CN112364701A - 一种应用于平行驾驶系统的视频图像处理方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及平行驾驶技术领域，具体涉及一种应用于平行驾驶系统的视频图像处理方法和装置。该方法包括：获取包含有道路信息的原始图像数据；将原始图像数据进行灰度化处理，获取灰度图像数据；对灰度图像数据进行降维处理，获取降维图像数据；根据预设划分规则，从降维图像数据中获取包含有车道线目标数据的感兴趣区域；根据车道线目标数据，获取车道线目标数据的直线拟合参数；将车道线目标数据的直线拟合参数和原始图像数据发送给远程驾驶端。本发明使用降维图像数据进行图片分析，降低了运算的计算量，并直接将直线拟合参数直接发给远程驾驶端，有效减少车辆端与远程驾驶端之间的通讯时间延迟的前提，提高了平行驾驶系统的行车安全性。

Description

一种应用于平行驾驶系统的视频图像处理方法和装置

技术领域

本发明涉及平行驾驶技术领域，具体涉及一种应用于平行驾驶系统的视频图像处理方法和装置。

背景技术

通过基于4G或5G技术的平行驾驶系统远程驾驶车辆，业已成为行内研究热点，且拥有一定的应用领域。目前在园区场景下，平行驾驶系统已得了一定应用。如园区平行驾驶清扫车、园区平行驾驶巡逻车、园区平行驾驶快递车，港口平行驾驶集卡等。

但目前，应用于园区场景等的远程驾驶车辆中的平行驾驶系统，在视频图像处理技术或方案上，仍有一定的局限性。平行驾驶的车辆上的摄像头，采集周围环境视频，通过网络传输给远程驾舱(后台)驾驶员，为了保证传输的时延较低，对摄像头采集的图像往往不做任何的图像处理，即原始图像输入给驾驶员观看。驾驶员通过观察二维的视频图像，依靠个人经验对三维空间中的车辆进行操作。

由于摄像头采集到的二维图像与真实的三维场景存在畸变的原因，驾驶员往往无法有效地保持车辆长时间在车道中行驶，经常不自觉的无意识的偏离车道，从而导致一定的行车效率与行车安全问题。

因此，如何提高平行驾驶系统的行车安全性，是目前亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种应用于平行驾驶系统的视频图像处理方法和装置，以提高平行驾驶系统的行车安全性。

本发明实施例提供了以下方案：

第一方面，本发明实施例提供一种视频图像处理方法，所述方法包括：

获取包含有道路信息的原始图像数据；

将所述原始图像数据进行灰度化处理，获取灰度图像数据；

对所述灰度图像数据进行降维处理，获取降维图像数据；

根据预设划分规则，从所述降维图像数据中获取包含有车道线目标数据的感兴趣区域；

根据所述车道线目标数据，获取所述车道线目标数据的直线拟合参数；

将所述车道线目标数据的直线拟合参数和所述原始图像数据发送给远程驾驶端。

在一种可能的实施例中，所述获取包含有道路信息的原始图像数据，包括：

接收车载摄像头发送的GMSL格式的视频数据；

将所述GMSL格式的视频数据转化为LVDS格式的视频数据；

根据所述LVDS格式的视频数据，获取包含有道路信息的原始图像数据。

在一种可能的实施例中，所述根据所述车道线目标数据，获取所述车道线目标数据的直线拟合参数，包括：

利用形态学滤波算法，对所述感兴趣区域进行滤波处理，获取滤波后的感兴趣区域；

对所述滤波后的感兴趣区域进行二值化处理，获取二值化感兴趣区域；

对所述二值化感兴趣区域进线边缘特征提取，获取所述二值化感兴趣区域中的边缘像素点；

对所述边缘像素点进行直线检测，获取所述车道线目标数据的直线拟合参数。

在一种可能的实施例中，所述对所述边缘像素点进行直线检测，获取所述车道线目标数据的直线拟合参数，包括：

建立直角坐标系；

在所述直角坐标系下，遍历所述边缘像素点，获取所述边缘像素点构成的直线集；

将所述直角坐标系转换为极坐标系；

将所述直线集映射进所述极坐标系中，获取映射线条集；

对所述极坐标系进行网格化；

将所述极坐标系中通过所述映射线条集中的映射线条的数量最多的网格对应的极坐标值，作为所述车道线目标数据的直线拟合参数。

在一种可能的实施例中，所述将所述极坐标系中通过所述映射线条集中的映射线条的数量最多的网格对应的极坐标值，作为所述车道线目标数据的直线拟合参数，包括：

将所述极坐标系中极角在

至

且通过所述映射线条集中的映射线条的数量最多的网格对应的极坐标值，作为所述车道线目标数据的直线拟合参数。

在一种可能的实施例中，所述获取所述车道线目标数据的直线拟合参数之后，所述方法还包括：

判断所述车道线目标数据对应的车道线角度是否超过角度阈值；

若超过，则生成预警信号并发送给所述远程驾驶端。

在一种可能的实施例中，所述将所述车道线目标数据的直线拟合参数和所述原始图像数据发送给远程驾驶端，包括：

将所述原始图像数据压缩编码为H265格式视频流数据；

将所述H265格式视频流数据和所述直线拟合参数转化为网络信号数据；

将所述网络信号数据发送给无线网络通讯模组，以通过无线网络将所述网络信号数据发送给所述远程驾驶端。

第二方面，本发明实施例提供一种应用于平行驾驶系统的视频图像处理装置，所述装置包括：

原始图像数据获取模块，用于获取包含有道路信息的原始图像数据；

灰度图像数据获取模块，用于将所述原始图像数据进行灰度化处理，获取灰度图像数据；

降维图像数据获取模块，用于对所述灰度图像数据进行降维处理，获取降维图像数据；

感兴趣区域获取模块，用于根据预设划分规则，从所述降维图像数据中获取包含有车道线目标数据的感兴趣区域；

直线拟合参数获取模块，用于根据所述车道线目标数据，获取所述车道线目标数据的直线拟合参数；

第一发送模块，用于将所述车道线目标数据的直线拟合参数和所述原始图像数据发送给远程驾驶端。

在一种可能的实施例中，所述原始图像数据获取模块，包括：

第一接收模块，用于接收车载摄像头发送的GMSL格式的视频数据；

第一转化模块，用于将所述GMSL格式的视频数据转化为LVDS格式的视频数据；

第一图像获取模块，用于根据所述LVDS格式的视频数据，获取包含有道路信息的原始图像数据。

在一种可能的实施例中，所述直线拟合参数获取模块，包括：

形态学滤波模块，用于利用形态学滤波算法，对所述感兴趣区域进行滤波处理，获取滤波后的感兴趣区域；

二值化模块，用于对所述滤波后的感兴趣区域进行二值化处理，获取二值化感兴趣区域；

边缘像素点获取模块，用于对所述二值化感兴趣区域进线边缘特征提取，获取所述二值化感兴趣区域中的边缘像素点；

参数获取模块，用于对所述边缘像素点进行直线检测，获取所述车道线目标数据的直线拟合参数。

在一种可能的实施例中，所述参数获取模块，包括：

直角坐标系建立模块，用于建立直角坐标系；

直线集获取模块，用于在所述直角坐标系下，遍历所述边缘像素点，获取所述边缘像素点构成的直线集；

坐标转换模块，用于将所述直角坐标系转换为极坐标系；

映射线条集获取模块，用于将所述直线集映射进所述极坐标系中，获取映射线条集；

网格化模块，用于对所述极坐标系进行网格化；

参数赋值模块，用于将所述极坐标系中通过所述映射线条集中的映射线条的数量最多的网格对应的极坐标值，作为所述车道线目标数据的直线拟合参数。

在一种可能的实施例中，所述参数赋值模块，还用于将所述极坐标系中极角在

至

且通过所述映射线条集中的映射线条的数量最多的网格对应的极坐标值，作为所述车道线目标数据的直线拟合参数。

在一种可能的实施例中，所述装置还包括：

第一判断模块，用于在获取所述车道线目标数据的直线拟合参数之后，判断所述车道线目标数据对应的车道线角度是否超过角度阈值；

第二发送模块，用于在所述车道线目标数据对应的车道线角度超过角度阈值时，生成预警信号并发送给所述远程驾驶端。

在一种可能的实施例中，所述第一发送模块，包括：

压缩编码模块，用于将所述原始图像数据压缩编码为H265格式视频流数据；

第二转化模块，用于将所述H265格式视频流数据和所述直线拟合参数转化为网络信号数据；

第三发送模块，将所述网络信号数据发送给无线网络通讯模组，以通过无线网络将所述网络信号数据发送给所述远程驾驶端。

第三方面，本发明实施例提供一种视频图像处理设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序以实现第一方面中任一所述的视频图像处理方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时以实现第一方面中任一所述的视频图像处理方法的步骤。

本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

本发明首先将原始图像数据转化为灰度化的降维图像数据，然后在降维图像数据中依次确定出感兴趣区域和车道线目标数据的直线拟合参数，最后将直线拟合参数和原始图像数据发送给远程驾驶端。本发明使用降维图像数据进行图片分析，在保留原始图像数据的图片信息的前提下，降低了运算的计算量，同时本发明直接将直线拟合参数直接发给远程驾驶端，而不将识别出的车道线拟合进原始图像数据中，减少了车辆端的图像处理过程，从而在有效减少车辆端与远程驾驶端之间的通讯时间延迟的前提下，为驾驶员提供了道路线图像指示，最终提高了平行驾驶系统的行车安全性。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种平行驾驶系统4G通讯拓扑图；

图2是本发明实施例提供的一种平行驾驶系统5G通讯拓扑图；

图3是本发明实施例提供的一种应用于平行驾驶系统的视频图像处理方法的流程图；

图4是本发明实施例提供的一种感兴趣区域划分的示意图；

图5是本发明实施例提供的一种滤波前后的对比示意图；

图6是本发明实施例提供的一种最终拟合有左右车道线的图像示意图；

图7是本发明实施例提供的一种应用于平行驾驶系统的视频图像处理装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明实施例保护的范围。

由于平行驾驶系统的车辆端和远程驾驶端是分离设置的，车辆端采集到的实时数据需要通过无线通讯系统发送给远程驾驶端供驾驶员判断当前路况，然后远程驾驶端再通过无线通信系统将具体的驾驶指令发送给车辆端。由于一般人在进行真实驾驶时，存在一个反应时间，本发明的发明人在对平行驾驶进行研究分析时，认为平行驾驶系统中车辆端和远程驾驶端之间的通讯时间延迟如果保证在200ms以内，则能够保证驾驶员在远程驾驶端操控车辆端时的行车安全。

为了提高平行驾驶系统的行车安全，现有技术中存在采用深度学习算法的方式来直接识别出车辆端附近的潜在危险(例如障碍物等)，但由于算法的复杂性以及当前无线网络技术的限制，这种方案并不能很好地将车辆端和远程驾驶端之间的通讯时间延迟控制在200ms以内，其在当前并不具备很好的实用性。

本发明希望在保证车辆端和远程驾驶端之间的低通讯时间延迟的前提下，提出一种专门用于平行驾驶系统的图像处理方案，来提高平行驾驶系统的行车安全。

为了说明下述实施例，这里给出一种平行驾驶系统的结构。

平行加湿系统中包括车辆端和远程驾驶端。

车辆端包括4颗车载摄像头、车载视频处理控制器和无线网络通讯模组，远程驾驶端包括驾驶端显示控制器和显示器。

车辆端中的4颗车载摄像头分别布置在车前、车左、车右和车后位置，用来采集车辆周围环境视频数据，4颗车载摄像头的分辨率均为720P，其中车前摄像头的水平视场角为110度，其余三颗摄像头的水平视场角均为190度，4颗车载摄像头均与车载视频处理控制器直连，并通过POC方式来供电；车载视频处理控制器用来进行相应的图像处理分析工作，并通过无线网络通讯模组与驾驶端显示控制器进行数据交互。

车辆端中的无线网络通讯模组可以采用4G通讯技术或5G通讯技术。对于4G通讯方案，无线网络通讯模组可以采用T-BOX(Telematics BOX，车载通讯盒)，如图1所示为本发明实施例提供的一种平行驾驶系统4G通讯拓扑图，其通过以太网与车载视频处理控制器连接，接收车载视频处理控制器通过以太网口传输的数据，然后将数据通过无线通道，经4G网络，发送给驾驶端视频显示控制器。对于5G通讯方案，无线网络通讯模组可以采用5G CPE(5G Customer Premise Equipment，5G客户端终端设备)，如图2所示为本发明实施例提供的一种平行驾驶系统5G通讯拓扑图，其通过wifi与车载视频处理控制器连接，接收车载视频处理控制器传输的数据，然后将数据通过无线通道，发送给驾驶端视频显示控制器。

请参阅图1，图1为本发明实施例提供的一种应用于平行驾驶系统的视频图像处理方法的流程图，本实施例是应用在车辆端的车载视频处理控制器的，包括步骤11至步骤16。

步骤11，获取包含有道路信息的原始图像数据。

具体的，通过车载摄像头采集车辆周围的环境视频数据，可以获得原始图像数据。

为了进一步降低车载摄像头向车载视频处理控制器传输视频数据的时间，本发明还提供了以下方案：

步骤21，接收车载摄像头发送的GMSL格式的视频数据。

具体的，本实施例中采用车载摄像头采集LVDS格式的视频数据，并通过串行器将其转成GMSL格式的视频数据传输给车载视频处理控制器，由于GMSL属于一种同轴电缆通讯技术，因而能够高效将视频数据从车载摄像头传输至车载视频处理控制器。

步骤22，将所述GMSL格式的视频数据转化为LVDS格式的视频数据。

具体的，车载视频处理控制器利用串行器将GMSL格式的视频数据转化为LVDS格式的视频数据，而LVDS格式的视频数据采用高低电压的形式来保存视频数据，能够快速将原始图像数据传输至车载视频处理控制器中，减少传输时间。

步骤23，根据所述LVDS格式的视频数据，获取包含有道路信息的原始图像数据。

具体的，通过提取LVDS格式的视频数据的图像帧，可以获取原始图像数据。

具体的，车载视频处理控制器将获得的原始图像数据存储在其内部的DDR中，以进行之后的图像处理操作。

步骤12，将所述原始图像数据进行灰度化处理，获取灰度图像数据。

具体的，本实施例中原始图像数据为YUV格式的图像，通过提取原始图像数据的Y分量，将彩色的原始图像数据转换为灰度图像数据。

步骤13，对所述灰度图像数据进行降维处理，获取降维图像数据。

具体的，本步骤采用图像金字塔算法来进行降维操作，从而将灰度图像数据的分辨率由720P降至480P，同时还保持了原始图像数据中的图片质量和图片信息，从而有效降低了之后图像处理的运算量，以减少车辆端与远程驾驶端之间的通讯时延。

步骤14，根据预设划分规则，从所述降维图像数据中获取包含有车道线目标数据的感兴趣区域。

具体的，预设划分规则可以采用内容分析算法，将包含有车道线目标数据的区域划分为感兴趣区域，由于车载摄像头的安装位置固定，还可以采用人为设定的方式，划分出感兴趣区域。

如图4所示为本实施例提供的一种感兴趣区域划分的示意图，其将降维图像数据划分为主要车道线区域(A区)、次车道线区域(B区)和天空区域(C区)，并提取A区作为车道线识别的感兴趣区域(ROI)。

步骤15，根据所述车道线目标数据，获取所述车道线目标数据的直线拟合参数。

具体的，由于车道线目标数据存在一定的形状特征、色彩特征，因而可以通过机器视觉的方案来加以识别提取，从而获取车道线目标数据的直线拟合参数。

这里，本发明给出一种较优的获取车道线目标数据的直线拟合参数的方案，具体包括：

步骤31，利用形态学滤波算法，对所述感兴趣区域进行滤波处理，获取滤波后的感兴趣区域。

具体的，由于感兴趣区域还可能包含有地面标识、杂物等干扰车道线目标数据识别的干扰项，为了提高车道线目标数据的识别精度，需要将其滤除。

本步骤应用形态学处理的顶帽变换算法与开运算滤波算法对车道线识别的感兴趣区域进行滤波处理，如图5所示为本发明实施例提供的一种滤波前后的对比示意图。

步骤32，对所述滤波后的感兴趣区域进行二值化处理，获取二值化感兴趣区域。

具体的，本步骤应用最大类间方差法，对滤波后的感兴趣区域进行二值化图像转化。

步骤33，对所述二值化感兴趣区域进线边缘特征提取，获取所述二值化感兴趣区域中的边缘像素点。

具体的，本步骤应用Sobel算子边缘检测方法，对二值化图像进行边缘特征提取，提取二值化图像的边缘像素点。

步骤34，对所述边缘像素点进行直线检测，获取所述车道线目标数据的直线拟合参数。

这里，本发明给出一种较优的直线检测方案，具体包括：

步骤41，建立直角坐标系。

具体的，以ROI图像底边的中点为原点(0，0)，水平向右为x轴的正向，竖直向上为y轴建立二维平面坐标系。

y＝k×x+b；

式中：x为边缘像素点的x坐标，y为边缘像素点的y坐标，k，b为穿过(x,y)像素点的直线的斜率与截距。

步骤42，在所述直角坐标系下，遍历所述边缘像素点，获取所述边缘像素点构成的直线集。

具体的，任选两个边缘像素点，构成一条直线，以此遍历边缘像素点，获取边缘像素点构成的直线集。

步骤43，将所述直角坐标系转换为极坐标系。

具体的，将图像边缘像素点平面坐标用极坐标表示，如直线方程:

r＝xcosθ+ysinθ；

式中：式中r代表直线离原点的法线距离，θ是该法线对轴的角度。

步骤44，将所述直线集映射进所述极坐标系中，获取映射线条集。

具体的，直角坐标系中的直线映射在极坐标系中就成为了一条三角函数曲线。

步骤45，对所述极坐标系进行网格化。

具体的，网格的尺寸根据计算精度和时延需求来选取。

步骤46，将所述极坐标系中通过所述映射线条集中的映射线条的数量最多的网格对应的极坐标值，作为所述车道线目标数据的直线拟合参数。

具体的，将r-θ空间量化为许多小方格，根据每一个(x,y)点带入的θ量化值算出各个r值(经量化)，落在某个小方格内，此方格计数加1，统计所有点后，则最大的计数值的小方格对应于共线点，其(r,θ)作为直线拟合参数

具体的，为了减少运算量，本步骤还给出了一个较优的约束条件，即θ取值范围为

以此有效减少通讯时延。

步骤16，将所述车道线目标数据的直线拟合参数和所述原始图像数据发送给远程驾驶端。

具体的，本步骤将直线拟合参数发送给远程驾驶端，供其结合接收到的原始图像数据来在原始图像数据中拟合出左右车道线，节约了车载视频处理控制器的运算力。如图6所示为本发明实施例提供的一种最终拟合有左右车道线的图像示意图。

这里，本发明还给出一种较优的传输方案，具体包括：

步骤51，将所述原始图像数据压缩编码为H265格式视频流数据。

步骤52，将所述H265格式视频流数据和所述直线拟合参数转化为网络信号数据。

步骤53，将所述网络信号数据发送给无线网络通讯模组，以通过无线网络将所述网络信号数据发送给所述远程驾驶端。

具体的，通过视频压缩技术，能够有效提高车辆端与远程驾驶端的通讯效率，减少通讯时间延迟。

在一种可能的实施例中，由于车载摄像头的安装位置与车辆相对固定，根据成像原理。与车辆前进方向平行的车道线在视频数据中应当是一条斜向视频画面中心的直线，同时该直线与底边之间的夹角与车辆实际距离该直线对应的车道线的距离有关，当车辆距离车道线越近，该车道线在视频图像中对应的直线与底边之间的夹角越大，本发明以此来进行车辆偏移预警，进一步提高平行驾驶系统的行车安全，具体方案包括：

所述获取所述车道线目标数据的直线拟合参数之后，所述方法还包括：

步骤61，判断所述车道线目标数据对应的车道线角度是否超过角度阈值。

具体的，车道线目标数据对应的车道线角度是指直线拟合参数对应的直线与原始图像数据底边之间的夹角。

步骤62，若超过，则生成预警信号并发送给所述远程驾驶端。

具体的，预警信号可以采用颜色预警的方式，例如将远程驾驶端展示给驾驶员的图像中的车道线变红，进一步提高行车安全。

基于与方法同样的发明构思，本发明实施例还提供了一种应用于平行驾驶系统的视频图像处理装置，如图7所示为该装置实施例的结构示意图，所述装置包括：

原始图像数据获取模块71，用于获取包含有道路信息的原始图像数据；

灰度图像数据获取模块72，用于将所述原始图像数据进行灰度化处理，获取灰度图像数据；

降维图像数据获取模块73，用于对所述灰度图像数据进行降维处理，获取降维图像数据；

感兴趣区域获取模块74，用于根据预设划分规则，从所述降维图像数据中获取包含有车道线目标数据的感兴趣区域；

直线拟合参数获取模块75，用于根据所述车道线目标数据，获取所述车道线目标数据的直线拟合参数；

第一发送模块76，用于将所述车道线目标数据的直线拟合参数和所述原始图像数据发送给远程驾驶端。

在一种可能的实施例中，所述原始图像数据获取模块，包括：

第一接收模块，用于接收车载摄像头发送的GMSL格式的视频数据；

第一转化模块，用于将所述GMSL格式的视频数据转化为LVDS格式的视频数据；

第一图像获取模块，用于根据所述LVDS格式的视频数据，获取包含有道路信息的原始图像数据。

在一种可能的实施例中，所述直线拟合参数获取模块，包括：

形态学滤波模块，用于利用形态学滤波算法，对所述感兴趣区域进行滤波处理，获取滤波后的感兴趣区域；

二值化模块，用于对所述滤波后的感兴趣区域进行二值化处理，获取二值化感兴趣区域；

边缘像素点获取模块，用于对所述二值化感兴趣区域进线边缘特征提取，获取所述二值化感兴趣区域中的边缘像素点；

参数获取模块，用于对所述边缘像素点进行直线检测，获取所述车道线目标数据的直线拟合参数。

在一种可能的实施例中，所述参数获取模块，包括：

直角坐标系建立模块，用于建立直角坐标系；

直线集获取模块，用于在所述直角坐标系下，遍历所述边缘像素点，获取所述边缘像素点构成的直线集；

坐标转换模块，用于将所述直角坐标系转换为极坐标系；

映射线条集获取模块，用于将所述直线集映射进所述极坐标系中，获取映射线条集；

网格化模块，用于对所述极坐标系进行网格化；

参数赋值模块，用于将所述极坐标系中通过所述映射线条集中的映射线条的数量最多的网格对应的极坐标值，作为所述车道线目标数据的直线拟合参数。

在一种可能的实施例中，所述参数赋值模块，还用于将所述极坐标系中极角在

至

且通过所述映射线条集中的映射线条的数量最多的网格对应的极坐标值，作为所述车道线目标数据的直线拟合参数。

在一种可能的实施例中，所述装置还包括：

第一判断模块，用于在获取所述车道线目标数据的直线拟合参数之后，判断所述车道线目标数据对应的车道线角度是否超过角度阈值；

第二发送模块，用于在所述车道线目标数据对应的车道线角度超过角度阈值时，生成预警信号并发送给所述远程驾驶端。

在一种可能的实施例中，所述第一发送模块，包括：

压缩编码模块，用于将所述原始图像数据压缩编码为H265格式视频流数据；

第二转化模块，用于将所述H265格式视频流数据和所述直线拟合参数转化为网络信号数据；

第三发送模块，将所述网络信号数据发送给无线网络通讯模组，以通过无线网络将所述网络信号数据发送给所述远程驾驶端。

基于与前述实施例中同样的发明构思，本发明实施例还提供一种视频图像处理设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现前文任一所述方法的步骤。

基于与前述实施例中同样的发明构思，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文任一所述方法的步骤。

本发明实施例中提供的技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本发明实施例首先将原始图像数据转化为灰度化的降维图像数据，然后在降维图像数据中依次确定出感兴趣区域和车道线目标数据的直线拟合参数，最后将直线拟合参数和原始图像数据发送给远程驾驶端。本发明实施例使用降维图像数据进行图片分析，在保留原始图像数据的图片信息的前提下，降低了运算的计算量，同时本发明实施例直接将直线拟合参数直接发给远程驾驶端，而不将识别出的车道线拟合进原始图像数据中，减少了车辆端的图像处理过程，从而在有效减少车辆端与远程驾驶端之间的通讯时间延迟的前提下，为驾驶员提供了道路线图像指示，最终提高了平行驾驶系统的行车安全性。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、装置(模块、系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种应用于平行驾驶系统的视频图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取包含有道路信息的原始图像数据；

将所述原始图像数据进行灰度化处理，获取灰度图像数据；

对所述灰度图像数据进行降维处理，获取降维图像数据；

根据预设划分规则，从所述降维图像数据中获取包含有车道线目标数据的感兴趣区域；

根据所述车道线目标数据，获取所述车道线目标数据的直线拟合参数；

将所述车道线目标数据的直线拟合参数和所述原始图像数据发送给远程驾驶端。

2.根据权利要求1所述的视频图像处理方法，其特征在于，所述获取包含有道路信息的原始图像数据，包括：

接收车载摄像头发送的GMSL格式的视频数据；

将所述GMSL格式的视频数据转化为LVDS格式的视频数据；

根据所述LVDS格式的视频数据，获取包含有道路信息的原始图像数据。

3.根据权利要求1所述的视频图像处理方法，其特征在于，所述根据所述车道线目标数据，获取所述车道线目标数据的直线拟合参数，包括：

利用形态学滤波算法，对所述感兴趣区域进行滤波处理，获取滤波后的感兴趣区域；

对所述滤波后的感兴趣区域进行二值化处理，获取二值化感兴趣区域；

对所述二值化感兴趣区域进线边缘特征提取，获取所述二值化感兴趣区域中的边缘像素点；

对所述边缘像素点进行直线检测，获取所述车道线目标数据的直线拟合参数。

4.根据权利要求1所述的视频图像处理方法，其特征在于，所述对所述边缘像素点进行直线检测，获取所述车道线目标数据的直线拟合参数，包括：

建立直角坐标系；

在所述直角坐标系下，遍历所述边缘像素点，获取所述边缘像素点构成的直线集；

将所述直角坐标系转换为极坐标系；

将所述直线集映射进所述极坐标系中，获取映射线条集；

对所述极坐标系进行网格化；

将所述极坐标系中通过所述映射线条集中的映射线条的数量最多的网格对应的极坐标值，作为所述车道线目标数据的直线拟合参数。

5.根据权利要求4所述的视频图像处理方法，其特征在于，所述将所述极坐标系中通过所述映射线条集中的映射线条的数量最多的网格对应的极坐标值，作为所述车道线目标数据的直线拟合参数，包括：

将所述极坐标系中极角在

至

且通过所述映射线条集中的映射线条的数量最多的网格对应的极坐标值，作为所述车道线目标数据的直线拟合参数。

6.根据权利要求1所述的视频图像处理方法，其特征在于，所述获取所述车道线目标数据的直线拟合参数之后，所述方法还包括：

判断所述车道线目标数据对应的车道线角度是否超过角度阈值；

若超过，则生成预警信号并发送给所述远程驾驶端。

7.根据权利要求1所述的视频图像处理方法，其特征在于，所述将所述车道线目标数据的直线拟合参数和所述原始图像数据发送给远程驾驶端，包括：

将所述原始图像数据压缩编码为H265格式视频流数据；

将所述H265格式视频流数据和所述直线拟合参数转化为网络信号数据；

将所述网络信号数据发送给无线网络通讯模组，以通过无线网络将所述网络信号数据发送给所述远程驾驶端。

8.一种应用于平行驾驶系统的视频图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：

原始图像数据获取模块，用于获取包含有道路信息的原始图像数据；

灰度图像数据获取模块，用于将所述原始图像数据进行灰度化处理，获取灰度图像数据；

降维图像数据获取模块，用于对所述灰度图像数据进行降维处理，获取降维图像数据；

感兴趣区域获取模块，用于根据预设划分规则，从所述降维图像数据中获取包含有车道线目标数据的感兴趣区域；

直线拟合参数获取模块，用于根据所述车道线目标数据，获取所述车道线目标数据的直线拟合参数；

第一发送模块，用于将所述车道线目标数据的直线拟合参数和所述原始图像数据发送给远程驾驶端。

9.一种视频图像处理设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序以实现权利要求1至7任一所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时以实现权利要求1至7任一所述的方法的步骤。

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