CN109035868B - 一种在无车道线情况下自动驾驶车辆进行车道划分的方法 - Google Patents
一种在无车道线情况下自动驾驶车辆进行车道划分的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109035868B CN109035868B CN201811122000.3A CN201811122000A CN109035868B CN 109035868 B CN109035868 B CN 109035868B CN 201811122000 A CN201811122000 A CN 201811122000A CN 109035868 B CN109035868 B CN 109035868B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- lane
- section
- road
- vehicle
- division
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/16—Anti-collision systems
- G08G1/167—Driving aids for lane monitoring, lane changing, e.g. blind spot detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
- G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
Abstract
本发明专利公开了一种在无车道线情况下自动驾驶车辆进行车道划分的方法。具体方法包括五个步骤，即一、判断是否启动车道划分算法，二、确定车道划分的范围，三、道路横断面的板块划分，四、车道划分，五、接收车道划分结果。本发明所述方法在检测到道路无车道线时，根据道路条件进行实时计算，划分车道线，从而解决目前自动驾驶汽车在无车道线路段没有相关决策支持而无法规范行驶轨迹的问题，降低安全隐患，提高行驶安全性和行车效率。
Description
技术领域
本发明涉及自动驾驶环境下车辆的智能规划决策领域，具体涉及在无车道线情况下自动驾驶车辆进行车道划分的方法。
背景技术
随着物联网和人工智能的快速发展，并逐步向汽车行业渗透，自动驾驶汽车正在走向商用。如果想实现自动驾驶，从视觉的角度上讲，要先学会观察道路，其中关键问题之一就是观测车道线。现阶段自动驾驶车对车道线的检测主要依靠机器视觉，即依据摄像头采集图像，对图像进行处理并转化为数字信号，从而实现感知周围道路环境。然而当自动驾驶车辆行至车道线模糊路段，或者遇到新修道路还未施画车道线时，摄像头无法感知到车道线，其行驶就没有了依据，继续行驶存在较大的安全隐患。因此需要开发一种在无车道线情况下为自动驾驶车辆自动划分车道线的方法，并将其加入自动驾驶车辆的智能规划决策模块中，以科学指导车辆行驶，提高车辆行驶安全性和行车效率。
以往研究中未见针对无车道线情况下自动驾驶车辆进行车道划分的研究。发明专利201610027591.0提出了在无车道线的交叉口为驶入驶出车辆进行进出口车道连接配对的算法，以辅助进行交叉口内车辆行驶轨迹的导流。发明专利200980162610.9在路段缺失部分车道线的情况下，提出用虚拟车道线将前后未连接的车道线进行连接的方法，通过为车辆设置虚拟车道线辅助车辆行驶。发明专利201710655111.X设计了一种检测车辆是否遵照车道线行驶，从而判断车辆是否违章的方法。
基于上述背景可见，亟需设计一种在自动驾驶汽车行至无车道线路段时，进行车道划分的方法，在检测到路面没有车道线时，为自动驾驶车辆实时自动地划分车道线。从而解决目前自动驾驶汽车在无车道线路段没有相关决策支持而无法规范行驶轨迹的问题，提高行驶安全性和行车效率。经查找，暂未有对在无车道线情况下自动驾驶车辆进行车道划分的国内外相关报道。
发明内容
1、一种在无车道线情况下自动驾驶车辆进行车道划分的方法，包括如下步骤：
步骤1判断是否启动车道划分算法
以当前车辆车头处为起点O，识别前方道路车道线，若前方无车道线，则至步骤2；否则，结束算法；
步骤2确定车道划分的范围
步骤2.1初步确定车道划分的范围
从起点O开始，以5m为步长，以道路边缘为界，依次获取前方200m范围内的道路宽度，记为Wi，i＝1,2,3,…,40；标记200m处为点A；记最大和最小的道路宽度分别为Wmax和Wmin
，若Wmax-Wmin＜3.5m，则标记200m处为本段车道划分的终点S，记OS段为车道划分的范围，至步骤3；若Wmax-Wmin≥3.5m，至步骤2.2；
步骤2.2进一步确定车道划分的范围
在200m范围内，分别标记距离起点O最近的Wmax、Wmin点的位置为M、N，取M、N点中距离起点O较远的点作为本段车道划分的终点S，则OS段为车道划分的范围，至步骤3；
步骤3道路横断面的板块划分
根据自动驾驶车辆视频检测结果，将OS段的横断面作板块划分，若OS段的横断面为一块板或两块板，至步骤4.1；若OS段的横断面为三块板，至步骤4.2；若OS段的横断面为四块板，至步骤4.3；
步骤4车道划分
步骤4.1道路横断面为一块板或两块板的车道划分
步骤4.1.1按尺寸初步划分车道
若OS段的横断面为一块板，则以道路的几何中心线为道路中心线，沿中心线往道路边缘方向，在车辆行驶方向按照每车道3.5m的标准宽度进行车道划分；若OS段的道路横断面为两块板，则从道路的中心隔离物边缘开始往道路边缘方向，在车辆行驶方向，按照每车道3.5m的标准宽度进行车道划分；
记机动车车道数为n，记距离道路边缘不足3.5m的宽度为
记
的最大值和最小值分别为
和
若
则将距离道路边缘2.5m宽度的部分划分为非机动车道，至步骤4.1.2；若
则不划分非机动车道，至步骤4.1.3；
步骤4.1.2有非机动车道时修正所划分车道
按照步骤4.1.1中初步车道划分结果，根据自动驾驶车辆视频检测结果识别车道划分的范围OS段内前方车辆行驶状态，计算OS段内压车道线行驶的车辆数占总行驶车辆数的百分比，即初步的车辆压线百分比，记为p；
若p≤40％，则认为步骤4.1.1中划分结果为最终车道划分结果，至步骤5；若p＞40％，则对每车道3.5m的标准宽度进行修正，修正过程如下：
nr＝li//3.5 公式2
w＝min{wi} 公式4
其中，li为i处行驶方向所在一侧的机动车道总宽度，nr为修正后的机动车车道数，“//”表示除法取整，wi为i处修正后单车道宽度计算值，w为单车道宽度取值；
通过上述修正过程得到新的车道划分结果，计算修正后的车辆压线百分比，即P，比较P与p的大小，若p＜P，则以步骤4.1.1中初步车道划分结果为最终车道划分结果；若p≥P，则以步骤4.1.2中修正后车道划分结果为最终车道划分结果；至步骤5；
步骤4.1.3无非机动车道时修正所划分车道
按照步骤4.1.1中初步车道划分结果，根据自动驾驶车辆视频检测结果识别车道划分的范围OS段内前方车辆行驶状态，计算OS段内初步的车辆压线百分比p；
若p≤40％，则以步骤4.1.1中初步车道划分结果为最终车道划分结果，至步骤5；若p＞40％，则利用公式5、公式2、公式3、公式4对每车道宽度进行修正；
通过上述修正过程得到新的车道划分结果，计算修正后的车辆压线百分比P，比较P与p的大小；若p＜P，则以步骤4.1.1中初步车道划分结果为最终车道划分结果；若p≥P，则以步骤4.1.3中修正后车道划分结果为最终车道划分结果；至步骤5；
步骤4.2道路横断面为三块板的车道划分
在三块板道路的中间板块中，以道路的几何中心线为道路中心线，中心线至中间板块边缘的距离为单方向机动车道宽度，在车辆行驶方向，利用公式2、公式3、公式4进行车道划分；至步骤5；
步骤4.3道路横断面为四块板的车道划分
在车辆行驶所在板块内，利用公式2、公式3、公式4进行车道划分；至步骤5；
步骤5接收车道划分结果
车辆接收车道划分结果，沿靠近道路中央的车道行驶，并每秒检测车辆是否到达本段车道划分的终点S处；若车辆到达S处，返回步骤1；否则，继续检测。
2、步骤4中划分所得的非机动车道，对于城市快速路来说为应急车道。
3、在进行步骤4.2的道路横断面为三块板的车道划分时，默认只有中间板块为机动车行驶车道，参与车道划分。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明所述的一种在无车道线情况下自动驾驶车辆进行车道划分的方法，在检测到道路无车道线时，根据道路条件进行实时计算，划分车道线，从而解决目前自动驾驶汽车在无车道线路段没有相关决策支持而无法规范行驶轨迹的问题，降低安全隐患，提高行驶安全性和行车效率。
附图说明
图1是本发明的在无车道线情况下自动驾驶车辆进行车道划分的总体流程图；
图2是本发明的Wmax与Wmin选取示意图；
图3是本发明的
示意图。
具体实施方式
一、道路条件相关数据格式
由车载摄像头实时获取道路宽度及横断面数据，数据格式如表1所示。
表1道路条件相关数据格式
| 标序 | 与O点间距离(m) | W<sub>i</sub>(m) | 道路横断面板块 |
| … | … | … | … |
| W<sub>23</sub> | 115 | 21.3 | 2 |
| W<sub>24</sub> | 120 | 21.2 | 2 |
| W<sub>25</sub> | 125 | 21.4 | 2 |
| W<sub>26</sub> | 130 | 21.3 | 2 |
| W<sub>27</sub> | 135 | 21.4 | 2 |
| … | … | … | … |
二、计算方法和步骤
参阅图1，本发明专利所述的一种在无车道线情况下自动驾驶车辆进行车道划分的方法由以下五个步骤组成：
步骤1判断是否启动车道划分算法
检测有无车道线，确定是否启动算法。
步骤2确定车道划分的范围
步骤2.1初步确定车道划分的范围
以5m为步长，读取道路宽度，按与车辆距离由近及远标号Wi，i＝1,2,3,…,40，根据其最大值与最小值的差值，确定是否需要进一步确定识别范围。
步骤2.2进一步确定车道划分的范围
取离起点最近的一组Wmax、Wmin，选两点中距离起点较远的点作为车道划分的终点，确定车道划分范围。
步骤3道路横断面的板块划分
根据道路横断面板块的不同，选择不同的车道划分方法。
步骤4车道划分
步骤4.1道路横断面为一块板或两块板的车道划分
步骤4.1.1按尺寸初步划分车道
以3.5m为标准单车道宽度，由道路中央往两侧进行车道划分。距离道路边缘不足3.5m的宽度为
若其中的最小值大于2.5m，则划分2.5m作为非机动车道或应急车道；若最小宽度小于2.5m，则不划分非机动车道或应急车道。
步骤4.1.2有非机动车道时修正所划分车道
计算初步的车辆压线百分比p，如果p≤40％，不修正，认为步骤4.1.1中划分结果为最终车道划分结果。如果p＞40％，则应用公式1、公式2、公式3、公式4进行修正，计算修正后的车辆压线百分比P。若p＜P，选择修正前结果；若p≥P，选择修正后结果。
步骤4.1.3无非机动车道时修正所划分车道
如果p≤40％，不修正，认为步骤4.1.1中划分结果为最终车道划分结果。如果p＞40％，则应用公式5、公式2、公式3、公式4进行修正，计算修正后的车辆压线百分比P。若p＜P，选择修正前结果；若p≥P，选择修正后结果。
步骤4.2道路横断面为三块板的车道划分
在三块板道路的中间板块中，从道路中央往两侧，应用公式2、公式3、公式4计算单车道宽度，进行车道划分。
步骤4.3道路横断面为四块板的车道划分
在车辆行驶所在板块中，应用公式2、公式3、公式4计算单车道宽度，进行车道划分。
步骤5接收车道划分结果
车辆接收车道划分结果，沿靠近道路中央的车道行驶，并每秒检测车辆是否到达本段车道划分的终点S处；若车辆到达本段车道划分的终点S处，返回步骤1；否则，继续检测。
三、实施例
本发明专利所述的一种在无车道线情况下自动驾驶车辆进行车道划分的方法的实施例，给出实施过程和检验结果，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
对长春市一个由于道路维护，施工后无标线的路段进行道路条件识别。该路段为亚泰大街快速路(体北路-自由大路)路段。对所采集数据进行处理，车道划分结果如表2所示。
表2实施例道路条件采集数据统计结果
该路段为两块板道路，划分方法为在车辆行驶板块中，先以3.5m为车道宽度进行车道划分，计算是否设置非机动车道或应急车道，然后根据车辆压线百分比确定是否对初步划分结果进行调整。计算结果显示，本实验中，无非机动车道或应急车道的设置，以3.7m作为单车道宽度进行车道划分。在车辆行驶方向共划分出3个机动车道。对于本实验中的亚泰大街上快速路(体北路-自由大路)路段，算法共划分出5个OS段，进行了3次调整计算。利用该方法进行车道划分后，系统将结果转化为数字信号，输入车辆的驾驶辅助系统，有效地指导了自动驾驶实验车辆的行驶。
Claims (3)
1.一种在无车道线情况下自动驾驶车辆进行车道划分的方法，包括如下步骤：
步骤1判断是否启动车道划分算法；
以当前车辆车头处为起点O，识别前方道路车道线，若前方无车道线，则至步骤2；否则，结束算法；
步骤2确定车道划分的范围；
步骤2.1初步确定车道划分的范围；
从起点O开始，以5m为步长，以道路边缘为界，依次获取前方200m范围内的道路宽度，记为Wi，i＝1,2,3,…,40；标记200m处为点A；记最大和最小的道路宽度分别为Wmax和Wmin，若Wmax-Wmin＜3.5m，则标记200m处为本段车道划分的终点S，记OS段为车道划分的范围，至步骤3；若Wmax-Wmin≥3.5m，至步骤2.2；
步骤2.2进一步确定车道划分的范围；
在200m范围内，分别标记距离起点O最近的Wmax、Wmin点的位置为M、N，取M、N点中距离起点O较远的点作为本段车道划分的终点S，则OS段为车道划分的范围，至步骤3；
步骤3道路横断面的板块划分；
根据自动驾驶车辆视频检测结果，将OS段的横断面作板块划分，若OS段的横断面为一块板或两块板，至步骤4.1；若OS段的横断面为三块板，至步骤4.2；若OS段的横断面为四块板，至步骤4.3；
步骤4车道划分；
步骤4.1道路横断面为一块板或两块板的车道划分；
步骤4.1.1按尺寸初步划分车道；
若OS段的横断面为一块板，则以道路的几何中心线为道路中心线，沿中心线往道路边缘方向，在车辆行驶方向按照每车道3.5m的标准宽度进行车道划分；若OS段的道路横断面为两块板，则从道路的中心隔离物边缘开始往道路边缘方向，在车辆行驶方向，按照每车道3.5m的标准宽度进行车道划分；
记机动车车道数为n，记距离道路边缘不足3.5m的宽度为Wi left，记Wi left的最大值和最小值分别为
和
若
则将距离道路边缘2.5m宽度的部分划分为非机动车道，至步骤4.1.2；若
则不划分非机动车道，至步骤4.1.3；
步骤4.1.2有非机动车道时修正所划分车道；
按照步骤4.1.1中初步车道划分结果，根据自动驾驶车辆视频检测结果识别车道划分的范围OS段内前方车辆行驶状态，计算OS段内压车道线行驶的车辆数占总行驶车辆数的百分比，即初步的车辆压线百分比，记为p；
若p≤40％，则认为步骤4.1.1中划分结果为最终车道划分结果，至步骤5；若p＞40％，则对每车道3.5m的标准宽度进行修正，修正过程如下：
nr＝li//3.5 公式2
w＝min{wi} 公式4
其中，li为i处行驶方向所在一侧的机动车道总宽度，nr为修正后的机动车车道数，“//”表示除法取整，wi为i处修正后单车道宽度计算值，w为单车道宽度取值；
通过上述修正过程得到新的车道划分结果，计算修正后的车辆压线百分比，即P，比较P与p的大小，若p＜P，则以步骤4.1.1中初步车道划分结果为最终车道划分结果；若p≥P，则以步骤4.1.2中修正后车道划分结果为最终车道划分结果；至步骤5；
步骤4.1.3无非机动车道时修正所划分车道；
按照步骤4.1.1中初步车道划分结果，根据自动驾驶车辆视频检测结果识别车道划分的范围OS段内前方车辆行驶状态，计算OS段内初步的车辆压线百分比p；
若p≤40％，则以步骤4.1.1中初步车道划分结果为最终车道划分结果，至步骤5；若p＞40％，则利用公式5、公式2、公式3、公式4对每车道宽度进行修正；
通过上述修正过程得到新的车道划分结果，计算修正后的车辆压线百分比P，比较P与p的大小；若p＜P，则以步骤4.1.1中初步车道划分结果为最终车道划分结果；若p≥P，则以步骤4.1.3中修正后车道划分结果为最终车道划分结果；至步骤5；
步骤4.2道路横断面为三块板的车道划分；
在三块板道路的中间板块中，以道路的几何中心线为道路中心线，中心线至中间板块边缘的距离为单方向机动车道宽度，在车辆行驶方向，利用公式2、公式3、公式4进行车道划分；至步骤5；
步骤4.3道路横断面为四块板的车道划分；
在车辆行驶所在板块内，利用公式2、公式3、公式4进行车道划分；至步骤5；
步骤5接收车道划分结果；
车辆接收车道划分结果，沿靠近道路中央的车道行驶，并每秒检测车辆是否到达本段车道划分的终点S处；若车辆到达S处，返回步骤1；否则，继续检测。
2.按照权利要求1所述的一种在无车道线情况下自动驾驶车辆进行车道划分的方法，其特征在于，步骤4中划分所得的非机动车道，对于城市快速路来说为应急车道。
3.按照权利要求1所述的一种在无车道线情况下自动驾驶车辆进行车道划分的方法，其特征在于，在进行步骤4.2的道路横断面为三块板的车道划分时，默认只有中间板块为机动车行驶车道，参与车道划分。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811122000.3A CN109035868B (zh) | 2018-09-26 | 2018-09-26 | 一种在无车道线情况下自动驾驶车辆进行车道划分的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811122000.3A CN109035868B (zh) | 2018-09-26 | 2018-09-26 | 一种在无车道线情况下自动驾驶车辆进行车道划分的方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109035868A CN109035868A (zh) | 2018-12-18 |
| CN109035868B true CN109035868B (zh) | 2021-01-05 |
Family
ID=64618425
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811122000.3A Active CN109035868B (zh) | 2018-09-26 | 2018-09-26 | 一种在无车道线情况下自动驾驶车辆进行车道划分的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109035868B (zh) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109816981B (zh) * | 2019-02-20 | 2021-03-19 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种自动驾驶方法、装置及存储介质 |
| CN111856470A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-10-30 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种汽车雷达的目标筛选方法、装置、设备和存储介质 |
| CN112818804B (zh) * | 2021-01-26 | 2024-02-20 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 目标级车道线的平行处理方法、系统、车辆及存储介质 |
| CN114882709B (zh) * | 2022-04-22 | 2023-05-30 | 四川云从天府人工智能科技有限公司 | 车辆拥堵检测方法、装置及计算机存储介质 |
| CN117360521A (zh) * | 2023-12-08 | 2024-01-09 | 安徽中科星驰自动驾驶技术有限公司 | 一种自动驾驶车辆的环境感知方法及系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102667888A (zh) * | 2009-11-27 | 2012-09-12 | 丰田自动车株式会社 | 驾驶辅助装置以及驾驶辅助方法 |
| CN102737248A (zh) * | 2012-06-21 | 2012-10-17 | 河南工业大学 | 复杂路况下的车道线特征点提取方法与装置 |
| CN103680138A (zh) * | 2012-09-25 | 2014-03-26 | 西安思丹德信息技术有限公司 | 一种车辆路况监测方法 |
| CN107563326A (zh) * | 2017-08-31 | 2018-01-09 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种行车辅助方法、行车辅助装置和车辆 |
| WO2018012179A1 (ja) * | 2016-07-12 | 2018-01-18 | 日産自動車株式会社 | 走行制御方法及び走行制御装置 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6093314B2 (ja) * | 2014-02-14 | 2017-03-08 | 株式会社デンソー | 境界線認識装置 |
| JP2018005618A (ja) * | 2016-07-04 | 2018-01-11 | 株式会社Ｓｏｋｅｎ | 道路認識装置 |
| CN111542860A (zh) * | 2016-12-30 | 2020-08-14 | 迪普迈普有限公司 | 用于自主车辆的高清地图的标志和车道创建 |
-
2018
- 2018-09-26 CN CN201811122000.3A patent/CN109035868B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102667888A (zh) * | 2009-11-27 | 2012-09-12 | 丰田自动车株式会社 | 驾驶辅助装置以及驾驶辅助方法 |
| CN102737248A (zh) * | 2012-06-21 | 2012-10-17 | 河南工业大学 | 复杂路况下的车道线特征点提取方法与装置 |
| CN103680138A (zh) * | 2012-09-25 | 2014-03-26 | 西安思丹德信息技术有限公司 | 一种车辆路况监测方法 |
| WO2018012179A1 (ja) * | 2016-07-12 | 2018-01-18 | 日産自動車株式会社 | 走行制御方法及び走行制御装置 |
| CN107563326A (zh) * | 2017-08-31 | 2018-01-09 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种行车辅助方法、行车辅助装置和车辆 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 实时车道线检测系统的设计和实现;刘伸展;《中国优秀硕士学位论文全文数据库（电子期刊）工程科技Ⅱ辑》;20180215;C035-132 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109035868A (zh) | 2018-12-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109035868B (zh) | 一种在无车道线情况下自动驾驶车辆进行车道划分的方法 | |
| CN111815959B (zh) | 一种车辆违章的检测方法、装置以及计算机可读存储介质 | |
| US6665614B2 (en) | Vehicle surroundings monitoring apparatus and vehicle traveling control system incorporating the apparatus | |
| CN107798335B (zh) | 一种融合滑动窗口与Faster R-CNN卷积神经网络的车标识别方法 | |
| CN111563412B (zh) | 一种基于参数空间投票和贝塞尔拟合的快速车道线检测方法 | |
| CN106994969A (zh) | 一种车队编队驾驶系统及方法 | |
| CN104361350B (zh) | 一种交通标识识别系统 | |
| CN103984950B (zh) | 一种适应白天检测的运动车辆刹车灯状态识别方法 | |
| JP5603687B2 (ja) | 車両用白線認識装置 | |
| CN113487874B (zh) | 一种跟驰行为场景数据采集、识别、分类提取系统及方法 | |
| CN105488453A (zh) | 一种基于图像处理的驾驶员未系安全带检测识别方法 | |
| US20110216944A1 (en) | In-vehicle white line recognition apparatus | |
| JP3818641B2 (ja) | 車両用走路判定装置および車両制御装置 | |
| CN104700072A (zh) | 基于车道线历史帧的识别方法 | |
| CN105320934A (zh) | 车道边界线识别设备 | |
| CN103116748A (zh) | 基于路面标识识别违规驾驶行为的方法及系统 | |
| CN110458050B (zh) | 基于车载视频的车辆切入检测方法及装置 | |
| CN105654073A (zh) | 一种基于视觉检测的速度自动控制方法 | |
| CN104966049A (zh) | 基于图像的货车检测方法 | |
| DE102011105520A1 (de) | Verfahren zur Erfassung von Lichtsignalen von Lichtzeichenanlagen für ein Fahrzeug | |
| CN113127466B (zh) | 一种车辆轨迹数据预处理方法及计算机存储介质 | |
| CN113657265B (zh) | 一种车辆距离探测方法、系统、设备及介质 | |
| CN112216113A (zh) | 基于密度峰值的交通流量数据聚类方法 | |
| CN104867332B (zh) | 基于隔帧差法的前方车道线内行驶车辆的检测方法 | |
| KR101417409B1 (ko) | 주차장통로 사고예방 시스템 및 방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |