[发明专利]车道线识别方法及装置

权利要求书

1.一种车道线识别方法，其特征在于，包括：

接收车辆的摄像头收集的影像的信息接收步骤；

根据雨刮器的工作与否判断恶劣天气的步骤；

收集恶劣天气时影像的噪声模式并进行分类，按所述分类的噪声模式，使用互不相同的噪声去除滤波算法，去除所述摄像头收集的影像的噪声的噪声去除步骤；以及

利用去除了噪声的所述影像，识别车道线的车道线识别步骤，

其中，所述影像的噪声模式分类，是分类成竖直方向下落雨水的模式、对角线方向下落雨水的模式、水花的细微粒子模式、雾气的细微粒子模式或夜间灯光反射的雨水的模式中的某一种。

2.根据权利要求1所述的车道线识别方法，其特征在于，所述噪声去除步骤包括：

分析所述车辆的摄像头收集的影像的噪声模式，与所述收集及分类的恶劣天气时影像的噪声模式进行匹配的噪声模式匹配步骤，

其中，去除所述摄像头收集的影像的噪声，是使用对应于在所述匹配的步骤的结果中匹配率最高的影像噪声模式的噪声去除滤波算法，进行去除噪声。

3.根据权利要求2所述的车道线识别方法，其特征在于：

所述信息接收步骤还接收关于车辆雨刮器的动作状态的信息；

所述噪声模式匹配步骤，是基于所述接收的车辆雨刮器的动作状态，对所述车辆的摄像头收集的影像的噪声模式分类后进行分析。

4.根据权利要求1所述的车道线识别方法，其特征在于，还包括：

分析从车辆的摄像头接收的影像，控制所述摄像头的参数的摄像头控制步骤；

所述从摄像头接收的影像，是根据所述控制的参数而校正的影像。

5.根据权利要求4所述的车道线识别方法，其特征在于：

所述摄像头控制步骤，是利用从所述摄像头收集的影像的亮度或色温中的至少一种进行分析，基于所述分析，控制摄像头的曝光值、颜色R、G、B增益值、伽玛校正值、亮度值、色温值、白平衡值或局部色调映射值中的至少一种值。

6.一种车道线识别装置，其特征在于，包括：

信息接收部，其接收车辆的摄像头收集的影像；

噪声去除部，其根据雨刮器的工作与否判断恶劣天气，并收集恶劣天气时影像的噪声模式并进行分类，按所述分类的噪声模式，使用互不相同的噪声去除滤波算法，去除所述摄像头收集的影像的噪声；以及

车道线识别部，其利用去除了噪声的所述影像识别车道线，

其中，所述影像的噪声模式的分类，是分类成竖直方向下落雨水的模式、对角线方向下落雨水的模式、水花的细微粒子模式、雾气的细微粒子模式或夜间灯光反射的雨水的模式中的某一种。

7.根据权利要求6所述的车道线识别装置，其特征在于，所述噪声去除部包括：

噪声模式匹配部，其分析所述车辆的摄像头收集的影像的噪声模式，与所述收集及分类的恶劣天气时影像的噪声模式进行匹配，

其中，去除所述摄像头收集的影像的噪声，是使用对应于在所述匹配的步骤的结果中匹配率最高的影像噪声模式的噪声去除滤波算法，进行去除噪声。

8.根据权利要求6所述的车道线识别装置，其特征在于，还包括：

摄像头控制部，其分析从车辆的摄像头接收的影像，控制所述摄像头的参数；

所述从摄像头接收的影像，是根据所述控制的参数而校正的影像。