基于機(jī)器視覺(jué)的車(chē)道保持輔助系統(tǒng)研究

趙文明+張海文

摘要：針對(duì)長(zhǎng)時(shí)間駕駛疲勞、注意力渙散、行車(chē)偏移等問(wèn)題，提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)的車(chē)道保持輔助系統(tǒng)。利用透視變換將道路區(qū)域轉(zhuǎn)換為俯瞰模式，通過(guò)顏色特征和通道分離技術(shù)提取出大致車(chē)道線區(qū)域，使用線性擬合確定車(chē)道線的準(zhǔn)確信息，并計(jì)算出車(chē)輛在車(chē)道線間的位置和車(chē)道線曲率，為安全行駛提供一定參考作用。

關(guān)鍵詞：車(chē)道保持；仿射變換；線性擬合

中圖分類號(hào)：TP391.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2017）11-0063-02

據(jù)交通部統(tǒng)計(jì)，約有50%的汽車(chē)交通事故是由偏離正常行駛車(chē)道造成的。主要原因有駕駛疲勞、情緒波動(dòng)和注意力不集中等。另?yè)?jù)統(tǒng)計(jì)，23%的汽車(chē)駕駛者有在方向盤(pán)上睡著的情況；66%的駕駛者在駕駛過(guò)程中會(huì)有打瞌睡的經(jīng)歷。因此，車(chē)道保持輔助系統(tǒng)的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義[1]。

本文提出了基于機(jī)器視覺(jué)的車(chē)道保持輔助系統(tǒng)，使用單攝像頭采集行駛道路圖像，然后將特定區(qū)域圖像轉(zhuǎn)化為俯瞰模式[2]，通過(guò)顏色特征和顏色通道分離提取車(chē)道線，使用線性擬合確定其準(zhǔn)確位置，并計(jì)算出車(chē)輛在車(chē)道線間的位置和車(chē)道線曲率，當(dāng)車(chē)輛偏離車(chē)道一定距離時(shí)便發(fā)出預(yù)警，以提醒司機(jī)安全駕駛。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建

在系統(tǒng)中，攝像頭安放到汽車(chē)前窗正中間，沿水平方向向下偏10度。系統(tǒng)的硬件開(kāi)發(fā)環(huán)境為：主機(jī)一臺(tái)，CPU為CoreTM i5、主頻2.60GHz、內(nèi)存8.00GB；USB攝像頭， 最大分辨率為1920*1080。軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境為：Windows操作系統(tǒng)；VS2013編程平臺(tái)；C++編程語(yǔ)言；OpenCV 圖像處理庫(kù)。

1.2 算法流程

車(chē)道保持輔助系統(tǒng)算法流程主要利用透視變換技術(shù)將特定區(qū)域圖像轉(zhuǎn)化為俯瞰圖，提取圖片顏色特征并進(jìn)行顏色通道分離提取車(chē)道線，然后使用非線性擬合技術(shù)將車(chē)道線位置參數(shù)化，并計(jì)算車(chē)道線偏移距離和偏移角度，通過(guò)與閾值作對(duì)比，當(dāng)車(chē)道偏移超過(guò)閾值便啟動(dòng)預(yù)警。

2 數(shù)據(jù)處理

2.1 圖像序列的預(yù)處理

通過(guò)高斯濾波對(duì)圖像做平滑處理以抑制噪聲對(duì)圖像的影響，然后對(duì)攝像頭進(jìn)行標(biāo)定，計(jì)算相機(jī)校準(zhǔn)矩陣和畸變系數(shù)，移除因攝像頭造成的圖像畸變。并以圖像左上角為坐標(biāo)原點(diǎn)，軸垂直向下，軸水平向右建立坐標(biāo)系。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)采用C++編程實(shí)現(xiàn)，檢測(cè)效果用人工判定的方法。車(chē)道線檢測(cè)效果圖如圖1所示。

從圖中可以看出，在直線、實(shí)線和虛線車(chē)道線下檢測(cè)效果很好，并且在高亮、陰影等復(fù)雜環(huán)境下也取得了良好的檢測(cè)效果?？梢哉f(shuō)本方法相較于傳統(tǒng)檢測(cè)方法，檢測(cè)準(zhǔn)確率有所提高，魯棒性和復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性有很大的增強(qiáng)。

4 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)長(zhǎng)時(shí)間駕駛疲勞、注意力渙散等原因?qū)е碌男熊?chē)偏移問(wèn)題，本文采用圖像處理算法，實(shí)現(xiàn)了行車(chē)過(guò)程中的車(chē)道線自動(dòng)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過(guò)將行車(chē)圖像轉(zhuǎn)化為俯瞰模式，然后通過(guò)顏色特征和通道分離技術(shù)可以有效的檢測(cè)出車(chē)道線，通過(guò)非線性擬合的方法將車(chē)道線參數(shù)化可以準(zhǔn)確的求解出車(chē)道線偏移距離和曲率。本文提出的車(chē)道線檢測(cè)系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下能取得良好的效果，說(shuō)明該系統(tǒng)方法較為可靠，可以為汽車(chē)的車(chē)道偏移預(yù)警、行車(chē)安全等提供一定的參考作用。

參考文獻(xiàn)

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[5]張吉穩(wěn).虛擬環(huán)境下基于駕駛行為分析的汽車(chē)駕駛安全預(yù)警研究[D].廣東工業(yè)大學(xué)，2010.

Abstract：Aiming at the problems of driving fatigue， lack of attention and driving deviation， a lane maintenance assistant system based on machine vision is proposed. The warp transformation is used to convert the road area into the overlooking mode， the color feature and channel separation technology are used to extract the general lane line area， The linear fitting is used to determine the exact information of the lane line， the vehicle position between lane line and line curvature are calculated ， and a reference role is provided for safe driving.

Key Words：Lane keeping；Affine transformation；Linear fittingendprint