[发明专利]一种基于人工智能的车道偏离预警方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的车道偏离预警方法，其特征在于，包括：

获取不同路面的车道视频数据，基于深度学习技术对所述车道视频数据和预存储的车道线数据进行处理，得到车道线模型；

获取车辆前方区域的场景视频图像，提取所述场景视频图像中连续的帧图像；

通过所述车道线模型提取所述帧图像中的合法车道线；

所述通过所述车道线模型提取所述帧图像中的合法车道线，具体包括：

对所述帧图像进行清晰化处理，得到待处理图像；

基于所述车道线模型从所述待处理图像中提取车道线图像；

当连续第一预设帧数中出现至少第二预设帧数的帧图像中具有相同的车道线图像时，所述车道线图像为所述帧图像的合法车道线；

当连续第一预设帧数中未出现至少第二预设帧数的帧图像中具有相同的车道线图像时，所述车道线图像为所述帧图像的非合法车道线；

建立基于所述车辆的三维坐标系，通过所述三维坐标系得到所述合法车道线的三维坐标，根据所述合法车道线的三维坐标规划安全界限；

当所述车辆的偏航距离大于所述安全界限时，发出提示警报。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的车道偏离预警方法，其特征在于，所述对所述帧图像进行清晰化处理，得到待处理图像，具体包括：

通过图像分割技术对所述帧图像进行处理，并将处理后的帧图像转化为灰度图像；

对所述灰度图像采用膨胀算子进行膨胀处理；

对膨胀处理过后的灰度图像中具有完整轮廓的图形的内部区域进行填充；

对填充过后的灰度图像采用腐蚀算子进行腐蚀处理；

对腐蚀处理过后的灰度图像中存在的噪声进行删除处理，得到待处理图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的车道偏离预警方法，其特征在于，所述建立基于所述车辆的三维坐标系，通过所述三维坐标系得到所述合法车道线的三维坐标，根据所述合法车道线的三维坐标规划安全界限，具体包括：

获取采集车辆前方区域的场景视频图像的装置的位置参数，通过逆透视映射技术根据所述位置参数建立所述三维坐标系；

通过所述三维坐标系得到车辆的三维坐标和所述合法车道线的三维坐标；

通过车辆的三维坐标和所述合法车道线的三维坐标，计算所述车辆与所述车辆两侧所述合法车道线的间距；

根据所述间距按预设规则来规划所述安全界限。

4.根据权利要求1-3中任一所述的一种基于人工智能的车道偏离预警方法，其特征在于，所述当所述车辆的偏航距离大于所述安全界限时，发出提示警报，具体包括：

获取所述车辆与所述安全界限之间的间距，获取车辆的车轮的偏移方向和车辆的车速；

通过所述车轮的偏移方向和所述车辆的车速计算所述车辆超出所述安全界限的运行时长；

当所述运行时长小于预设安全时长时，发出提示警报。

5.一种基于人工智能的车道偏离预警系统，其特征在于，包括：数据模型子系统、数据库子系统、视频采集子系统、数据提取子系统、数据处理子系统和安全判断子系统；

所述数据模型子系统，用于从数据库子系统中获取不同路面的车道视频数据，基于深度学习技术对所述车道视频数据和数据库子系统中预存储的车道线数据进行处理，得到车道线模型；

所述视频采集子系统，用于获取车辆前方区域的场景视频图像；

所述数据提取子系统，用于提取所述场景视频图像中连续的帧图像，通过所述车道线模型提取所述帧图像中的合法车道线；

所述数据提取子系统，具体用于，对所述帧图像进行清晰化处理，得到待处理图像；基于所述车道线模型从所述待处理图像中提取车道线图像；当连续第一预设帧数中出现至少第二预设帧数的帧图像中具有相同的车道线图像时，所述车道线图像为所述帧图像的合法车道线；当连续第一预设帧数中未出现至少第二预设帧数的帧图像中具有相同的车道线图像时，所述车道线图像为所述帧图像的非合法车道线；

所述数据处理子系统，用于建立基于所述车辆的三维坐标系，通过所述三维坐标系得到所述合法车道线的三维坐标，根据所述合法车道线的三维坐标规划安全界限；

所述安全判断子系统，用于判断所述车辆的偏航距离是否大于所述安全界限，当所述车辆的偏航距离大于所述安全界限时，发出提示警报。