CN107097794B - 道路车道线的侦测系统及其方法 - Google Patents

道路车道线的侦测系统及其方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种道路车道线的侦测系统及其方法,包含影像捕获设备,用于撷取车辆前方的影像画面数据,并将影像画面数据传输至处理装置,其自影像画面数据的下方往上逐渐取出一条或两条车道线所转换的多个特征值,处理装置处理这些特征值,以在影像画面数据中产生一条或两条预测车道线,接着利用所预测的车道线动态预测出影像画面数据中完整的车道线,以形成车道线预测模型,处理装置再将影像画面数据及车道线预测模型传输至显示设备中显示,当车辆进行偏移时,显示设备会进行警示。本发明可以提高对模糊、单条及远方的车道线的辨识效果。

Description

道路车道线的侦测系统及其方法
技术领域
本发明涉及一种车道线的侦测系统与方法,尤其是一种利用算法及影像画面处理,对道路上的车道线进行预测的道路车道线的侦测系统及其方法。
背景技术
随着车辆的普及,在道路上行驶的车辆容易汇集成相当庞大的车流量,众多车辆同时在道路上形成了潜在危机。根据统计,由于驾驶者在开车时因各种原因造成车辆偏移车道而导致的碰撞事故,占了所有交通事故的51%,属于频繁且严重的交通事故。
因此,目前已经逐渐发展出许多与驾驶车辆相关的技术及产品,例如发展至今的车道偏移警示系统(Lane Departure Warning,LDW)、车道维持系统(Lane KeepingSupport,LKS)与车道跟随系统(Lane Following System,LFS),皆是用于辅助驾驶的行车安全,并且可以预防事故的发生,上述这些系统皆需使用车道线辨识的算法。在一般的车道线辨识方法中,主要是利用车用摄影机撷取影像画面,利用处理器将影像画面上所有车道线的特征点进行拟合,这种做法容易受到噪声点以及远程特征点不清楚影响,例如实际道路的两条车道线中,有一条车道线因毁损或被遮蔽而不清楚,使得处理器不能有效拟合出车道线拟合模型,或是远程的车道线因为距离远,在影像画面上较为不清楚,也不容易进行特征点的识别,进而导致拟合效果不佳。
因此,针对现有的车道线辨识方法的不足,本发明发展出一种最少利用一条车道线,以及影像画面中较近车道线的特征点,再结合算法及可预测出完整车道线的道路车道线的侦测系统及其方法,以有效克服上述现有技术存在的问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种道路车道线的侦测系统及其方法,在道路状况不佳的车道上,例如其中一条车道线毁损或是被物体遮蔽时,也能有效辨识出另一条车道线,以及在影像画面中先辨识画面中下方的车道线的特征点,进而预测出整条车道线,一来可以节省辨识时间,二来通过完整预测,可以侦测出整条车道线,也能清楚规划出远方不易辨识的车道线,提高远程车道拟合的精确性及算法效能。
本发明的另一目的在于提供一种道路车道线的侦测系统及其方法,利用清楚的辨识车道线,可以应用在车道偏移上,进而对于车道偏移警示系统、车道维持系统或车道跟随系统产生更高效能的应用,当驾驶者分心而造成车辆偏移时也可以给予警示作用,或是安装在车辆自主巡航系统,达到自动驾驶的目的。
为了达到上述目的,本发明提供了一种道路车道线的侦测方法,包含以下步骤:先撷取车辆前方的影像画面数据,接着从影像画面数据的最下方开始,往上逐渐取出一条或两条车道线所转换的多个特征值,然后处理这些特征值以在影像画面数据中产生一条或两条预测车道线,最后利用这一条或两条预测车道线动态预测影像画面数据中完整的一条或两条车道线,藉此形成车道线预测模型。
另外,本发明亦提供一种道路车道线的侦测系统,包含至少一影像捕获设备,用于撷取出车辆前方的影像并产生出影像画面数据,影像捕获设备再将影像画面数据传输至处理装置中,使处理装置自影像画面数据下方往上逐渐将一条或两条车道线转换成多个特征值,处理装置再处理这些特征值,以在影像画面数据中形成一条或两条预测车道线,利用这预测车道线可以动态预测影像画面数据中完整的一条或两条车道线,以形成一车道线预测模型,处理装置可以利用车道线预测模型判断车辆行进时是否产生偏移,并且将影像画面数据及车道线预测模型传输至一显示设备中显示,当车辆进行偏移时利用显示设备进行警示。
在本发明中,处理特征值所形成的斜率,以在影像画面数据中产生预测车道线的步骤中,还包含以下步骤:先判断这些特征值所形成的斜率变化量是否快速收敛,以得知所产生的预测车道线是直线型还是弯曲型。
在本发明中,影像画面数据以多个纵横交错的纵轴、横轴区分出点坐标,利用灰阶、二值化、噪声处理及特征分析后,将车道线转换成特征值,再自影像画面数据下方对应车道线的点坐标中往上取出特征值。
在本发明中,利用一方程式计算特征值所形成的斜率,以及特征值在影像画面数据中的纵轴及横轴点坐标位置,以计算出一条或两条预测车道线,以形成车道线预测模型,之后利用车道线预测模型在影像画面中取出感兴趣区域及进行车道偏移警示。
下面通过具体实施例详加说明,当更容易了解本发明的目的、技术内容、特点及其所达成的功效。
附图说明
图1为本发明道路车道线的侦测系统的方块示意图;
图2为本发明中影像画面数据的影像示意图;
图3为本发明道路车道线的侦测方法的步骤流程图;
图4为本发明取出车道线所转换的特征值的影像示意图;
图5为本发明对影像画面数据产生横轴、纵轴的坐标轴的影像示意图;
图6为本发明利用特征值产生预测车道线的影像示意图;
图7为本发明利用预测车道线预测完整车道线的影像示意图;
图8为本发明图3步骤S14中的判断特征值的斜率变化量的步骤流程图;
图9为本发明产生直线预测车道线的影像示意图;
图10为本发明产生单一预测车道线的影像示意图。
附图标记说明:10-侦测系统;12-影像捕获设备;14-处理装置;16-显示设备;18-车身信号接收装置;20-影像画面数据;202、202a、202b-车道线;204、204a-预测车道线;208-特征值。
具体实施方式
通过本发明可以辨识出车道线的曲率以及预测出车道线模型,即使仅结合一条车道线也能进行车道线的侦测,并可以达到车道偏移警示系统、车道维持系统及车道跟随系统的影像辨识功能,最终还可以达到辅助驾驶及车辆自主巡航的功能。
首先,如图1所示,一种道路车道线的侦测系统10安装于车辆上,并包含至少一影像捕获设备12、一处理装置14、一显示设备16及一车身信号接收装置18,处理装置14连接至少一影像捕获设备12、显示设备16及车身信号接收装置18。在本实施例中影像捕获设备12为车用摄影机,处理装置14为微控制器(Microcontroller Unit,MCU),显示设备16为液晶屏幕,连接方式可为有线方式或无线方式,上述为本发明的实施例说明,不以此技术说明为发明的限制。
承接上段,如图2所示,影像捕获设备12撷取车辆前方的影像,以产生一影像画面数据20,影像捕获设备12可将影像画面数据20传输至处理装置14,处理装置14自影像画面数据20的最下方开始,再逐渐往上将一条或两条车道线202转换为多个特征值,处理装置14处理这些特征值,并在影像画面数据20中产生一条或两条预测车道线204,同时利用这一条或两条预测车道线204动态预测影像画面数据20中完整的一条或两条车道线202,利用影像画面数据20中预测车道线204动态预测可以形成一车道线预测模型。车身信号接收装置18自车辆中所接收的车速信号、方向盘转动信号或是转速信号,再将这些信号传输至处理装置14中,处理装置14则利用车道线预测模型及车速信号、方向盘转动信号或是转速信号,来判断车辆在行进时是否偏移,同时,处理装置14亦将影像画面数据20及车道线预测模型传输至显示设备16中显示,当判断车辆进行偏移时,显示设备16会进行警示,例如显示设备16的画面中产生警示信息或是显示设备16可以发出警示声响。
为了更进一步地了解本发明如何以道路车道线的侦测系统进行车道线的辨识或预测,如图1、图3及图4所示,在此以一个影像捕获设备12为例说明本发明道路车道线的侦测方法。首先,如步骤S10所示,利用影像捕获设备12撷取车辆前方的影像画面数据20,接着进入到下一步骤。如步骤S12所示,处理装置14会自影像画面数据20下方逐渐往上以依序取出一条或两条车道线202所转换的多个特征值208,在本实施例中先以正常道路为例说明,因此会取出两条车道线202,接着如图5所示,在处理装置14中会将影像画面数据20分割成多个纵轴及多个横轴,利用这些纵轴、横轴交错以在影像画面数据20中区分出多个点坐标,接着处理装置14再对影像画面数据20进行处理以转换出多个特征值208,例如运用灰阶(Gray Scale)的方式对影像画面数据20中的每一像素进行颜色采样,接着使用二值化的方式把灰阶的图像作分割,找出大于及小于临界灰度值的像素,再从影像画面数据20进行噪声处理,消除不必要的噪声点,以及最后利用车道线202的特征分析,将两条车道线202转换成多个特征值208,同时对照影像画面数据20,从下方开始对应两条车道线202在影像画面数据20的坐标轴中取出这些特征值208的点坐标。
承接上段,如步骤S14所示,如图6所示,处理装置14取出特征值208后,这些特征值208的排列紧密,使得这些特征值208的排列接近成一条线,因此处理装置14会利用这些特征值208,在影像画面数据20中产生出两条预测车道线204,利用这些特征值208所形成的斜率、特征值208在影像画面数据20中的纵轴及横轴的点坐标位置,再搭配公式(1)的计算:
y=ax2+bx+c (1)
其中,参数y代表纵轴的点坐标,参数x代表横轴的点坐标,参数a代表预测车道线204的曲率,参数b代表这些特征值208所形成的斜率,参数c代表平移量。如图7所示,搭配公式(1)的计算以分别产生两条预测车道线204。如步骤S16所示,处理装置14可以利用两条预测车道线204推敲出实际的两条车道线202,同时两条预测车道线204也可以侦测出更远程的两条车道线202,以清楚在影像画面数据20中显示出远程的车道线202,而这两条预测车道线204在影像画面数据20中形成一车道线预测模型,并且依照车辆的移动可以实时动态预测出车辆前方的两条车道线202。如步骤S18所示,处理装置14利用两条预测车道线204形成车道线预测模型后,即可在影像画面数据20中,搭配动态的车道线预测模型取出感兴趣区域(Region of Interest,ROI),本发明不限制感兴趣区域的位置及范围,可依照使用者需求而设定。如步骤S20所示,因此,处理装置14可以利用动态的车道线预测模型以及车速信号、方向盘转动信号或是转速信号,对车辆作出车道偏移的警示。
在上述的实施例中,利用公式(1)所侦测出的道路是弯曲的道路,而一般实际道路除了弯曲道路也会有直线道路,在此更进一步的说明本发明如何快速判断两种不同的道路路线,如图8及图9所示,并请一并参照图1,图8在图3的步骤S14中,还可包含判断车道线为直线或弯曲线的步骤。如步骤S142所示,处理装置14利用这些特征值208判断,从这些特征值208所形成的斜率变化量中,得知斜率变化量是否快速收敛,在此所指出的快速收敛为当斜率的变化量超过某一临界点,随后斜率不再产生明显的改变,因此,若斜率变化量是快速收敛则进行下一步骤。如步骤S144所示,因为所撷取出的特征值208所产生的斜率并未有明显的改变,很快的就进行收敛,此时在影像画面数据20中所产生的两条预测车道线204则为直线。再回到步骤S142中,当判断出这些特征值208的斜率变化量并非快速收敛时,且此时撷取出的特征值208所形成的斜率,经计算后无法立即超过某一临界值,例如临界值会出现在影像画面数据20较远方的位置才开始进行收敛,才会进入到步骤S146。如步骤S146所示,并请同时参照图7,在影像画面数据20中远离车辆远方的远程车道线202位置才会进行收敛,使得远方的车道线202逐渐形成一横直线,不再产生明显的改变时,才使得所产生的两条预测车道线204为弯曲的并收敛在影像画面数据20的上方。
在以上的实施例中,皆是以正常道路做为实施例说明,一旦出现车辆前方的道路有问题时,如图10所示,倘若影像捕获设备12所撷取的右边车道线202b有部分不正常时,处理装置14仍然依照左边的车道线202a取出特征值,并产生一预测车道线204a,同时利用这预测车道线204a动态预测影像画面数据20中的车道线202a,并形成车道线预测模型。
因此,在本发明中,无论是一条或是两条车道线,均可在画面中产生出预测车道线,并且同时形成车道线预测模型,不会因为仅有单一车道线的存在而失去功能,使本发明的道路车道线的侦测系统及其方法皆可作车道偏移警示。更进一步地,本发明可应用到车道偏移警示系统、车道维持系统及车道跟随系统这些系统中,有效保护驾驶的行车安全,利用影像画面中最下方的多个特征点即可推敲出完整的车道线,本发明不以特征点的数量为限制,约莫取出10~15个特征点即可分辨车道线是为直线或曲线,累积到更多如30~50个特征点即可产生预测车道线,并且有效的推估出完整的车道线。所以,本发明可不用像现有技术般,需要分析出整张影像画面的车道线特征点,因而可以节省计算的时间,并且利用推估完整的车道线又可以解决画面远程车道线不清楚的问题,利用特征点所计算出的预测车道线可以清楚显示远程的车道线,以保证驾驶者在开车时可以有更多的反应时间,或是应用在车辆自主巡航时,可以更精准地让车辆发挥自动驾驶的功效。并且本发明在仅侦测单一车道线时,也能有效依赖单一车道线进行道路车道线的预判,不用如现有技术非要撷取整张影像画面及两条车道线的要求,在车道线不清楚、毁损或被遮蔽时,也能清楚依赖单一车道线进行车道偏移警示,更加保护车辆驾驶及其他用路人的安全。
以上所述的实施例仅为说明本发明的技术思想及特点,其目的在使熟习此项技艺的人士能够了解本发明的内容并据以实施,当不能以的限定本发明的保护范围,即大凡依本发明所揭示的精神所作的均等变化或修饰,仍应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种道路车道线的侦测方法,其特征在于,包含以下步骤:
撷取车辆前方的一影像画面数据;
自该影像画面数据下方往上逐渐取出一条或两条车道线所转换的多个特征值;
处理该多个特征值,以于该影像画面数据中产生一条或两条预测车道线;以及
利用该一条或该两条预测车道线动态预测该影像画面数据中完整的该一条或该两条车道线,以形成一车道线预测模型,
在处理该多个特征值时利用该多个特征值形成的斜率,以于该影像画面数据中产生该一条或该两条预测车道线的步骤还包括下列步骤:
判断该多个特征值所形成的该斜率的变化量是否快速收敛:
若是,在该影像画面数据中产生直线型的该一条或该两条预测车道线;及
若否,在该影像画面数据中产生弯曲型的该一条或该两条预测车道线,
其中,该影像画面数据以多个纵轴及多个横轴交错,以区分为多个点坐标,
该影像画面数据经由灰阶、二值化、噪声处理及特征分析后,以将该一条或该两条车道线转换成该多个特征值,再自该影像画面数据下方对应该一条或该两条车道线的该多个点坐标中逐渐往上取出该多个特征值,
通过计算该多个特征值所形成的斜率、该多个特征值在该影像画面数据中的该纵轴与该横轴的该点坐标位置产生该一条或该两条预测车道线。
2.根据权利要求1所述的道路车道线的侦测方法,其特征在于,该一条或该两条预测车道线表示为y=ax2+bx+c,其中y代表该纵轴的该点坐标,x代表该横轴的该点坐标,a代表该预测车道线的曲率,b代表该多个特征值所形成的该斜率,c代表平移量。
3.根据权利要求1所述的道路车道线的侦测方法,其特征在于,在形成该车道线预测模型后,还包含下列步骤:
利用该车道线预测模型于该影像画面数据中取出一感兴趣区域;及
利用该车道线预测模型,并利用车速信号或方向盘转动信号,对该车辆进行车道偏移警示。
4.一种道路车道线的侦测系统,其特征在于,包含:
至少一影像捕获设备,其用于撷取车辆前方的影像,以产生一影像画面数据;以及
一处理装置,其连接该至少一影像捕获设备,以接收该影像画面数据,并自该影像画面数据下方往上逐渐将一条或两条车道线转换为多个特征值,该处理装置再处理该多个特征值以于该影像画面数据中产生一条或两条预测车道线,并动态预测该影像画面数据中完整的该一条或该两条车道线,以形成一车道线预测模型,在处理该多个特征值时利用该多个特征值形成的斜率,以于该影像画面数据中产生该一条或该两条预测车道线的步骤时的过程如下:
判断该多个特征值所形成的该斜率的变化量是否快速收敛:
若是,在该影像画面数据中产生直线型的该一条或该两条预测车道线;及
若否,在该影像画面数据中产生弯曲型的该一条或该两条预测车道线,
其中,该影像画面数据以多个纵轴及多个横轴交错,以区分为多个点坐标,
该处理装置通过灰阶、二值化、噪声处理及特征分析该影像画面数据,并将该一条或该两条车道线转换成该多个特征值,以自该影像画面数据下方对应该一条或该两条车道线的该多个点坐标中逐渐往上取出该多个特征值,
该处理装置计算该多个特征值的斜率、该多个特征值在该影像画面数据中的该纵轴与该横轴的该点坐标位置,以产生该一条或该两条预测车道线。
5.根据权利要求4所述的道路车道线的侦测系统,其特征在于,还包含一车身信号接收装置,该车身信号接收装置连接该处理装置,该车身信号接收装置接收车速信号或方向盘转动信号,并将该车速信号或该方向盘转动信号传输至该处理装置,以使该处理装置结合该车道线预测模型判断该车辆是否偏移。
6.根据权利要求4所述的道路车道线的侦测系统,其特征在于,还包含一显示设备,该显示设备连接该处理装置,以接收该处理装置所传输的该影像画面数据及该车道线预测模型,并显示出该影像画面数据及该车道线预测模型,及当该车辆进行偏移时,该显示设备进行警示。
7.根据权利要求6所述的道路车道线的侦测系统,其特征在于,该处理装置利用该车道线预测模型于该影像画面数据中取出一感兴趣区域,并将该感兴趣区域显示在该显示设备。
8.根据权利要求4所述的道路车道线的侦测系统,其特征在于,该一条或该两条预测车道线表示为y=ax2+bx+c,其中y代表该纵轴的该点坐标,x代表该横轴的该点坐标,a代表该预测车道线的曲率,b代表每一该特征值的该斜率,c代表平移量。
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