CN104573618A

CN104573618A - 使用拍摄单元的车道检测方法和系统

Info

Publication number: CN104573618A
Application number: CN201410269971.6A
Authority: CN
Inventors: 郑承焕
Original assignee: Mando Corp
Current assignee: HL Mando Corp
Priority date: 2013-10-11
Filing date: 2014-06-17
Publication date: 2015-04-29
Also published as: DE102014009139A1; US9519833B2; KR20150042417A; US20150104072A1

Abstract

使用拍摄单元的车道检测方法和系统。该车道检测方法包括：使用设置在车辆中的拍摄单元获取车辆前面的图像；从所获取的图像中检测正边缘，在正边缘中，右像素的亮度值比左像素的亮度值高；从所获取的图像中检测负边缘，在负边缘中，左像素的亮度值比右像素的亮度值高；通过在正边缘的右侧将像素扩展与车道的宽度相对应的长度来产生第一扩展图像；通过在负边缘的左侧将像素扩展与车道的宽度相对应的长度来产生第二扩展图像；及通过将第一扩展图像和第二扩展图像组合来检测车道。

Description

使用拍摄单元的车道检测方法和系统

技术领域

本发明涉及一种使用拍摄单元的车道检测方法和系统，更具体地，涉及一种可以基于设置在车辆中的拍摄单元有效地检测车道的车道检测方法和系统。

背景技术

近年来，已经对诸如无人驾驶、巡航等的用于车辆的驾驶辅助系统进行了研究和开发。因而，为此需要检测在道路上所画的车道，并且还对检测车道的各种方法进行了研究。

传统上，可将车道检测方法划分成基于模型的检测方法、基于特征点的检测方法和基于面积的检测方法。在这些方法中，基于特征点的检测方法由于其简单的检测方法而被最广泛地应用。

在基于特征点的检测方法中，按如下方式执行车道检测：在图像的关注区(ROI：Region Of Interest)内检测对象的边缘，并且仅提取检测到的边缘中的与车道相对应的边缘。

在这种情况下，在现有方法中，在检测边缘时，在ROI内对诸如Sobel、Robert等的掩模执行卷积运算，并且卷积运算的结果的绝对值超出特定界限的点被认为是边缘。

然而，在这样的现有方法中，计算处理是复杂的，并且在最终检测结果中发生错误的可能性很高。这很可能引起车祸，从而导致安全性下降。

因此，需要一种解决上述问题的方法。

相关技术包括韩国专利公开公布No.10-2005-00430006。

发明内容

本发明致力于一种可有效地执行车道检测并且提供准确的检测结果的使用拍摄单元的车道检测方法和系统。

本发明公开的技术目的不限于以上公开，对于本领域普通技术人员而言基于下面的描述其它目的可变得明显。

根据本发明的一个方面，提供了一种车道检测方法，所述车道检测方法包括以下步骤：使用设置在车辆中的拍摄单元获取车辆前面的图像；从所获取的图像中检测正边缘(P.E.)，在所述正边缘中，右像素的亮度值比左像素的亮度值高；从所获取的图像中检测负边缘(N.E.)，在所述负边缘中，左像素的亮度值比右像素的亮度值高；通过在所述正边缘(P.E.)的右侧将像素扩展与车道的宽度相对应的长度来产生第一扩展图像；通过在所述负边缘(N.E.)的左侧将所述像素扩展与车道的宽度相对应的长度来产生第二扩展图像；以及通过将所述第一扩展图像和所述第二扩展图像组合来检测所述车道。

这里，在产生所述第一扩展图像的步骤和产生所述第二扩展图像的步骤之前，所述车道检测方法还可以包括：计算与车道的宽度相对应的像素数。

另外，计算与车道的宽度相对应的像素数的步骤可以使用设置在所述车辆中的拍摄单元的高度和所述拍摄单元相对水平面的倾斜度。

根据本发明的一个方面，提供了一种车道检测系统，所述车道检测系统包括：拍摄单元，其设置在车辆中以获取所述车辆前面的图像；边缘检测单元，其从所述车辆前面的所述图像中检测正边缘(P.E.)和负边缘(N.E.)，在所述正边缘中，右像素的亮度值比左像素的亮度值高，在所述负边缘中，左像素的亮度值比右像素的亮度值高；边缘扩展单元，其通过在所述正边缘(P.E.)的右侧将像素扩展与车道的宽度相对应的长度来产生第一扩展图像，并且通过在所述负边缘(N.E.)的左侧将像素扩展与车道的宽度相对应的长度来产生第二扩展图像；以及车道检测单元，其通过将所述第一扩展图像和所述第二扩展图像组合来检测所述车道。

这里，所述车道检测系统还可以包括：像素计算单元，其计算与车道的宽度相对应的像素数。

附图说明

通过参照附图详细地描述本发明的示例性实施方式，本发明的以上和其它目的、特征和优点对于本领域普通技术人员而言将变得明显，图中：

图1是示出根据本发明的实施方式的车道检测方法的各个步骤的流程图；

图2是根据本发明的实施方式的用于执行车道检测方法的系统配置图；

图3是示出根据本发明的实施方式的车道检测方法中的拍摄车辆前面的图像的情况的示图；

图4是示出根据本发明的实施方式的车道检测方法中的检测正边缘的情况的示图；

图5是示出根据本发明的实施方式的车道检测方法中的检测负边缘的情况的示图；

图6是示出根据本发明的实施方式的车道检测方法中的正边缘和负边缘的检测原理的图；

图7是示出根据本发明的实施方式的车道检测方法中的通过在正边缘的右侧将像素扩展与车道的宽度相对应的长度来产生第一扩展图像的情况的示图；

图8是示出根据本发明的实施方式的车道检测方法中的通过在负边缘的左侧将像素扩展与车道的宽度相对应的长度来产生第二扩展图像的情况的示图；以及

图9是示出根据本发明的实施方式的车道检测方法中的最终检测车道的情况的示图。

具体实施方式

下面将参照附图详细描述本发明的示例性实施方式。尽管结合本发明的示例性实施方式示出和描述了本发明，对本领域技术人员清楚的是，在不脱离本发明的精神和范围的情况下可以进行各种修改。

下面，将参照附图详细描述根据本发明的示例性实施方式的使用拍摄单元的车道检测方法和系统。

图1是示出根据本发明的实施方式的车道检测方法的各个步骤的流程图，并且图2是根据本发明的实施方式的用于执行车道检测方法的系统配置图。

如图1所示，根据本发明的实施方式的车道检测方法包括：S10，使用设置在车辆中的拍摄单元获取车辆前面的图像；S20，从所获取的图像中检测正边缘，在所述正边缘中，右像素的亮度值比左像素的亮度值高；S30，从所获取的图像中检测负边缘，在所述负边缘中，左像素的亮度值比右像素的亮度值高；S40，通过在正边缘的右侧将像素扩展与车道的宽度相对应的长度来产生第一扩展图像；S50，通过在负边缘的左侧将像素扩展与车道的宽度相对应的长度来产生第二扩展图像；以及S60，通过将第一扩展图像和第二扩展图像组合来检测车道。

另外，如图2所示，用于执行车道检测方法的各个步骤的根据本发明的实施方式的车道检测系统包括：拍摄单元，其设置在车辆中以获取车辆前面的图像；边缘检测单元，其从车辆前面的图像中检测正边缘和负边缘，在所述正边缘中，右像素的亮度值比左像素的亮度值高，在所述负边缘中，左像素的亮度值比右像素的亮度值高；边缘扩展单元，其通过在正边缘的右侧将像素扩展与车道的宽度相对应的长度来产生第一扩展图像，并且通过在负边缘的左侧将像素扩展与车道的宽度相对应的长度来产生第二扩展图像；以及车道检测单元，其通过将第一扩展图像和第二扩展图像组合来检测车道。

下面，将详细描述根据本发明的实施方式的上述车道检测方法的各个步骤。

图3是示出根据本发明的实施方式的车道检测方法中的拍摄车辆前面的图像的情况的示图。

如图3所示，首先，执行使用设置在车辆中的拍摄单元获取车辆前面的图像P的步骤。可以使用诸如车载摄像头等的各种拍摄装置作为拍摄单元，拍摄单元的类型不受限制。

在本发明的本实施方式中，使用安装在车辆前部的摄像头，并且可以提前测量摄像头相对于路面的高度以及摄像头相对于水平面的倾斜度。

使用这样的拍摄单元获取车辆前面的图像P，并且从所拍摄的图像P中提取关注区(ROI)。车道L被包括在相应的图像中。

图4是示出根据本发明的实施方式的车道检测方法中的检测正边缘(P.E.)的情况的示图，并且图5是示出根据本发明的实施方式的车道检测方法中的检测负边缘(N.E.)的情况的示图。

如图4和图5所示，分别执行以下步骤：从在获取车辆前面的图像的步骤中获取的图像中检测正边缘(P.E.)，在所述正边缘中，右像素的亮度值比左像素的亮度值高；从在获取车辆前面的图像的步骤中获取的图像中检测负边缘(N.E.)，在所述负边缘中，左像素的亮度值比右像素的亮度值高。

可以确认的是，所获取图像的车道L比周围道路表面的纯色具有更亮的颜色。这里，在车道L的两个边缘中的左边缘的情况下，针对左边缘，右像素的亮度值比左像素的亮度值高，在车道L的两个边缘中的右边缘的情况下，左像素的亮度值比右像素的亮度值高。这里，右侧比左侧亮的边缘被限定为正边缘(P.E.)，并且左侧比右侧亮的边缘被限定为负边缘(N.E.)。

图6是示出根据本发明的实施方式的车道检测方法中的正边缘和负边缘的检测原理的示图。

如图6所示，可以使用诸如[-101；-202；-101]的掩模来检测车道的正边缘，并且可以使用诸如[10-1；20-2；10-1]的掩模来检测负边缘。

即，车道L的正边缘和负边缘的亮度值具有比相邻道路侧上的亮度值高的值，然而，亮度值的改变值的方向彼此相反。

当以这样的方式使用两个掩模获取两个边缘图像时，分别在正边缘的右区域和负边缘的左区域中存在相应的车道。

图7是示出根据本发明的实施方式的车道检测方法中的通过在正边缘(P.E.)的右侧将像素扩展与车道L的宽度d相对应的长度来产生第一扩展图像的情况的示图，并且图8是示出根据本发明的实施方式的车道检测方法中的通过在负边缘(N.E.)的左侧将像素扩展与车道L的宽度d相对应的长度来产生第二扩展图像的情况的示图。

在如上所述地检测到正边缘(P.E.)和负边缘(N.E.)之后，分别执行以下步骤：通过在正边缘(P.E.)的右侧将像素扩展与车道P的宽度d相对应的长度来产生第一扩展图像，并通过在负边缘(N.E.)的左侧将像素扩展与车道P的宽度d相对应的长度来产生第二扩展图像。

即，当各个车道L的正边缘(P.E.)在右方向上被扩展了与车道L的宽度d相对应的像素数并且负边缘(N.E.)在左方向上被扩展了与车道L的宽度d相对应的像素数时，具有扩展的正边缘(P.E.)和负边缘(N.E.)中的每一个的图像包括所有车道。

为此，在产生第一扩展图像和产生第二扩展图像之前，还可以包括计算与车道的宽度相对应的像素数的步骤。另外，在根据本发明的实施方式的车道检测系统中，还可以包括像素计算单元，该像素计算单元计算与车道的宽度相对应的像素数。

在计算与车道的宽度相对应的像素数的步骤中，可以使用车辆中设置的拍摄单元的高度和该拍摄单元相对水平面的倾斜度来计算与车道的宽度相对应的像素数。因此，通过向产生第一扩展图像和产生第二扩展图像的步骤应用计算像素数的步骤，像素可以被扩展。

如图9所示，为了检测车道L，执行通过将第一扩展图像和第二扩展图像组合来检测车道的步骤。在检测车道L中，通过将在产生第一扩展图像和产生第二扩展图像的步骤中获取的两个图像组合，可以最终检测到车道L。在这种情况下，通过从各图像执行与(AND)运算，可以检测各车道的像素。

如上所述，在根据本发明的实施方式的使用拍摄单元的车道检测方法和系统中，可以有效地执行车道检测。

另外，可以实现高精度的车道检测结果，从而提高安全性。

另外，可以将这种检测结果应用于诸如车道保持辅助系统(LKAS)的高级驾驶员辅助系统(ADAS)。

另外，即使在检测和去除了车道之后确定路面的状态中，也可应用根据本发明的实施方式的使用拍摄单元的车道检测方法和系统。

对于本领域技术人员明细的是，可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下对本发明的上述示例性实施方式进行各种修改。因此，本发明意在覆盖落入在所附权利要求及其等同物的范围内的所有这种修改。

Claims

1.一种车道检测方法，该车道检测方法包括以下步骤：

使用设置在车辆中的拍摄单元获取(S10)所述车辆前面的图像；

从所获取的图像中检测(S20)正边缘(P.E.)，在所述正边缘中，右像素的亮度值比左像素的亮度值高；

从所获取的图像中检测(S30)负边缘(N.E.)，在所述负边缘中，左像素的亮度值比右像素的亮度值高；

通过在所述正边缘(P.E.)的右侧将像素扩展与车道的宽度相对应的长度来产生(S40)第一扩展图像；

通过在所述负边缘(N.E.)的左侧将所述像素扩展与车道的宽度相对应的长度来产生(S50)第二扩展图像；以及

通过将所述第一扩展图像和所述第二扩展图像组合来检测(S60)所述车道。

2.根据权利要求1所述的车道检测方法，该车道检测方法在产生(S40)所述第一扩展图像的步骤和产生(S50)所述第二扩展图像的步骤之前还包括：

计算与车道的宽度相对应的像素数。

3.根据权利要求2所述的车道检测方法，其中，计算与车道的宽度相对应的像素数的步骤使用设置在所述车辆中的所述拍摄单元的高度和所述拍摄单元相对于水平面的倾斜度。

4.一种车道检测系统，所述车道检测系统包括：

拍摄单元(10)，其设置在车辆中以获取所述车辆前面的图像；

边缘检测单元(20)，其从所述车辆前面的所述图像中检测正边缘(P.E.)和负边缘(N.E.)，在所述正边缘中，右像素的亮度值比左像素的亮度值高，在所述负边缘中，左像素的亮度值比右像素的亮度值高；

边缘扩展单元(30)，其通过在所述正边缘(P.E.)的右侧将像素扩展与车道的宽度相对应的长度来产生第一扩展图像，并且通过在所述负边缘(N.E.)的左侧将像素扩展与车道的宽度相对应的长度来产生第二扩展图像；以及

车道检测单元(40)，其通过将所述第一扩展图像和所述第二扩展图像组合来检测所述车道。

5.根据权利要求4所述的车道检测系统，所述车道检测系统还包括：

像素计算单元(50)，其计算与车道的宽度相对应的像素数。