时应用。因此，现有的车道线检测方法不但复杂而且精度较低。

发明内容

有鉴于此，本发明要解决的技术问题是提供一种方法简单而且检测到的车道线精度较高的车道线检测方法及装置。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案如下：

根据本发明的一个方面，提供的车道线检测方法包括：

获取车辆前方图像；

对车辆前方图像进行边缘检测，得到边缘图；

根据前一帧获取的车道线的位置在边缘图中确定初始车道线检测区域；

将初始车道线检测区域划分为N个小检测区域，N大于等于2；

根据每个小检测区域的边缘图数值和每个小检测区域的像素点的总数，确定某个小检测区域为精确车道线检测区域；

从精确车道线检测区域中获取当前帧的车道线。

优选地，边缘检测为横向边缘检测。

优选地，根据前一帧获取的车道线的位置在边缘图中确定初始车道线检测区域包括：前一帧获取的车道线的两端点分别在初始车道线检测区域的上边和下边上，初始车道线检测区域的上下边平行，初始车道线检测区域的上边和下边的长度分别小于等于车辆前方图像宽度的1/2。

优选地，初始车道线检测区域为梯形。

优选地，初始车道线检测区域为平行四边形。

优选地，将平行四边形的上边和下边分别分割为M个小线段，M大于等于2，将上边的小线段分别与下边的小线段相连形成M*M个面积相等的小检测区域，小检测区域为平行四边形。

优选地，从精确车道线检测区域中获取当前帧的车道线包括：将确定为精确车道线检测区域的小检测区域的上下边的中线作为当前帧的车道线。

优选地，车道线检测方法进一步包括：当检测到当前帧的车道线位于车辆前方图像的中间区域时，扩大每个小检测区域，中间区域的宽度小于等于所述车辆前方图像宽度的1/2。

根据本发明的另一个方面，提供的一种车道线检测装置包括：

图像获取模块，用于获取车辆前方图像；

边缘检测模块，用于对车辆前方图像进行边缘检测，得到边缘图；

初始检测区域确定模块，用于根据前一帧获取的车道线的位置在边缘图中确定初始车道线检测区域；

划分模块，用于将初始车道线检测区域划分为N个小检测区域，N大于等于2；

精确检测区域确定模块，用于根据每个小检测区域的边缘图数值和每个小检测区域的像素点的总数，确定某个小检测区域为精确车道线检测区域；

车道线获取模块，用于从精确车道线检测区域中获取当前帧的车道线。

优选地，车道线检测装置还包括：

检测区域扩大模块，用于当检测到当前帧的车道线位于车辆前方图像的中间区域时，扩大每个小检测区域，中间区域的宽度小于等于车辆前方图像宽度的1/2。

本发明实施例的车道线检测方法及装置，通过前一帧获取的车道线的位置先在边缘图中确定一个初始车道线检测区域，当前帧的初始车道线检测区域是由前一帧获取的车道线的位置进行确定的，因此初始车道线检测区域是适应性不断进行变化的，本发明得到的初始车道线检测区域大小合适而且比较准确，这样使得本发明的车道线检测方法及装置变得简单而且检测到的车道线精度较高。另外，本发明的车道线检测方法及装置将初始车道线检测区域进行划分，通过进一步检测得到精确车道线检测区域，逐渐缩小检测的范围，使得检测方法简单而且检测速度较快。另外，在车辆离开现行车道时，其中一条车道线会从车辆前方图像的左边移到右边，由于透视投影法的关系，车道线在图像中间区域时的横向运动速度会较快，因此本发明的车道线检测方法及装置当检测到当前帧的车道线位于车辆前方图像的中间区域时，扩大每个小检测区域，这样有效的提高了追踪的稳定性，即使车辆离开了正在行驶的车道，也能继续追踪原来行驶的车道。而且使用横向边缘检测，避免因二值化处理而去掉重要的车道线特征，进一步提高了车道线检测方法及装置的检测精度。

附图说明

图1为本发明实施例提供的车道线检测方法流程图；

图2为本发明优选实施例提供的初始左车道线检测区域的示意图；

图3为本发明优选实施例提供的初始左车道线检测区域的划分示意图；

图4为本发明优选实施例提供的车道线检测方法的流程图；

图5为本发明实施例提供的车道线检测装置模块结构图；

图6为本发明优先实施例提供车道线检测装置模块结构图。

具体实施方式

为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，本发明实施例提供的车道线检测方法包括：

S101、获取车辆前方图像；

具体地，在步骤S101中，采用摄像头获取车辆前方图像，并采用显示屏显示车辆前方图像。

在步骤S101之前，还包括初始设定步骤，具体地，在显示屏上显示一条横线和两条呈八字的对称斜线，调整摄像头位置和角度使横线和前方远处的地平线重叠，并且斜线在近区的车道线附近位置。将八字对称斜线作为初始帧的车道线进行存储，左边斜线为左车道线，右边斜线为右车道线，左右车道线分开存储。

S102、对车辆前方图像进行边缘检测，得到边缘图；

具体地，边缘检测为横向边缘检测，横向边缘检测是针对一个方向的车道线进行边缘检测，对于左车道线，用Sobel运算子的x部分：

$\left[\begin{array}{ccc}1& 0& -1\\ 2& 0& -2\\ 1& 0& -1\end{array}\right]$

对于右车道线，可以用：

$\left[\begin{array}{ccc}-1& 0& 1\\ -2& 0& 2\\ -1& 0& 1\end{array}\right]$

通过步骤S102，可得到左车道线边缘图和右车道线边缘图，这种针对性的横向边缘检测可以降低非车道线噪音的影响。在Sobel处理之后，把每一点的数值归一化，归一化其中一种做法是以线性函数转换y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)，但也可以用非线性函数来排除数值小的边缘，此处可使用所有能进行归一化的方法对数值进行归一化处理。

S103、根据前一帧获取的车道线的位置在边缘图中确定初始车道线检测区域；

第一帧是根据初始帧的车道线的位置在边缘图中确定初始车道线检测区域。具体地，根据前一帧获取的左车道线的位置，在左车道线边缘图中确定初始左车道线检测区域，根据前一帧获取的右车道线的位置，在右车道线边缘图中确定初始右车道线检测区域。以下以左车道线为例进行说明，在步骤S103中，前一帧获取的左车道线的两端点分别在初始左车道线检测区域的上边和下边上，初始左车道线检测区域的上下边平行，初始左车道线检测区域的上边和下边的长度分别小于等于车辆前方图像宽度的1/2，当初始车道线检测区域的上边和下边的长度分别大于车辆前方图像宽度的1/2时，初始左车道线检测区域和初始右车道线检测区域会重叠，这样会导致错误检测，因此为避免初始左车道线检测区域和初始右车道线检测区域重叠而产生错误检测，初始车道线检测区域的上边和下边的长度必须小于等于车辆前方图像宽度的1/2。优选地，初始车道线检测区域为梯形或平行四边形。

图2为本发明优选实施例提供的初始左车道线检测区域的示意图，初始左车道线检测区域为平行四边形。初始左车道线检测区域A由上边ab，下边cd、左边ac和右边bd组成。m为前一帧获取的左车道线，m₁和m₂为前一帧获取的左车道线的两端点，m₁和m₂也是上边ab和下边cd的中点。

S104、将初始车道线检测区域划分为N个小检测区域，N大于等于2；

具体地，将初始左车道线检测区域划分为N个小检测区域，N大于等于2，将初始右车道线检测区域划分为N个小检测区域，N大于等于2。以下以初始左车道线检测区域为例进行说明，初始左车道线检测区域为平行四边形，在步骤S104中，将平行四边形的上边和下边分别分割为M个小线段，M大于等于2，将上边的小线段分别与下边的小线段相连形成M*M个面积相等的小检测区域，小检测区域为平行四边形。

图3为本发明优选实施例提供的初始左车道线检测区域的划分示意图，将平行四边形的上边ab分割为4个小线段ae、em₁、m₁f、fb，将平行四边形的下边cd分割为四个小线段cg、gm₂、m₂h、hd，将上边的四个小线段ae，em₁，m₁f，fb分别与下边的四个小线段cg，gm₂，m₂h，hd相连形成16个面积相等的小平行四边形，分别为aecg、em₁cg、m₁fcg、fbcg、aegm₂、em₁gm₂、m₁fgm₂、fbgm₂、aem₂h、em₁m₂h、m₁fm₂h、fbm₂h、aehd、em₁hd、m₁fhd、fbhd。将初始车道线检测区域设置为平行四边形，这样有助于划分，而且此处将平行四边形划分为N等分，都有助于减少车道线检测方法的计算复杂度而且对车道线检测结果没有多大影响。

S105、根据每个小检测区域的边缘图数值和每个小检测区域的像素点的总数，确定某个小检测区域为精确车道线检测区域；

具体地，将每个小检测区域中所有像素点的边缘图数值加起来再除以每个小检测区域中像素点的总数，每个小检测区域都会得到一个数值，这个数值代表了这个小检测区域包括车道线的机会率，数值越大，机会率越大，选取数值最大的小检测区域为精确车道线检测区域。精确车道线检测区域包括精确左车道线检测区域和精确右车道线检测区域。

S106、从精确车道线检测区域中获取当前帧的车道线；

具体地，以图3中的初始左车道线检测区域划分方式为例，经过S105判断，m₁fgm₂为精确左车道线检测区域，将m₁fgm₂的上边m₁f和下边gm₂的中线作为当前帧的左车道线，即上边m₁f的中点与下边gm₂的中点相连的直线为当前帧的左车道线。

图4为本发明优选实施例提供的车道线检测方法的流程图，本实施例中，在步骤S101至步骤S106的基础上，增加如下步骤：

S107、当检测到当前帧的车道线位于车辆前方图像的中间区域时，扩大每个小检测区域，中间区域的宽度小于等于车辆前方图像宽度的1/2。

在实际应用上，路况会很复杂，有可能车辆前方图像中没有车道线，因此需要增加一个判断车辆前方图像中是否存在车道线的步骤，通过设定一个阈值来区分有车道线和无车道线两种情况，当每个小检测区域中所有像素点的边缘图数值加起来再除以每个小检测区域中像素点的总数得到的数值大于阈值则为有车道线，即当前帧可以获取到车道线。当每个小检测区域中所有像素点的边缘图数值加起来再除以每个小检测区域中像素点的总数得到的数值小于阈值则为无车道线，即当前帧没有获取到车道线。阈值可以从经验得到，也可以通过机械学习的方法得到。当当前帧没有获取到车道线时，当前帧的下一帧在确定初始车道线检测区域时是依据当前帧的前一帧获取到的车道线的位置在边缘图中确定初始车道线检测区域，直到启动初始化/更新模式。

而且要留意虚线的情况，有些虚线比较短，短到不在初始车道线检测区域里，因此不能单纯以一个视频帧来判断有没有车道线。本发明为解决上述问题，制定了一个更新机制，当每个小检测区域中所有像素点的边缘图数值加起来再除以每个小检测区域中像素点的总数得到的数值小于阈值的情况连续出现一定数量的视频帧，启动初始化/更新模式。

初始化/更新模式就是使得步骤S103根据初始帧的车道线的位置在边缘图中确定初始车道线检测区域。

本发明实施例的车道线检测方法，通过前一帧获取的车道线的位置先在边缘图中确定一个初始车道线检测区域，当前帧的初始车道线检测区域是由前一帧获取的车道线的位置进行确定的，因此初始车道线检测区域是适应性不断进行变化的，本发明得到的初始车道线检测区域大小合适而且比较准确，这样使得本发明的车道线检测方法变得简单而且检测到的车道线精度较高。另外，本发明的车道线检测方法将初始车道线检测区域进行划分，通过进一步检测得到精确车道线检测区域，逐渐缩小检测的范围，使得检测方法简单而且检测速度较快。另外，在车辆离开现行车道时，其中一条车道线会从车辆前方图像的左边移到右边，由于透视投影法的关系，车道线在图像中间区域时的横向运动速度会较快，因此本发明的车道线检测方法当检测到当前帧的车道线位于车辆前方图像的中间区域时，扩大每个小检测区域，这样有效的提高了追踪的稳定性，即使车辆离开了正在行驶的车道，也能继续追踪原来行驶的车道。而且使用横向边缘检测，避免因二值化处理而去掉重要的车道线特征，进一步提高了车道线检测方法的精度。

如图5所示为本发明实施例提供的车道线检测装置模块结构图，该装置包括：图像获取模块201、边缘检测模块202、初始检测区域确定模块203、划分模块204、精确检测区域确定模块205和车道线获取模块206，其中：

图像获取模块201，用于获取车辆前方图像；

具体地，图像获取模块201包括至少一个摄像头，并且摄像头连接显示屏。摄像头安装在车辆中间位置，一种较佳的安装方式是将摄像头固定在挡风玻璃的顶部中间。摄像头水平安装在车辆的中间，具体调整方法为：在显示屏上显示一条横线和两条呈八字的对称斜线，调整摄像头位置和角度使横线和前方远处的地平线重叠，并且斜线在近区的车道线附近位置。将八字对称斜线作为初始帧的车道线进行存储，左边斜线为左车道线，右边斜线为右车道线，左右车道线分开存储。

边缘检测模块202，用于对车辆前方图像进行边缘检测，得到边缘图；

具体地，边缘检测为横向边缘检测，横向边缘检测是针对一个方向的车道线进行边缘检测，对于左车道线，用Sobel运算子的x部分：

$\left[\begin{array}{ccc}1& 0& -1\\ 2& 0& -2\\ 1& 0& -1\end{array}\right]$

对于右车道线，可以用：

$\left[\begin{array}{ccc}-1& 0& 1\\ -2& 0& 2\\ -1& 0& 1\end{array}\right]$

通过边缘检测模块202，可得到左车道线边缘图和右车道线边缘图，

这种针对性的横向边缘检测可以降低非车道线噪音的影响。在Sobel处理之后，把每一点的数值归一化，归一化其中一种做法是以线性函数转换y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)，但也可以用非线性函数来排除数值小的边缘，此处可使用所有能进行归一化的方法对数值进行归一化处理。

初始检测区域确定模块203，用于根据前一帧获取的车道线的位置在边缘图中确定初始车道线检测区域；

具体地，初始检测区域确定模块203根据前一帧获取的左车道线的位置，在左车道线边缘图中确定初始左车道线检测区域，根据前一帧获取的右车道线的位置，在右车道线边缘图中确定初始右车道线检测区域。以下以左车道线为例进行说明，前一帧获取的左车道线的两端点分别在初始左车道线检测区域的上边和下边上，初始左车道线检测区域的上下边平行，初始左车道线检测区域的上边和下边的长度分别小于等于车辆前方图像宽度的1/2，当初始车道线检测区域的上边和下边的长度分别大于车辆前方图像宽度的1/2时，初始左车道线检测区域和初始右车道线检测区域会重叠，这样会导致错误检测，因此为避免初始左车道线检测区域和初始右车道线检测区域重叠而产生错误检测，初始车道线检测区域的上边和下边的长度必须小于等于车辆前方图像宽度的1/2。优选地，初始车道线检测区域为梯形或平行四边形。

初始检测区域确定模块203确定得到的初始车道线检测区域优选为图2中的初始车道线检测区域，初始左车道线检测区域为平行四边形，前一帧获取的左车道线的两端点分别为平行四边形上下边的中点，初始右车道线检测区域为平行四边形，前一帧获取的右车道线的两端点分别为平行四边形上下边的中点。

划分模块204，用于将初始车道线检测区域划分为N个小检测区域，N大于等于2；

具体地，将初始左车道线检测区域划分为N个小检测区域，N大于等于2，将初始右车道线检测区域划分为N个小检测区域，N大于等于2。划分模块204的划分方式为将平行四边形的上边和下边分别分割为M个小线段，M大于等于2，将上边的小线段分别与下边的小线段相连形成M*M个面积相等的小检测区域，小检测区域为平行四边形。划分模块204的划分方式优选为图3中的划分方式，将平行四边形的上边分割为4个小线段，将平行四边形的下边分割为四个小线段，将上边的四个小线段分别与下边的四个小线段相连形成16个面积相等的小平行四边形。将初始车道线检测区域设置为平行四边形，这样有助于划分，而且此处将平行四边形划分为N等分，都有助于减少车道线检测装置的计算复杂度而且对车道线检测结果没有多大影响。

精确检测区域确定模块205，用于根据每个小检测区域的边缘图数值和每个小检测区域的像素点的总数，确定某个小检测区域为精确车道线检测区域；

具体地，精确检测区域确定模块205将每个小检测区域中所有像素点的边缘图数值加起来再除以每个小检测区域中像素点的总数，每个小检测区域都会得到一个数值，这个数值代表了这个小检测区域包括车道线的机会率，数值越大，机会率越大，选取数值最大的小检测区域为精确车道线检测区域。精确车道线检测区域包括精确左车道线检测区域和精确右车道线检测区域。

车道线获取模块206，用于从精确车道线检测区域中获取当前帧的车道线；

具体地，车道线获取模块206优选以精确车道线检测区域的中线作为当前帧的车道线。

请参阅图6，本发明的车道线检测装置还包括检测区域扩大模块207，用于当检测到当前帧的车道线位于车辆前方图像的中间区域时，扩大每个小检测区域，中间区域的宽度小于等于车辆前方图像宽度的1/2。

在实际应用上，路况会很复杂，有可能车辆前方图像中没有车道线，因此需要增加一个判断车辆前方图像中是否存在车道线的步骤，通过设定一个阈值来区分有车道线和无车道线两种情况，当每个小检测区域中所有像素点的边缘图数值加起来再除以每个小检测区域中像素点的总数得到的数值大于阈值则为有车道线，即当前帧可以获取到车道线。当每个小检测区域中所有像素点的边缘图数值加起来再除以每个小检测区域中像素点的总数得到的数值小于阈值则为无车道线，即当前帧没有获取到车道线。阈值可以从经验得到，也可以通过机械学习的方法得到。当当前帧没有获取到车道线时，当前帧的下一帧在确定初始车道线检测区域时是依据当前帧的前一帧获取到的车道线的位置在边缘图中确定初始车道线检测区域，直到启动初始化/更新模块。

而且要留意虚线的情况，有些虚线比较短，短到不在初始车道线检测区域里，因此不能单纯以一个视频帧来判断有没有车道线。本发明为解决上述问题，制定了一个更新机制，当每个小检测区域中所有像素点的边缘图数值加起来再除以每个小检测区域中像素点的总数得到的数值小于阈值的情况连续出现一定数量的视频帧，启动初始化/更新模块。

初始化/更新模块用于使初始检测区域确定模块203根据初始帧的车道线的位置在边缘图中确定初始车道线检测区域。

车道线检测装置还配有更新按钮，如果在检测过程车道线有错误，或者摄像头角度或位置有所变化，可以通过按钮启动初始化/更新模块。另外，车道线检测装置也可根据其他外在的条件选择更新，例如当用在车道偏离预警时，在换道时，发出警告之后，可以自动启动初始化/更新模块以重新搜寻和追踪新的车道。

本发明实施例的车道线检测装置，初始检测区域确定模块203通过前一帧获取的车道线的位置先在边缘图中确定一个初始车道线检测区域，当前帧的初始车道线检测区域是由前一帧获取的车道线的位置进行确定的，因此初始车道线检测区域是适应性不断进行变化的，本发明得到的初始车道线检测区域大小合适而且比较准确，这样使得本发明的车道线检测装置变得简单而且检测到的车道线精度较高。另外，本发明的车道线检测装置中的划分模块204将初始车道线检测区域进行划分，通过进一步检测得到精确车道线检测区域，逐渐缩小检测的范围，使得检测方法简单而且检测速度较快。另外，在车辆离开现行车道时，其中一条车道线会从车辆前方图像的左边移到右边，由于透视投影法的关系，车道线在图像中间区域时的横向运动速度会较快，因此本发明的车道线检测装置的检测区域扩大模块207当检测到当前帧的车道线位于车辆前方图像的中间区域时，扩大每个小检测区域，这样有效的提高了追踪的稳定性，即使车辆离开了正在行驶的车道，也能继续追踪原来行驶的车道。而且边缘检测模块202使用横向边缘检测，避免因二值化处理而去掉重要的车道线特征，进一步提高了车道线检测装置的检测精度。

以上参照附图说明了本发明的优选实施例，并非因此局限本发明的权利范围。本领域技术人员不脱离本发明的范围和实质，可以有多种变型方案实现本发明，比如作为一个实施例的特征可用于另一实施例而得到又一实施例。凡在运用本发明的技术构思之内所作的任何修改、等同替换和改进，均应在本发明的权利范围之内。

Claims (10)

1.一种车道线检测方法，其特征在于，该方法包括：

获取车辆前方图像；

对所述车辆前方图像进行边缘检测，得到边缘图；

根据前一帧获取的车道线的位置在所述边缘图中确定初始车道线检测区域；

将所述初始车道线检测区域划分为N个小检测区域，所述N大于等于2；

根据每个小检测区域的边缘图数值和每个小检测区域的像素点的总数，确定某个小检测区域为精确车道线检测区域；

从所述精确车道线检测区域中获取当前帧的车道线。

2.根据权利要求1所述的车道线检测方法，其特征在于，所述边缘检测为横向边缘检测。

3.根据权利要求1所述的车道线检测方法，其特征在于，所述根据前一帧获取的车道线的位置在边缘图中确定初始车道线检测区域包括：所述前一帧获取的车道线的两端点分别在所述初始车道线检测区域的上边和下边上，所述初始车道线检测区域的上下边平行，所述初始车道线检测区域的上边和下边的长度分别小于等于所述车辆前方图像宽度的1/2。

4.根据权利要求3所述的车道线检测方法，其特征在于，所述初始车道线检测区域为梯形。

5.根据权利要求3所述的车道线检测方法，其特征在于，所述初始车道线检测区域为平行四边形。

6.根据权利要求5所述的车道线检测方法，其特征在于，将所述平行四边形的上边和下边分别分割为M个小线段，M大于等于2，将所述上边的小线段分别与所述下边的小线段相连形成M*M个面积相等的小检测区域，所述小检测区域为平行四边形。

7.根据权利要求6所述的车道线检测方法，其特征在于，所述从所述精确车道线检测区域中获取当前帧的车道线包括：将确定为精确车道线检测区域的小检测区域的上下边的中线作为当前帧的车道线。

8.根据权利要求1-7任意一项权利要求所述的车道线检测方法，其特征在于，所述车道线检测方法进一步包括：

当检测到所述当前帧的车道线位于所述车辆前方图像的中间区域时，扩大所述每个小检测区域，所述中间区域的宽度小于等于所述车辆前方图像宽度的1/2。

9.一种车道线检测装置，其特征在于，该装置包括：

图像获取模块，用于获取车辆前方图像；

边缘检测模块，用于对所述车辆前方图像进行边缘检测，得到边缘图；

初始检测区域确定模块，用于根据前一帧获取的车道线的位置在所述边缘图中确定初始车道线检测区域；

划分模块，用于将所述初始车道线检测区域划分为N个小检测区域，N大于等于2；

精确检测区域确定模块，用于根据每个小检测区域的边缘图数值和每个小检测区域的像素点的总数，确定某个小检测区域为精确车道线检测区域；

车道线获取模块，用于从所述精确车道线检测区域中获取当前帧的车道线。

10.根据权利要求9所述的车道线检测装置，其特征在于，所述装置还包括：

检测区域扩大模块，用于当检测到所述当前帧的车道线位于所述车辆前方图像的中间区域时，扩大所述每个小检测区域，所述中间区域的宽度小于等于所述车辆前方图像宽度的1/2。

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