CN108162867A - 一种车道识别系统及车道识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种车道识别系统及车道识别方法,属于车辆领域。该车道识别系统包括:流媒体后视镜系统,用于实时采集车辆两侧后方和正后方的图像数据;图像处理模块,用于接收并处理流媒体后视镜系统采集的图像数据,以分别获得车辆的两侧后方车道线信息和正后方车道线信息;数据融合模块,用于根据车道线信息进行数据融合,计算出流媒体后视镜系统的车道线识别结果;控制模块,用于根据车道线识别结果计算控制策略;和执行机构,用于根据所述控制策略执行相应的动作。本发明还提供了相应的车道识别方法。本发明的车道识别系统及车道识别方法,利用流媒体后视镜系统实时检测车辆后方的图像数据,能够避免遮挡,有效提高车道识别系统的检测率。
Description
技术领域
本发明涉及车辆领域,特别是涉及一种车道识别系统及车道识别方法。
背景技术
车道保持辅助技术已经在车辆智能控制方面进行了广泛的应用,对保障车辆安全起到十分重要的作用,其中,车道识别技术是车道保持辅助系统重要的组成部分。
现有技术中多采用前置摄像头检测车辆前方的车道线,并依据检测结果对车辆进行纠偏控制。
但是,因前置摄像头检测车道线受环境影响较大,尤其在前车遮挡的情况先,无法正确检测出车道线。
发明内容
本发明的一个目的是要提供一种车道识别系统,能够大幅提高车道线检测率。
本发明的另一个目的是要提供一种能够有效提高车道线检率的车道识别方法。
特别地,本发明提供了一种车道识别系统,包括:
流媒体后视镜系统,用于实时采集车辆两侧后方和正后方的图像数据,并将所述图像数据发送给图像处理模块;
图像处理模块,与所述流媒体后视镜系统相连,用于接收并处理所述流媒体后视镜系统采集的图像数据,以分别获得所述车辆的两侧后方车道线信息和正后方车道线信息;
数据融合模块,与所述图像处理模块相连,用于根据所述两侧后方车道线信息和所述正后方车道线信息进行数据融合,计算出所述流媒体后视镜系统的车道线识别结果;
控制模块,与所述数据融合模块相连,用于根据所述流媒体后视镜系统的车道线识别结果计算控制策略;和
执行机构,与所述控制模块相连,用于根据所述控制策略执行相应的动作。
可选地,所述流媒体后视镜系统包括:
左侧流媒体摄像头,安装于所述车辆的外侧的左后视镜处,用于采集所述车辆左侧后方的图像数据并发送至与其相连的第一图像处理模块;
右侧流媒体摄像头,安装于所述车辆的外侧的右后视镜处,用于采集所述车辆右侧后方的图像数据并发送至与其相连的第二图像处理模块;和
后侧流媒体摄像头,安装于所述车辆的正后方,用于采集车辆正后方的图像数据并发送至与其相连的第三图像处理模块。
可选地,所述流媒体后视镜系统还包括:
显示屏,安装于所述车辆内,用于接收所述左侧流媒体摄像头、所述右侧流媒体摄像头和所述后侧流媒体摄像头所采集的图像数据,并实时显示相应的图像。
可选地,所述执行机构包括方向盘和/或报警器。
可选地,还包括:
前置摄像头,用于实时采集所述车辆前方的图像数据;
第四图像处理模块,与所述前置摄像头相连,用于接收并处理所述前置摄像头采集的图像数据,以获得所述前置摄像头的车道线信息;
所述控制模块,分别与所述图像处理模块和第四图像处理模块相连,用于根据所述流媒体后视镜系统的车道线识别结果和所述前置摄像头的车道线信息进行数据融合并计算出最终车道线识别结果,并根据所述最终车道线识别结果计算最终控制策略。
特别地,本发明还提供了一种用于上述的车道识别系统的车道识别方法,包括以下步骤:
所述流媒体后视镜系统实时采集所述车辆两侧后方和正后方的图像数据并发送给所述图像处理模块;
所述图像处理模块接收并处理所述流媒体后视镜系统采集的图像数据,以分别获得所述车辆的两侧后方车道线信息和正后方车道线信息;
所述数据融合模块根据所述两侧后方车道线信息和所述正后方车道线信息进行数据融合,并计算出所述流媒体后视镜系统的车道线识别结果;
所述控制模块根据所述流媒体后视镜系统的车道线识别结果计算控制策略;
所述执行机构根据所述控制策略执行相应的动作。
可选地,所述流媒体后视镜系统包括左侧流媒体摄像头、右侧流媒体摄像头和后侧流媒体摄像头,
所述左侧流媒体摄像头采集所述车辆左侧后方的第一图像数据,并将所述第一图像数据发送至与所述左侧流媒体摄像头相连的第一图像处理模块;
所述右侧流媒体摄像头采集所述车辆右侧后方的第二图像数据,并将所述第二图像数据发送至与所述右侧流媒体摄像头相连的第二图像处理模块;
所述后侧流媒体摄像头采集车辆正后方的第三图像数据,并将所述第三图像数据发送至与所述后侧流媒体摄像头相连的第三图像处理模块。
可选地,所述流媒体后视镜系统的显示屏接收所述左侧流媒体摄像头、所述右侧流媒体摄像头和所述后侧流媒体摄像头所采集的图像数据,并实时显示相应的图像。
可选地,所述图像处理模块在预设的车道线检测区域内处理所述流媒体后视镜系统采集的图像数据。
可选地,还包括:
所述流媒体后视镜系统采集图像数据时,所述车辆的前置摄像头也实时采集所述车辆前方的图像数据;
与所述前置摄像头相连的图像处理模块接收并处理所述前置摄像头采集的图像数据,以获得所述前置摄像头的车道线信息;
所述控制模块根据所述流媒体后视镜系统的车道线识别结果和所述前置摄像头的车道线信息进行数据融合并计算出最终车道线识别结果,根据所述最终车道线识别结果计算最终控制策略。
传统的车道线检测通常采用前置摄像头进行检测,但在车辆处于逆光行驶或者车费车辆遮挡车道线时,其检测率极低。而本发明的所述流媒体后视镜系统用于采集车辆两侧后方即和正后方的图像信息,监控范围为车辆两侧后方的区域,周边车辆的遮挡率极低,可以大幅度提高车道线检测率。
进一步地,本发明中所述正后方车道线信息与侧后方车道线信息进行数据融合后,再与前置摄像头的车道线信息进行二次数据融合,依据四个摄像头检测结果的置信度进行投票,选择最优检测结果作为最终车道线识别结果输出。这样在前置摄像头处于逆光时,检测车道线信息不准确时,流媒体后视镜系统的左侧流媒体摄像头、右侧流媒体摄像头和后侧流媒体摄像头可以与其互补,从而大大提高识别率。
进一步地,本发明的车道识别系统可以作为流媒体后视镜的扩展应用使用,也就是说在车辆配备流媒体后视镜时,只需对车辆控制线路部分进行相应的改造,本发明需要增加的硬件成本极低。
本发明的车道识别方法通过所述流媒体后视镜系统实时采集车辆两侧后方和正后方的图像数据,有效解决了逆光和遮挡的问题,从而大幅提升车道识别系统的检测率。
根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述,本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。
附图说明
后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解,这些附图未必是按比例绘制的。附图中:
图1是根据本发明一个实施例的车道识别系统的系统框图;
图2是根据本发明另一个实施例的车道识别系统的系统框图;
图3是根据本发明一个实施例的车道识别方法的流程图;
图4是根据本发明一个实施例的左侧流媒体摄像头和右侧流媒体摄像头的检测原理示意图;
图5是根据本发明一个实施例的后侧流媒体摄像头的检测原理示意图;
图6是根据本发明另一个实施例的车道识别方法的流程图。
具体实施方式
图1是根据本发明一个实施例的车道识别系统的系统框图。如图1所示,所述车道识别系统包括流媒体后视镜系统10、图像处理模块20、数据融合模块30、控制模块40和执行机构50。所述流媒体后视镜系统10用于实时采集车辆两侧后方和正后方的图像数据,并将所述图像数据发送给图像处理模块20。所述图像处理模块20与所述流媒体后视镜系统10相连,用于接收并处理所述流媒体后视镜系统10采集的图像数据,以分别获得所述车辆的两侧后方车道线信息和正后方车道线信息。所述数据融合模块30与所述图像处理模块20相连,用于根据所述两侧后方车道线信息和所述正后方车道线信息进行数据融合,计算出所述流媒体后视镜系统10的车道线识别结果。所述控制模块40与所述数据融合模块30相连,用于根据所述流媒体后视镜系统10的车道线识别结果计算控制策略。所述执行机构50与所述控制模块40相连,用于根据所述控制策略执行相应的动作。所述数据融合模块30和所述控制模块40也可以集成为一个模块。
传统的车道线检测均采用前置摄像头进行车道检测,在车辆逆光行驶或者前方车道线被遮挡时,车道线的检测率极低。本发明的车道识别系统配置了流媒体后视镜系统10,所述流媒体后视镜系统10能实时采集车辆两侧后方和正后方的图像数据,有效解决了逆光和遮挡的问题,从而大幅提升车道识别系统的检测率。
需要说明的是,本发明的车道识别系统可以作为流媒体后视镜的扩展应用使用,也就是说在车辆配备流媒体后视镜时,只需对车辆控制线路部分进行相应的改造,本发明需要增加的硬件成本极低。
图2是根据本发明另一个实施例的车道识别系统的系统框图。如图2所示,在另一个实施例中,所述流媒体后视镜系统10包括左侧流媒体摄像头11、右侧流媒体摄像头12和后侧流媒体摄像头13。所述左侧流媒体摄像头11安装于所述车辆的外侧的左后视镜处,用于采集所述车辆左侧后方的图像数据并发送至与其相连的第一图像处理模块21。所述右侧流媒体摄像头12安装于所述车辆的外侧的右后视镜处,用于采集所述车辆右侧后方的图像数据并发送至与其相连的第二图像处理模块22。所述后侧流媒体摄像头13安装于所述车辆的正后方,用于采集车辆正后方的图像数据并发送至与其相连的第三图像处理模块23。
在本发明未示出的实施例中,所述第一图像处理模块21、所述第二图像处理模块22和所述第三图像处理模块23可以集成在一个图像处理模块上。
由于流媒体摄像头具有高清并且拍摄距离远的特点,使得本发明的流媒体后视镜系统10能够获取更为准确、范围更大的图像数据,为车道识别系统提供可靠的数据来源。
进一步地,本发明的流媒体后视镜系统10的左侧流媒体摄像头11和右侧流媒体摄像头12分别只检测一条车道线,在行驶过程中,后方车辆最多遮挡一条车道线,即当后方车辆出现压线行驶时只会遮挡一条车道线,当后方车辆在车道线内行驶时,则不会遮挡车道线。这样可以有效解决因非本车遮挡车道线而造成的车道线无法识别的问题。同时后侧流媒体摄像头13还可以检测车辆正后方的图像数据,获取正后方车道线信息,即车辆后方的两条车道线,所述正后方车道线信息与侧后方车道线信息和进行数据融合,根据三个摄像头的置信度确定车道线识别结果,降低了系统的误检率。
在一个实施例中,如图2所示,所述流媒体后视镜系统10还包括显示屏14,安装于所述车辆内的驾驶员可视范围内,可以安装于传统的车内后视镜的位置,用于实时显示所述车辆两侧及正后方的图像。在另一实施例中所述显示屏14接收所述左侧流媒体摄像头11、所述右侧流媒体摄像头12和所述后侧流媒体摄像头13所采集的图像数据,并实时显示相应的图像,方便驾驶员观察后方行车环境。
如图2所示,在本发明的另一个实施例中,所述车道识别系统还包括前置摄像头60和第四图像处理模块24。所述前置摄像头60用于实时采集所述车辆前方的图像数据。所述第四图像处理模块24与所述前置摄像头60相连,用于接收并处理所述前置摄像头60采集的图像数据,以获得所述前置摄像头60的车道线信息。所述控制模块40分别与所述数据融合模块30和第四图像处理模块24相连,用于根据所述流媒体后视镜系统10的车道线识别结果和所述前置摄像头60的车道线信息进行数据融合并计算出最终车道线识别结果,并根据所述最终车道线识别结果计算最终控制策略。
也就是说,本方案中所述正后方车道线信息与侧后方车道线信息和进行数据融合后,再与前置摄像头60的车道线信息进行二次数据融合,依据四个摄像头检测结果的置信度进行投票,选择最优检测结果作为最终车道线识别结果输出。这样在前置摄像头60处于逆光时,检测车道线信息不准确时,流媒体后视镜系统10的左侧流媒体摄像头11、右侧流媒体摄像头12和后侧流媒体摄像头13可以与其互补,从而大大提高识别率。
所述车道识别系统的执行机构50可以是方向盘和/或报警器等,用于根据所述判断模块的判断结果执行相应的动作。当车道识别系统识别出车辆压线时,报警器发出声音报警,方向盘自动纠偏等。在实际应用中,能够作为执行机构50的车辆部件还有很多,本发明不做限定。
图3是根据本发明一个实施例的车道识别方法的流程图。如图3所示,本发明还提供了一种应用于上述的车道识别系统的车道识别方法,包括以下步骤:
S10:所述流媒体后视镜系统10实时采集所述车辆两侧后方和正后方的图像数据并发送给所述图像处理模块20。
S20:所述图像处理模块20接收并处理所述流媒体后视镜系统10采集的图像数据,以分别获得所述车辆的两侧后方车道线信息和正后方车道线信息。
S30:所述数据融合模块30根据所述两侧后方车道线信息和所述正后方车道线信息进行数据融合,并计算出所述流媒体后视镜系统10的车道线识别结果。
S40:所述控制模块40根据所述流媒体后视镜系统10的车道线识别结果计算控制策略。
S50:所述执行机构50根据所述控制策略执行相应的动作。
本发明的车道识别方法通过所述流媒体后视镜系统10实时采集车辆两侧后方和正后方的图像数据,有效解决了逆光和遮挡的问题,从而大幅提升车道识别系统的检测率。
在一个实施例中,所述流媒体后视镜系统10包括左侧流媒体摄像头11、右侧流媒体摄像头12和后侧流媒体摄像头13,所述左侧流媒体摄像头11采集所述车辆左侧后方的第一图像数据,并将所述第一图像数据发送至与所述左侧流媒体摄像头11相连的第一图像处理模块21;所述右侧流媒体摄像头12采集所述车辆右侧后方的第二图像数据,并将所述第二图像数据发送至与所述右侧流媒体摄像头12相连的第二图像处理模块22;所述后侧流媒体摄像头13采集车辆正后方的第三图像数据,并将所述第三图像数据发送至与所述后侧流媒体摄像头13相连的第三图像处理模块23。
本发明的车道识别方法,通过安装在车辆外部的后视镜处的左侧流媒体摄像头11、右侧流媒体摄像头12以及安装在车辆正后方的后侧流媒体摄像头13获取车辆后方的车道线信息,车辆后方的车道线不容易被遮挡,能够为车道识别提供更为稳定的数据来源,从而提高车道线的检测率。
在一个实施例中,所述流媒体后视镜系统10的显示屏14接收所述左侧流媒体摄像头11、所述右侧流媒体摄像头12和所述后侧流媒体摄像头13所采集的图像数据,并实时显示相应的图像,方便驾驶员观察后方行车环境。
图4是根据本发明一个实施例的左侧流媒体摄像头和右侧流媒体摄像头的检测原理示意图。图5是根据本发明一个实施例的后侧流媒体摄像头的检测原理示意图。图4和图5中的虚线表示车道线,图4中三角形区域为左侧流媒体摄像头11和右侧流媒体摄像头12的探测区域,图5中梯形区域为后侧流媒体摄像头13的探测区域。在一个实施例中,所述第一图像处理模块21和第二图像处理模块22在预设的车道线检测区域(ROI,见图4中的矩形区域)内处理左侧流媒体摄像头11和右侧流媒体摄像头12所采集的图像数据,所述第三图像处理模块23在预设的车道线检测区域(ROI,见图5中的梯形区域)内处理侧流媒体摄像头13采集的图像数据。即在S20中是对车道线检测区域的图像数据进行处理的,所述车道线检测区域一般选择在探测区域中检测数据较为清晰并且离车稍远的区域范围内,通过设置所述车道线检测区域使得数据检测和处理更有针对性,从而提高数据处理效率。
图6是根据本发明另一个实施例的车道识别方法的流程图。如图6所示,在本发明的另一个实施例中,所述车道识别方法具体包括以下步骤:
S11:所述流媒体后视镜系统10采集图像数据时,所述车辆的前置摄像头60也实时采集所述车辆前方的图像数据。
S21:执行S20的同时,与所述前置摄像头60相连的第四图像处理模块24接收并处理所述前置摄像头60采集的图像数据,以获得所述前置摄像头60的车道线信息。
执行步骤S30。
S41:所述控制模块40根据所述流媒体后视镜系统10的车道线信息和所述前置摄像头60的车道线信息进行数据融合并计算出最终车道线识别结果,根据所述最终车道线识别结果计算最终控制策略。
执行步骤S50。
在流媒体后视镜系统10的三个摄像头的车道线信息进行一次数据融合后,再与前置摄像头60的车道线信息进行二次数据融合,依据四个摄像头检测结果的置信度进行投票,选择最优检测结果作为最终车道线识别结果输出。这样在前置摄像头60处于逆光时,检测车道线信息不准确时,流媒体后视镜系统10的左侧流媒体摄像头11、右侧流媒体摄像头12和后侧流媒体摄像头13可以与其互补,从而大大提高识别率。
至此,本领域技术人员应认识到,虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例,但是,在不脱离本发明精神和范围的情况下,仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此,本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。
Claims (10)
1.一种车道识别系统,其特征在于,包括:
流媒体后视镜系统,用于实时采集车辆两侧后方和正后方的图像数据,并将所述图像数据发送给图像处理模块;
图像处理模块,与所述流媒体后视镜系统相连,用于接收并处理所述流媒体后视镜系统采集的图像数据,以分别获得所述车辆的两侧后方车道线信息和正后方车道线信息;
数据融合模块,与所述图像处理模块相连,用于根据所述两侧后方车道线信息和所述正后方车道线信息进行数据融合,计算出所述流媒体后视镜系统的车道线识别结果;
控制模块,与所述数据融合模块相连,用于根据所述流媒体后视镜系统的车道线识别结果计算控制策略;和
执行机构,与所述控制模块相连,用于根据所述控制策略执行相应的动作。
2.根据权利要求1所述的车道识别系统,其特征在于,所述流媒体后视镜系统包括:
左侧流媒体摄像头,安装于所述车辆的外侧的左后视镜处,用于采集所述车辆左侧后方的图像数据并发送至与其相连的第一图像处理模块;
右侧流媒体摄像头,安装于所述车辆的外侧的右后视镜处,用于采集所述车辆右侧后方的图像数据并发送至与其相连的第二图像处理模块;和
后侧流媒体摄像头,安装于所述车辆的正后方,用于采集车辆正后方的图像数据并发送至与其相连的第三图像处理模块。
3.根据权利要求2所述的车道识别系统,其特征在于,所述流媒体后视镜系统还包括:
显示屏,安装于所述车辆内,用于接收所述左侧流媒体摄像头、所述右侧流媒体摄像头和所述后侧流媒体摄像头所采集的图像数据,并实时显示相应的图像。
4.根据权利要求1所述的车道识别系统,其特征在于,所述执行机构包括方向盘和/或报警器。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的车道识别系统,其特征在于,还包括:
前置摄像头,用于实时采集所述车辆前方的图像数据;
第四图像处理模块,与所述前置摄像头相连,用于接收并处理所述前置摄像头采集的图像数据,以获得所述前置摄像头的车道线信息;
所述控制模块,分别与所述图像处理模块和第四图像处理模块相连,用于根据所述流媒体后视镜系统的车道线识别结果和所述前置摄像头的车道线信息进行数据融合并计算出最终车道线识别结果,并根据所述最终车道线识别结果计算最终控制策略。
6.一种用于权利要求1-5中任一项所述的车道识别系统的车道识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
所述流媒体后视镜系统实时采集所述车辆两侧后方和正后方的图像数据并发送给所述图像处理模块;
所述图像处理模块接收并处理所述流媒体后视镜系统采集的图像数据,以分别获得所述车辆的两侧后方车道线信息和正后方车道线信息;
所述数据融合模块根据所述两侧后方车道线信息和所述正后方车道线信息进行数据融合,并计算出所述流媒体后视镜系统的车道线识别结果;
所述控制模块根据所述流媒体后视镜系统的车道线识别结果计算控制策略;
所述执行机构根据所述控制策略执行相应的动作。
7.根据权利要求6所述的车道识别方法,其特征在于,所述流媒体后视镜系统包括左侧流媒体摄像头、右侧流媒体摄像头和后侧流媒体摄像头,
所述左侧流媒体摄像头采集所述车辆左侧后方的第一图像数据,并将所述第一图像数据发送至与所述左侧流媒体摄像头相连的第一图像处理模块;
所述右侧流媒体摄像头采集所述车辆右侧后方的第二图像数据,并将所述第二图像数据发送至与所述右侧流媒体摄像头相连的第二图像处理模块;
所述后侧流媒体摄像头采集车辆正后方的第三图像数据,并将所述第三图像数据发送至与所述后侧流媒体摄像头相连的第三图像处理模块。
8.根据权利要求7所述的车道识别方法,其特征在于,所述流媒体后视镜系统的显示屏接收所述左侧流媒体摄像头、所述右侧流媒体摄像头和所述后侧流媒体摄像头所采集的图像数据,并实时显示相应的图像。
9.根据权利要求6所述的车道识别方法,其特征在于,所述图像处理模块在预设的车道线检测区域内处理所述流媒体后视镜系统采集的图像数据。
10.根据权利要求6-9中任一项所述的车道识别方法,其特征在于,还包括:
所述流媒体后视镜系统采集图像数据时,所述车辆的前置摄像头也实时采集所述车辆前方的图像数据;
与所述前置摄像头相连的图像处理模块接收并处理所述前置摄像头采集的图像数据,以获得所述前置摄像头的车道线信息;
所述控制模块根据所述流媒体后视镜系统的车道线识别结果和所述前置摄像头的车道线信息进行数据融合并计算出最终车道线识别结果,根据所述最终车道线识别结果计算最终控制策略。
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