CN112036220B - 一种车道线跟踪方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种车道线跟踪方法及系统，属于智能车控制技术领域，跟踪系统包括图像采集模块和控制器，图像采集模块用于采集包含有车道线的图像信息，控制器用于对图像采集模块采集到的图像信息进行识别，得到车道线及其类别，并判断车道线的类别个数，当类别个数至少为两个时，选取优先级最高的类别所对应的车道线进行跟踪。本发明根据类别的优先级高低确定进行跟踪的车道线，即选取优先级最高的类别所对应的车道线作为跟踪对象，以实现跟踪过程中车辆所需的车道线跟踪。

Description

一种车道线跟踪方法及系统
技术领域
本发明属于智能车控制技术领域，具体涉及一种车道线跟踪方法及系统。
背景技术
目前的车道线跟踪保持是在基于视觉的车道线识别基础上实现的，无论是采用哈希算法还是深度学习算法，视觉相机都能够对车道线进行识别，根据识别出的车道线就能够完成对车道线的跟踪控制，这也是目前主流的车道保持跟踪系统的基础。当出现两种以上的车道线时，目前的车道保持跟踪系统虽然能识别出不同的车道线，但是无法判别出车辆所需行驶的车道线，其只能沿着当前的车道线走，例如车辆在直行过程中，检测到有直行线和变道线，无法实现车辆所需的车道线的跟踪。
发明内容
本发明的目的是提供一种车道线跟踪方法，用于解决在出现不同类别车道线时无法自动选择车辆所需的车道线进行跟踪的问题；同时，还提供一种车道线跟踪系统，用于解决在出现不同类别车道线时无法自动选择车辆所需的车道线进行跟踪的问题。
为解决上述技术问题，本发明提出的一种车道线跟踪方法，包括以下解决步骤：
1)获取包含有车道线的图像信息，对所获取的图像信息进行识别，识别车道线及其类别；
2)判断所识别出的车道线的类别个数，当类别个数至少为两个时，选取优先级最高的类别所对应的车道线进行跟踪。
本发明提出的一种车道线跟踪系统，包括图像采集模块和控制器，所述图像采集模块用于采集包含有车道线的图像信息，所述控制器用于对图像采集模块采集到的图像信息进行识别，得到车道线及其类别，并判断车道线的类别个数，当类别个数至少为两个时，选取优先级最高的类别所对应的车道线进行跟踪。
本发明的跟踪方法和跟踪系统，在获取的图像信息中不仅对车道线进行识别，还识别并判断出车道线的类别，当类别个数为两个及两个以上时，根据类别的优先级高低确定进行跟踪的车道线，选取优先级最高的类别所对应的车道线作为跟踪对象，以实现跟踪过程中车辆所需的车道线跟踪。
对于上述跟踪方法和跟踪系统，当所识别出的车道线只有一类时，将该类车道线作为跟踪对象，并对该类车道线进行跟踪。
进一步，对于上述跟踪方法和跟踪系统，为了实现车道线的跟踪显示，还包括对所跟踪的车道线进行显示。在跟踪系统中，通过设置仪表显示系统，来实现车道线的显示功能。
对于上述跟踪方法和跟踪系统，车道线的识别均是采用现有技术中的哈希算法或深度学习算法实现的。在上述跟踪系统中，是由控制器进行哈希算法或深度学习算法的识别过程。
进一步，对于上述跟踪系统，所述控制器优选为整车控制器，以降低经济成本，当然，若不考虑经济成本，还可以另设控制器来实现车道线的跟踪控制。
附图说明
图1是本发明的一种车道线跟踪系统示意图；
图2是本发明的车道线跟踪系统识别的车道线示意图；
图3是本发明的车道线跟踪流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的说明。
跟踪系统实施例一：
如图1所示的一种车道线跟踪系统，包括图像采集模块、控制器和仪表显示系统，其中，图像采集模块用于采集包含有车道线的图像信息，控制器用于对图像采集模块采集到的图像信息，采用哈希算法或深度学习算法识别车道线及其类别，并判断车道线的类别个数，当类别个数至少为两个，如分别为图1中的第一种车道线、第二种车道线、第三种车道线等，则根据已经设定好的类别的优先级，选取优先级最高的类别所对应的车道线进行跟踪。在设定类别的优先级时，将优先级最高的类别设为变道或转向。当类别个数只有一个，即控制器识别出的车道线只有一类时，对识别出的该类车道线进行跟踪。
对车道线进行识别和跟踪之后，通过仪表显示系统对跟踪的车道线进行显示。
本实施例的控制器在对车道线进行分类时，是通过车道线的分段的疏密程度的不同进行分类的，如图2所示的车道线L1和车道线L2。
另外，为了节省成本，本实施例的控制器优选为整车控制器，当然，若不考虑经济成本，还可以采用其他控制器来实现车道线的跟踪控制，可以是微处理器，如ARM等，还可以是可编程芯片，如FPGA、DSP等。
本发明的车道线跟踪系统，在图像信息中不仅对车道线进行识别，还识别并判断出车道线的类别，当类别个数为两个及两个以上时，根据类别的优先级高低确定进行跟踪的车道线，即选取优先级最高的类别所对应的车道线作为跟踪对象，以实现跟踪过程中车道线的变道或转向。
跟踪系统实施例二：
相对于跟踪系统实施例一，本实施例的车道线跟踪系统的不同之处在于，采用两个处理器实现上述控制器的功能，其中一个处理器(称第一处理器)用于进行车道线及其类别的识别，另一处理器(称第二处理器)用于进行类别的比对和判断，判断车道线的类别个数，当类别个数至少为两个时，选取优先级最高的类别所对应的车道线进行跟踪，当类别个数为一个，则对该类车道线进行跟踪。
在具体硬件的实现时，通过现有技术中的视觉相机实现图像采集模块和第一处理器的功能，第二处理器作为实现车道线跟踪的决策系统的核心，向仪表显示系统发送跟踪的车道线的显示信息，向车辆中已有的转向执行器系统发送转向或变道指令。
本实施例的车道线跟踪系统的车道线跟踪流程如图3所示，视觉相机对车道线进行识别，输出车道线及其类别，决策系统的第二处理器判别类别的个数，若只有一类车道线，即类别的个数为一个时，对该类车道线进行跟踪，仪表显示系统的仪表上显示对应跟踪的车道线；根据车道线的具体类别，相应的控制转向执行器系统进行转向或变道操作。若类别的个数为两个及以上，获取优先级最高的类别所对应的车道线进行跟踪，同样，仪表显示系统的仪表上显示对应跟踪的车道线，转向执行器系统进行相应的转向或变道操作。
同跟踪系统实施例一中提到的，本实施例中的第二处理器也可以为微处理器或可编程芯片。
跟踪方法实施例：
本实施例的一种车道线跟踪方法，包括以下步骤：
(1)获取包含有车道线的图像信息，对所获取的图像信息进行识别，识别车道线及其类别。
(2)判断所识别出的车道线的类别个数，当类别个数至少为两个时，选取优先级最高的类别所对应的车道线进行跟踪；该优先级最高的类别为变道或转向。当所识别出的车道线只有一类时，对该类车道线进行跟踪。
由于本实施例的跟踪方法，即上述跟踪系统实施例一和二中的车道线跟踪过程，由于对上述车道线跟踪过程的介绍已经足够清楚完整，故不再对车道线跟踪方法详细进行描述。
需要说明的是，对于应用于社会公共场地的场景，本发明的车道线的类别根据常用的交通标线类型来确定，如白色虚线、白色实线、黄色虚线、黄色实线、双白虚线、双黄实线、黄色虚实线、双白实线等；但对于应用于非社会公共场地的场景，本发明的车道线的类别可以通过选择各种不同的个性化车道线来确定，如使用单箭头车道线与波纹状车道线相结合，用圆点分离性车道线与实线车道线相结合等。
本发明确定的车道线的优先级，是人为确定的，例如根据客户需求，以及道路上实际铺设的车道线，确定车道线的优先级。

Claims (9)

1.一种车道线跟踪方法，其特征在于，该跟踪方法包括以下步骤：
1)获取包含有车道线的图像信息，对所获取的图像信息进行识别，识别车道线及其类别；
2)判断所识别出的车道线的类别个数，当类别个数至少为两个时，选取优先级最高的类别所对应的车道线进行跟踪；在设定类别的优先级时，将优先级最高的类别设为变道或转向。
2.根据权利要求1所述的车道线跟踪方法，其特征在于，当所识别出的车道线只有一类时，对该类车道线进行跟踪。
3.根据权利要求1所述的车道线跟踪方法，其特征在于，还包括对所跟踪的车道线进行显示。
4.根据权利要求1所述的车道线跟踪方法，其特征在于，步骤1)中车道线的识别是采用哈希算法或深度学习算法实现的。
5.一种车道线跟踪系统，其特征在于，该跟踪系统包括图像采集模块和控制器，所述图像采集模块用于采集包含有车道线的图像信息，所述控制器用于对图像采集模块采集到的图像信息进行识别，得到车道线及其类别，并判断车道线的类别个数，当类别个数至少为两个时，选取优先级最高的类别所对应的车道线进行跟踪；在设定类别的优先级时，将优先级最高的类别设为变道或转向。
6.根据权利要求5所述的车道线跟踪系统，其特征在于，当所述控制器识别出的车道线只有一类时，对该类车道线进行跟踪。
7.根据权利要求5所述的车道线跟踪系统，其特征在于，所述跟踪系统还包括仪表显示系统，该仪表显示系统用于对跟踪的车道线进行显示。
8.根据权利要求5所述的车道线跟踪系统，其特征在于，所述控制器采用哈希算法或深度学习算法对所述图像信息进行识别。
9.根据权利要求5所述的车道线跟踪系统，其特征在于，所述控制器为整车控制器。
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