[发明专利]一种适用于移动终端的车道偏离预警方法

说明书

本发明涉及一种适用于移动终端的车道偏离预警方法，包括：通过移动终端获取车道场景图像，并对车道场景图像进行动态感兴趣区域划分；对感兴趣区域图像进行车道线特征增强；对车道线进行远、近场区域分割和特征提取；对近场车道线进行直线拟合，对远场车道线进行曲线拟合；根据近场左、右车道线斜率的绝对值比值进行车道偏离预警。本发明的方法通过动态感兴趣区域划分，可以调整信息获取的范围，精准的获取车道信息，去除冗余信息。偏离预警运算较为简单，轻量级的移动设备完全可以负荷。

技术领域

本发明属于辅助驾驶技术领域，涉及一种适用于移动终端的车道偏离预警方法。

背景技术

伴随着私家车的普及，各种交通事故也在不断增多。据统计，2015-2018年间，年均有4万多人死于汽车交通事故，10万多人受伤。疲劳驾驶是导致车辆偏离车道引发交通事故的重要原因，而作为先进辅助驾驶ADAS的重要组成部分——车辆偏离预警系统，可在一定程度上避免类似的事故。但截止2019年10月，各类ADAS在新车上的搭载率不足3成，这还不包括已售出的车辆，普及车道偏离预警系统有着重要的社会意义。

ROI区域划分和偏离预警是车道偏离预警方法的重要步骤，现有技术中，ROI区域划分存在以下问题：1、固定选取图像底部1/3(或其他固定值)区域作为ROI，该方法适应性不强，容易丢失有效信息，同时容易混入不必要信息，增加车道线特征的提取困难。2、通过运用前、后帧图像的关联性动态设置下一帧图像感兴趣区域的大小和位置，虽然能减少后续算法计算量，但对前一帧的依赖性较强。

现有偏离预警主要采用CCP模型或TLC模型，其中，CCP模型主要依靠当前车辆和车道线的横向距离来判断车辆是否偏离，必须要获取车辆中心和车道中心的距离。TLC模型主要计算车辆要越过车道线的时间，并比较是否小于报警阈值，该方法假定了车辆在短时间内横向速度不会发生改变，这种假设并非完全正确，且其需要获知车辆的行驶速度。

以上这些因素导致现有车道偏离预警方法的运算量较大，难以用在低功耗的移动终端上并取得良好表现。同时，据了解，目前绝大多数车道偏离预警研究都基于PC进行开发，研究的成果用于新车辆上，难以对庞大的现役车辆进行补充。

发明内容

针对上述背景技术中所指出的问题，本发明提出一种适用于移动终端的车道偏离预警方法。

本发明所采用的技术方案为：

一种适用于移动终端的车道偏离预警方法，包括如下步骤：

步骤S1、通过移动终端获取车道场景图像，并对车道场景图像进行动态感兴趣区域划分；

步骤S2、对感兴趣区域图像进行车道线特征增强；

步骤S3、对车道线进行远、近场区域分割和特征提取；

步骤S4、对近场车道线进行直线拟合，对远场车道线进行曲线拟合；

步骤S5、根据近场左、右车道线斜率的绝对值比值|k_L|/|k_R|进行车道偏离预警。

进一步地，步骤S1包括：

步骤S101、将带有摄像头的移动终端安装在车辆前挡风玻璃中间位置，调整俯仰角度以获取当前车道场景图像；

步骤S102、对车道场景图像中车道消失线进行评估，得到车道消失线波动范围[L_min,L_max]；

步骤S103、将车道消失线波动范围分割出来，将分割区域灰度化后再分割为n行m列子区域，分割后的子区域定义为L_ij，i＝1,2…n，j＝1,2…m；