WO2019200938A1 - 一种车辆压线提前预警系统 - Google Patents

一种车辆压线提前预警系统 Download PDF

Info

Publication number
WO2019200938A1
WO2019200938A1 PCT/CN2018/119055 CN2018119055W WO2019200938A1 WO 2019200938 A1 WO2019200938 A1 WO 2019200938A1 CN 2018119055 W CN2018119055 W CN 2018119055W WO 2019200938 A1 WO2019200938 A1 WO 2019200938A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
vehicle
line
distance
module
lane line
Prior art date
Application number
PCT/CN2018/119055
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
陈志峰
郭恩特
范振嘉
裴晨皓
陈雅楠
黄立勤
潘林
Original Assignee
福州大学
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 福州大学 filed Critical 福州大学
Publication of WO2019200938A1 publication Critical patent/WO2019200938A1/zh

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60Q—ARRANGEMENT OF SIGNALLING OR LIGHTING DEVICES, THE MOUNTING OR SUPPORTING THEREOF OR CIRCUITS THEREFOR, FOR VEHICLES IN GENERAL
    • B60Q9/00—Arrangement or adaptation of signal devices not provided for in one of main groups B60Q1/00 - B60Q7/00, e.g. haptic signalling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13—Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20024—Filtering details
    • G06T2207/20032—Median filtering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30204—Marker
    • G06T2207/30208—Marker matrix
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
    • G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
    • G06T2207/30256—Lane; Road marking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/08—Detecting or categorising vehicles

Definitions

  • the invention relates to a vehicle pressure line early warning system.
  • the vehicle pressure line warning method using machine vision mostly pre-installs the camera and calibrates the safety distance of the camera and the lane line, and also needs to know the installation height of the camera in the vehicle.
  • the present invention adopts the following technical solutions:
  • the image processing module includes a sequence pre-processing module, a binarized edge extraction module, a lane line extraction module, and a lane line type judging module;
  • the image pre-processing module removes the salt and pepper noise by the median filtering after the grayed-out image is obtained, and obtains the pre-processed image information
  • the binarized edge extraction module binarizes the preprocessed image information, extracts the edge by using the Canny operator, and removes the edge of the small block by using an opening operation to obtain binarized image information
  • the lane line extraction module uses the Hough algorithm to extract a straight line within a preset angle according to the obtained binarized image information, and uses two straight lines with the highest frequency as the lane line;
  • the vehicle state early warning module analyzes whether the vehicle distance from the left and right lanes and the vehicle and lane angle exceed a preset value, and if the distance exceeds the preset value, a distance warning reminder is issued, and if the angle exceeds the preset value, an angle warning reminder is issued.
  • the image signal acquisition module adopts a monocular camera.
  • the vehicle state calculation module includes a vehicle and left and right lane distance calculation module for calculating a distance between the vehicle and the left and right lanes, and a vehicle and lane angle calculation module for calculating a vehicle and lane line angle.
  • the vehicle status warning module includes a vehicle distance warning module for the distance warning reminder and a vehicle angle warning module for the angle warning.
  • the monocular camera is at a distance from the left lane line.
  • FIG. 2 is a top view showing the installation of the vehicle pressure line warning camera and the processing system of the present invention
  • the image processing module includes a sequence pre-processing module, a binarized edge extraction module, a lane line extraction module, and a lane line type judging module;
  • the vehicle state calculation module calculates the vehicle distance from the left and right lanes and the lane angle according to the lane line and the perspective projection geometric relationship extracted by the image processing module, and the calculation is specifically as follows:
  • Step S2 According to the lane line and the image information extracted by the image processing module, the left lane and the right lane 3 are projected on the image plane as the left lane line and the right lane line, and the left lane line and the right lane line are intersected in the blank point in the image. , falling on the horizontal blanking line, the pixel coordinates of the blanking point are A(m, n), and the blanking line intersects the optical axis at the coordinate point D(u x , u y );
  • the vehicle state calculation module includes an angle calculation module and a distance calculation module.
  • the vehicle is at the furthest distance from the left lane 34'.
  • the vehicle is closest to the right lane 35' laterally,
  • dist_threshold is the preset value of the distance warning
  • the vehicle pressure line warning system issues a distance warning reminder
  • ⁇ > ⁇ _threshold, ⁇ _threshold is the preset value of the angle warning
  • the vehicle pressure line warning system issues an angle warning Reminder; if the vehicle presses the white line timeoutline_time is too long, overline_time>max_time, an alert is issued to inform the driver.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

一种车辆压线提前预警系统，包括图像信号采集模块，图像处理模块，车辆状态计算模块和车辆状态预警模块；图像信号采集模块采用单目摄像头采集图像信息，经过预处理之后提取边缘，从边缘中提取车道线并计算真实场景中车辆和车道的横向距离和车辆朝向，从而对驾驶人做出车辆和车道线距离预警和角度预警。该系统的优点在于对设备依赖少，准确度高。

Description

一种车辆压线提前预警系统 技术领域
本发明涉及一种车辆压线提前预警系统。
背景技术
随着汽车在中国社会的普及，据公安部交管局统计，截至2016年底，汽车保有量达1.94亿辆，汽车驾驶人超过3.1亿人。汽车驾驶人驾驶技术参差不齐，不管新手还是老手在不留神不注意的情况下很容易发生交通事故，因此车辆辅助驾驶给汽车驾驶人加添了一个保险。其中车辆压线行驶，一般都是占用对向车道行驶，或占用同向车道行驶，这种行为是不易察觉但是危害巨大的汽车驾驶行为，属于违章行为。压线行驶造成的违章行为，不仅对驾驶人造成经济损失，而且造成驾驶人心理压力。
发明概述
技术问题
目前利用机器视觉的车辆压线预警方法中，多为事先安装好摄像头并对摄像头和车道线的安全距离进行标定，还需要知道摄像头在车内安装高度。
问题的解决方案
技术解决方案
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种辆压线预警系统。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种车辆压线预警系统，包括图像信号采集模块、图像处理模块、车辆状态计算模块和车辆状态预警模块，其特征在于：
所述图像信号采集模块用于采集车前方道路图像信号，并将采集到的信号输送至图像处理模块；
所述图像处理模块包括依次连接图像预处理模块，二值化边缘提取模块，车道线提取模块和车道线类型判断模块；
所述的图像预处理模块对采集得到图像灰度化后中值滤波去除椒盐噪声，得到 预处理的图像信息；
所述的二值化边缘提取模块将经过预处理的图像信息二值化，采用Canny算子提取边缘，采用开操作去除小块边缘，得到二值化的图像信息；
所述的车道线提取模块根据得到的二值化的图像信息，采用Hough算法提取预设角度内的直线，根据出现频率最高的两条直线作为车道线；
所述的车道线类型判断模块利用原始图像颜色特征判断车道线是否为黄实线，通过车道线灰度周期性变换判断虚实线；
所述车辆状态计算模块根据图像处理模块提取的车道线和透视投影几何关系计算车辆距离左右车道距离和相对于车道角度并将计算结果输入车辆状态预警模块；
所述车辆状态预警模块分析车辆距离左右车道距离和车辆与车道角度是否超过预设值，若距离超过预设值则发出距离预警提醒，若角度超过预设值则发出角度预警提醒。
进一步的，所述的图像信号采集模块采用单目摄像头。
进一步的，所述车辆状态计算模块包括用于计算车辆与左右车道距离的车辆与左右车道距离计算模块和用于计算车辆与车道线角度的车辆与车道角度计算模块。
进一步的，所述车辆状态预警模块包括用于距离预警提醒的车辆距离预警模块和用于角度预警提醒车辆角度预警模块。
进一步的，所述车辆状态计算模块根据图像处理模块提取的车道线和透视投影几何关系计算车辆距离左右车道距离和车道角度计算具体为：
步骤S1：将所述单目摄像头安装在车体挡风玻璃处，与左侧车轮距离为b，与车头距离为a，且光轴与水平地面平行；采用张正友标定法，标定得到内参矩阵，其中f为焦距，u x，u y为主点偏置；
步骤S2：根据图像处理模块提取的车道线和图像信息，得到左车道和右车道3在图像平面投影为左车道线和右车道线，左车道线和右车道线在图像中交于消隐点，落在水平消隐线上，在图像坐标系中，消隐点像素坐标为A(m，n)，消隐线与光轴相交于坐标点D(u x，u y)；
步骤S3：根据内参矩阵K、消隐点消隐点像素坐标为，消隐线与图像中轴相交点D(u x，u y)，可得车辆和车道角度；
步骤S4：选取图像上一条线段BC，设定B和C像素坐标为B(m 1，n 1)，C(m 2，n 1)，端点B、C分别在左车道线和右车道线上且线段BC平行于消隐线，可以得到：
单目摄像头与左车道线距离，
单目摄像头与右车道线距离；
车辆与左车道线横向最近距离
车辆与左车道线横向最远距离
车辆与右车道线横向最近距离
车辆与右车道线横向最远距离
其中w为车辆宽度，l为车辆长度；
步骤S5：若dr≤dist_threshold或者dl≤dist_threshold，dist_threshold为距离预警的预设值，车辆压线预警系统发出距离预警提醒；若θ＞θ_threshold，θ_threshold为角度预警的预设值，车辆压线预警系统发出角度预警提醒。
发明的有益效果
有益效果
本发明与现有技术相比具有以下有益效果：
本发明的车辆压线预警提示系统，不需要知道摄像头安装高度，仅需要知道标准道路宽度，实时且有效地计算车辆距离车道线横向距离。具有设计简单，开发容易，可靠性高，不需要对车辆进行改装，对外界依赖少等优点；能够给驾驶员带来便捷和安全的驾驶体验。
对附图的简要说明
附图说明
图1是本发明车辆压线预警摄像头和处理系统安装侧视图
图2是本发明车辆压线预警摄像头和处理系统安装俯视图
图3是本发明中道路线投影几何关系图
图4是本发明中车辆以任意位置行驶在道路中示意图
图5是本发明原理图
发明实施例
本发明的实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
请结合图3、图4和图5，本发明提供一种车辆压线预警系统，包括图像信号采集模块、图像处理模块、车辆状态计算模块和车辆状态预警模块，其特征在于：
所述图像信号采集模块用于采集车前方道路图像信号，并将采集到的信号输送至图像处理模块；
所述图像处理模块包括依次连接图像预处理模块，二值化边缘提取模块，车道线提取模块和车道线类型判断模块；
所述的图像预处理模块对采集得到图像灰度化后中值滤波去除椒盐噪声；
所述的二值化边缘提取模块将经过预处理的图像二值化，采用Canny算子提取边缘，采用开操作去除小块边缘；
所述的车道线提取模块采用Hough算法提取一定角度内的直线，根据出现频率最高的两条直线作为车道线；
所述的车道线类型判断模块利用原始图像颜色特征判断车道线是否为黄实线，通过车道线灰度周期性变换判断虚实线；
所述车辆状态计算模块根据图像处理模块提取的车道线和透视投影几何关系计算车辆距离左右车道距离和相对于车道角度并将计算结果输入车辆状态预警模块；
所述车辆状态预警模块分析车辆距离左右车道距离和车辆与车道角度是否超过 预设值，若距离超过预设值则发出距离预警提醒，若角度超过预设值则发出角度预警提醒。
在本发明一实施例中，进一步的，所述的图像信号采集模块采用单目摄像头。
在本发明一实施例中，进一步的，所述车辆状态计算模块包括用于计算车辆与左右车道距离的车辆与左右车道距离计算模块和用于计算车辆与车道线角度的车辆与车道角度计算模块。
在本发明一实施例中，进一步的，所述车辆状态预警模块包括用于距离预警提醒的车辆距离预警模块和用于角度预警提醒车辆角度预警模块。
在本发明一实施例中，进一步的，所述车辆状态计算模块根据图像处理模块提取的车道线和透视投影几何关系计算车辆距离左右车道距离和车道角度计算具体为：
步骤S1：将所述单目摄像头安装在车体挡风玻璃处，与左侧车轮距离为b，与车头距离为a，且光轴与水平地面平行；采用张正友标定法，标定得到内参矩阵，其中f为焦距，u x，u y为主点偏置；
步骤S2：根据图像处理模块提取的车道线和图像信息，得到左车道和右车道3在图像平面投影为左车道线和右车道线，左车道线和右车道线在图像中交于消隐点，落在水平消隐线上，消隐点像素坐标为A(m，n)，消隐线与光轴相交于坐标点D(u x，u y)；
步骤S3：根据内参矩阵K、消隐点消隐点像素坐标为A(m，n)，消隐线与图像中轴相交点D(u x，u y)，可得车辆和车道角度；
步骤S4：选取图像上一条线段BC，设定B和C像素坐标为B(m 1，n 1)，C(m 2，n 1)，端点B、C分别在左车道线和右车道线上且线段BC平行于消隐线，可以得到：
单目摄像头与左车道线距离，
单目摄像头与右车道线距离；
车辆与左车道线横向最近距离
车辆与左车道线横向最远距离
车辆与右车道线横向最近距离
车辆与右车道线横向最远距离
其中w为车辆宽度，l为车辆长度；
步骤S5：若dr≤dist_threshold或者dl≤dist_threshold，dist_threshold为距离预警的预设值，车辆压线预警系统发出距离预警提醒；若θ＞θ_threshold，θ_threshold为角度预警的预设值，车辆压线预警系统发出角度预警提醒。
为了让一般技术人员更好的理解本发明的技术方案，以下结合附图对本发明进行详细介绍。
参考图1、2，在本发明一实施例中，车体30停在水平地面33上，摄像头31安装在车体30挡风玻璃处，与左侧车轮距离为b，与车头距离为a。摄像头31的光轴32与水平地面33平行且与车身平行。摄像头31采用张正友标定法，标定得到内参矩阵，其中f为焦距，u x，u y为主点偏置。图像信号由摄像头31采集得到。
图像处理模块包括图像预处理去噪，二值化边缘提取，Hough车道线提取，车道线类型判断。车道线提取之前先对图像进行预处理，将RGB图像转为灰度图，3×3中值滤波去除椒盐噪声干扰，图像二值化后使用Canny算子提取图像中的边缘，运用开操作处理图像去除小边缘，在限定角度上用Hough提取车道线。在RGB原图像车道线位置提取颜色特征判断车道线为黄线还是白线，根据车道线灰度值亮度周期性变换判断车道线为虚线还是实线。
参考图4，车体30以角度θ行驶在左侧车道34’和右侧车道35’之间，道路宽度为r。参考图3，左车道34’和右车道35’在图像平面37投影为左车道线34和右车道线35。左车道线34和右车道线35在图像37中交于消隐点A，落在消隐线36上。假定A点像素坐标A(m，n)，D点坐标D(u x，u y)。
车辆状态计算模块包括角度计算模块和距离计算模块。
角度计算模块中，车辆角度和车道角度。
距离计算模块中，参考图3，截取图像上一挑线段BC，假定B和C像素坐标为B(m 1，n 1)，C(m 2，n 1)，端点B、C在左车道线34和右车道线35上且平行于消隐线36。计算相机距离左车道34’的距离，
根据图1、2中车辆尺寸宽w长l和摄像机位置计算车辆与左车道34’横向距离dl、dl’，车辆与右车道35’横向距离dr、dr’。参考4所示，车辆与左车道34’横向最近距离，
车辆与左车道34’横向最远距离。
车辆与右车道35’横向最近距离，
车辆与右车道35’横向最远距离
若dr≤dist_threshold或者dl≤dist_threshold，dist_threshold为距离预警的预设值，车辆压线预警系统发出距离预警提醒；若θ＞θ_threshold，θ_threshold为角度预警的预设值，车辆压线预警系统发出角度预警提醒；若车辆压白虚线时间overline_time过长，overline_time＞max_time，则发出警报通知驾驶员。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (5)

  1. 一种车辆压线预警系统，包括图像信号采集模块、图像处理模块、车辆状态计算模块和车辆状态预警模块，其特征在于：
    所述图像信号采集模块用于采集车前方道路图像信号，并将采集到的信号输送至图像处理模块；
    所述图像处理模块包括依次连接图像预处理模块，二值化边缘提取模块，车道线提取模块和车道线类型判断模块；
    所述的图像预处理模块对采集得到图像信息灰度化后中值滤波去除椒盐噪声，得到预处理的图像信息；
    所述的二值化边缘提取模块将经过预处理的图像信息二值化，采用Canny算子提取边缘，采用开操作去除小块边缘，得到二值化的图像信息；
    所述的车道线提取模块根据得到的二值化的图像信息，采用Hough算法提取预设角度内的直线，根据出现频率最高的两条直线作为车道线；
    所述车辆状态计算模块根据图像处理模块提取的车道线和透视投影几何关系计算车辆距离左右车道距离和相对于车道角度并将计算结果输入车辆状态预警模块；
    所述车辆状态预警模块分析车辆距离左右车道距离和车辆与车道角度是否超过预设值，若距离超过预设值则发出距离预警提醒，若角度超过预设值则发出角度预警提醒。
  2. 根据权利要求1所述的车辆压线预警系统，其特征在于：所述的图像信号采集模块采用单目摄像头。
  3. 根据权利要求2所述的车辆压线预警系统，其特征在于：所述车辆状态计算模块包括用于计算车辆与左右车道距离的车辆与左右车道距离计算模块和用于计算车辆与车道线角度的车辆与车道角度计算模块。
  4. 根据权利要求3所述的车辆压线预警系统，其特征在于：所述车辆 状态预警模块包括用于距离预警提醒的车辆距离预警模块和用于角度预警提醒车辆角度预警模块。
  5. 根据权利要求4所述的车辆压线预警系统，其特征在于：所述车辆状态计算模块根据图像处理模块提取的车道线和透视投影几何关系计算车辆距离左右车道距离和车道角度计算具体为：
    步骤S1：将所述单目摄像头安装在车体挡风玻璃处，与左侧车轮距离为b，与车头距离为a，且光轴与水平地面平行；采用张正友标定法，标定得到内参矩阵
    Figure PCTCN2018119055-appb-100001
    ，其中f为焦距，u x，u y为主点偏置；
    步骤S2：根据图像处理模块提取的车道线和图像信息，得到路面上的左车道线和右车道线在平面投影为图像中的左车道线和右车道线，左车道线和右车道线在图像中交于消隐点，落在水平消隐线上，在图像坐标系中，消隐点像素坐标为A(m，n)，消隐线与光轴相交于坐标点D(u x，u y)；
    步骤S3：根据内参矩阵K、消隐点消隐点像素坐标为A(m，n)，消隐线与图像中轴相交点D(u x，u y)，可得车辆和车道角度
    Figure PCTCN2018119055-appb-100002
    步骤S4：选取图像上一条线段BC，设定B和C像素坐标为B(m 1，n 1)，C(m 2，n 1)，端点B、C分别在左车道线和右车道线上且线段BC平行于消隐线，可以得到：
    单目摄像头与左车道线距离
    Figure PCTCN2018119055-appb-100003
    单目摄像头与右车道线距离
    Figure PCTCN2018119055-appb-100004
    车辆与左车道线横向最近距离：
    Figure PCTCN2018119055-appb-100005
    车辆与左车道线横向最远距离：
    Figure PCTCN2018119055-appb-100006
    车辆与右车道线横向最近距离：
    Figure PCTCN2018119055-appb-100007
    车辆与右车道线横向最远距离：
    Figure PCTCN2018119055-appb-100008
    其中w为车辆宽度，l为车辆长度；
    步骤S5：若dr≤dist_threshold或者dl≤dist_threshold，dist_threshold为距离预警的预设值，车辆压线预警系统发出距离预警提醒；若θ＞θ_threshold，θ_threshold为角度预警的预设值，车辆压线预警系统发出角度预警提醒。
PCT/CN2018/119055 2018-04-18 2018-12-21 一种车辆压线提前预警系统 WO2019200938A1 (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810345901.2 2018-04-18
CN201810345901.2A CN108528336B (zh) 2018-04-18 2018-04-18 一种车辆压线提前预警系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2019200938A1 true WO2019200938A1 (zh) 2019-10-24

Family

ID=63481341

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/CN2018/119055 WO2019200938A1 (zh) 2018-04-18 2018-12-21 一种车辆压线提前预警系统

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN108528336B (zh)
WO (1) WO2019200938A1 (zh)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111401186A (zh) * 2020-03-10 2020-07-10 北京精英智通科技股份有限公司 一种车辆压线检测系统及方法
CN112793571A (zh) * 2021-01-28 2021-05-14 北京信息科技大学 一种基于fpga系统的车道线识别装置和方法
CN113378735A (zh) * 2021-06-18 2021-09-10 北京东土科技股份有限公司 一种道路标识线识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN113781401A (zh) * 2021-08-17 2021-12-10 浙江工业大学 一种无人车车辆偏移预警方法和系统
CN114475641A (zh) * 2022-04-15 2022-05-13 天津所托瑞安汽车科技有限公司 车道偏离预警方法、装置、控制装置及存储介质
CN114820526A (zh) * 2022-04-28 2022-07-29 广东电网有限责任公司 一种输电线路施工隐患的检测管理方法、装置及系统
CN114937372A (zh) * 2022-05-18 2022-08-23 安徽蔚来智驾科技有限公司 一种车辆定位系统、定位方法、车辆和存储介质

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108528336B (zh) * 2018-04-18 2021-05-18 福州大学 一种车辆压线提前预警系统
CN109572715A (zh) * 2018-11-01 2019-04-05 北京海纳川汽车部件股份有限公司 自动驾驶车辆的车道偏离预警方法、装置及自动驾驶车辆
CN111376902B (zh) * 2018-12-29 2021-07-27 浙江吉利控股集团有限公司 一种自动驾驶的车道保持方法及系统
CN110596741A (zh) * 2019-08-05 2019-12-20 深圳华桥智能设备科技有限公司 车辆定位方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112026649A (zh) * 2020-01-16 2020-12-04 西安文理学院 一种基于图像处理的车道检测系统
CN112562406B (zh) * 2020-11-27 2022-08-16 众安在线财产保险股份有限公司 一种越线行驶的识别方法及装置
CN112693452B (zh) * 2021-01-04 2022-05-13 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 一种车辆控制方法和装置
CN113449635B (zh) * 2021-06-28 2023-10-31 吉林大学 一种基于驾驶习惯的车道偏离预警方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103448724A (zh) * 2013-08-23 2013-12-18 奇瑞汽车股份有限公司 车道偏离预警方法和装置
CN104129389A (zh) * 2014-08-06 2014-11-05 中电海康集团有限公司 一种有效判别车辆行驶状态的方法及其装置
CN105539293A (zh) * 2016-02-03 2016-05-04 北京中科慧眼科技有限公司 车道偏离预警方法和装置及汽车驾驶辅助系统
US20160121889A1 (en) * 2014-10-29 2016-05-05 Denso Corporation Travel lane marking recognition system
CN108528336A (zh) * 2018-04-18 2018-09-14 福州大学 一种车辆压线提前预警系统

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102303609B (zh) * 2011-06-16 2013-11-06 广东铁将军防盗设备有限公司 车道偏离预警系统及方法
CN102521589B (zh) * 2011-11-18 2013-06-12 深圳市宝捷信科技有限公司 一种车道线检测的方法及系统
CN103389733A (zh) * 2013-08-02 2013-11-13 重庆市科学技术研究院 一种基于机器视觉的车辆巡线方法及系统
US20160048966A1 (en) * 2014-08-13 2016-02-18 Bendix Commercial Vehicle Systems Llc Learning the distance between cameras for articulated vehicles
CN105718872B (zh) * 2016-01-15 2020-02-04 武汉光庭科技有限公司 两侧车道快速定位及检测车辆偏转角度的辅助方法及系统
US10481255B2 (en) * 2016-08-09 2019-11-19 Aptiv Technologies Limited Trailer dimension estimation with two dimensional radar and camera
CN107066952A (zh) * 2017-03-15 2017-08-18 中山大学 一种车道线检测方法
CN107284455B (zh) * 2017-05-16 2019-06-21 浙江理工大学 一种基于图像处理的adas系统
CN107577996A (zh) * 2017-08-16 2018-01-12 中国地质大学（武汉） 一种车辆驾驶路径偏移的识别方法及系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103448724A (zh) * 2013-08-23 2013-12-18 奇瑞汽车股份有限公司 车道偏离预警方法和装置
CN104129389A (zh) * 2014-08-06 2014-11-05 中电海康集团有限公司 一种有效判别车辆行驶状态的方法及其装置
US20160121889A1 (en) * 2014-10-29 2016-05-05 Denso Corporation Travel lane marking recognition system
CN105539293A (zh) * 2016-02-03 2016-05-04 北京中科慧眼科技有限公司 车道偏离预警方法和装置及汽车驾驶辅助系统
CN108528336A (zh) * 2018-04-18 2018-09-14 福州大学 一种车辆压线提前预警系统

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111401186A (zh) * 2020-03-10 2020-07-10 北京精英智通科技股份有限公司 一种车辆压线检测系统及方法
CN111401186B (zh) * 2020-03-10 2024-05-28 北京精英智通科技股份有限公司 一种车辆压线检测系统及方法
CN112793571A (zh) * 2021-01-28 2021-05-14 北京信息科技大学 一种基于fpga系统的车道线识别装置和方法
CN113378735A (zh) * 2021-06-18 2021-09-10 北京东土科技股份有限公司 一种道路标识线识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN113378735B (zh) * 2021-06-18 2023-04-07 北京东土科技股份有限公司 一种道路标识线识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN113781401A (zh) * 2021-08-17 2021-12-10 浙江工业大学 一种无人车车辆偏移预警方法和系统
CN114475641A (zh) * 2022-04-15 2022-05-13 天津所托瑞安汽车科技有限公司 车道偏离预警方法、装置、控制装置及存储介质
CN114475641B (zh) * 2022-04-15 2022-06-28 天津所托瑞安汽车科技有限公司 车道偏离预警方法、装置、控制装置及存储介质
CN114820526A (zh) * 2022-04-28 2022-07-29 广东电网有限责任公司 一种输电线路施工隐患的检测管理方法、装置及系统
CN114937372A (zh) * 2022-05-18 2022-08-23 安徽蔚来智驾科技有限公司 一种车辆定位系统、定位方法、车辆和存储介质
CN114937372B (zh) * 2022-05-18 2023-09-05 安徽蔚来智驾科技有限公司 一种车辆定位系统、定位方法、车辆和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN108528336A (zh) 2018-09-14
CN108528336B (zh) 2021-05-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2019200938A1 (zh) 一种车辆压线提前预警系统
CN108776767B (zh) 一种有效判别车辆压线及预先提示系统
KR102227843B1 (ko) 차선 이탈 경보 시스템의 동작방법
CN101608924B (zh) 一种基于灰度估计和级联霍夫变换的车道线检测方法
TWI417207B (zh) Image - based obstacle detection reversing warning system and method
US9591274B2 (en) Three-dimensional object detection device, and three-dimensional object detection method
CN110517521A (zh) 一种基于路车融合感知的车道偏离预警方法
JP4992990B2 (ja) 区画線検出装置
CN102556066B (zh) 一种客运车辆车道偏离预警装置及其判断方法
CN103077384A (zh) 一种车标定位识别的方法与系统
CN109606346A (zh) 一种自动驾驶的车道保持系统
CN101750049A (zh) 基于道路和车辆自身信息的单目视觉车距测量方法
CN107316486A (zh) 基于双摄像头的无人驾驶汽车视觉识别系统
CN201825037U (zh) 高速公路车辆的车道偏离报警装置
CN109522847A (zh) 一种基于深度图的轨道和道路障碍物检测方法
CN102306293A (zh) 基于面部图像识别技术的评判实际道路驾驶员考试的方法
US9830518B2 (en) Lane mark recognition device
CN105654073A (zh) 一种基于视觉检测的速度自动控制方法
CN106864458A (zh) 一种自动绕障系统及方法、智能汽车
US20150324651A1 (en) Three-dimensional object detection device and three-dimensional object detection method
CN105966314B (zh) 基于双低成本摄像头的车道偏离预警方法
KR20130000023A (ko) 영상의 장면 정보를 이용한 전방 차량 검출 방법
CN105059184A (zh) 客运车辆弯道侧翻早期预警与主动防控装置及其判断方法
CN109376734B (zh) 一种基于车牌角点特征的道路救援装备正方位拖牵诱导方法
JP2002160598A (ja) 車外監視装置

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 18915587

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 18915587

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1