[发明专利]一种车辆所在车道快速划分方法

说明书

本发明公开一种车辆所在车道快速划分方法，适用于直线车道区域，包括以下步骤：根据图像中的直线车道区域，得到各个车道线与各个车辆关键点的交点差值；计算相邻车道线之间的交点差值的乘积；根据交点差值的乘积判断各个车辆的所属车道。本发明通过矩阵运算，获取所有车辆所在车道信息的方法，仅通过三次矩阵运算，便可获取道路面内所有车辆的所在车道信息，计算量不大，整体运算速度快。

技术领域

本发明涉及车道划分领域，更具体地，涉及一种车辆所在车道快速划分方法。

背景技术

随着人工智能技术的发展，目标检测技术日臻完善，基于深度学习的车辆检测技术越来越多地被应用在交通视频图像检测上。而车辆所在车道信息有助于判断各车道的排队和拥堵情况；例如判断车辆是否违停，如高速公路紧急停车道是否被占用，非法路边停车是否存在；以及判断车辆是否有变道行为等。传统的车道判断方法主要通过逐个车辆判断实现，在车辆较多的情况下，运行效率低下。

发明内容

为克服上述现有技术与方法的不足，本发明提出了一种车辆所在车道快速划分方法。本发明通过矩阵运算，获取所有车辆所在车道信息的方法，仅通过三次矩阵运算，便可获取道路面内所有车辆的所在车道信息。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种车辆所在车道快速划分方法，适用于直线车道区域，包括以下步骤：

根据图像中的直线车道区域，得到各个车道线与各个车辆关键点的交点差值；

计算相邻车道线之间的交点差值的乘积；

根据交点差值的乘积判断各个车辆的所属车道。

在一种优选的方案中，所述的“根据图像中的直线车道区域，得到各个车道线与各个车辆关键点的交点差值”包括以下内容：

根据图像中的直线车道区域，得到各个车道线的斜率和截距值，根据车道线的位置顺序记为{{k₀,b₀},{k₁,b₁},L,{k_m-1,b_m-1}}，所述的k表示车道线的斜率，所述的b表示车道线的截距值，所述的0,1,…,m-1表示各个车道线编号；定义第m-2条车道线和第m-1条车道线所围成的车道的编号为m-2；

根据图像中的直线车道区域，各个车辆的关键点坐标；

根据各个车辆的关键点坐标，得到各个车道线与各个车辆关键点的交点差值。

在一种优选的方案中，所述的车辆关键点是车辆的任意一点，可以是车辆中心点或者车辆中心点与左下角坐标的中点或者车辆中心点与右上角坐标的中点。

在一种优选的方案中，所述的“根据各个车辆的关键点坐标，得到各个车道线与各个车辆关键点的交点差值”包括以下内容：

若存在车道线的斜率k＝0的情况，通过下式计算交点差值：

上式中，所述的O_0,0,O_0,1,L,O_m-1,n-1为各个车道线在各个车辆关键点下的交点差值；所述的k₀,k₁,L,k_m-1为各个车道线的斜率；所述的b₀,b₁,L,b_m-1为各个车道线的截距值；所述的y₀,y₁,L,y_n-1为各个车辆的关键点纵坐标值；所述的x₀,x₁,L,x_n-1为各个车辆的关键点的横坐标值；

若不存在车道线的斜率k＝0的情况，通过下式计算交点差值：