基于视觉的车道偏离预警系统研究

何建辉 潘陈兵

摘 要：针对目前车道预警系统中运用神经网络算法进行车道线识别导致硬件成本上涨的问题，本文通过运用车道线感兴趣区域提取、图像灰度化和中值滤波操作一系列图像预处理技术，以及运用Canny边缘检测算法和Hough变换实现车道线识别，从而降低硬件成本。根据识别的结果，本文设计了基于车辆横向位置和偏航角度的预警模型。最终的实验结果表明，本文设计的车道偏离预警系统具有实时性良好、准确度高、预警及时的特点。

关键词：视觉;图像预处理;车道线识别;车道偏离预警

1 引言

随着科技发展及国家政策支持，新能源汽车保有量不断上升，同时带来的交通事故、人员伤亡和财产损失也不断增加。根据交通事故的统计结果分析，超过90%的交通事故是由于驾驶员的错误判断和决策造成的[1]。因此，对于新能源汽车的车道偏离预警系统（Lane Departure Warning System，LDWS）的研究对提高新能源汽车的安全性及未来无人驾驶技术的发展具有重要意义。

从目前的研究现状来看，车道偏离预警系统已取得较大地突破，并在部分高档车型上得到了应用。车道偏离预警系统需要解决两大关键技术，一是车道线识别，二是车道偏离判断。在车道线识别方面，神经网络算法得到广泛地应用[2]，但是由于神经网络算法计算复杂加上车道偏离预警系统采集数据量大导致系统整体计算量偏大[3]，为了满足实时性要求，必须运用计算能力较强的硬件[4]，从而导致车道偏离预警系统成本过高。在车道偏离预警方面，各种预警模型已相对成熟，常见的预警模型有CCP模型，即基于车辆预计横跨车道模型[5-7];FOD模型，即基于未来偏离量模型[8];TLC模型，即基于车辆预计横跨车道模型[9-13]等几种。

本文针对在车道线识别方面存在的缺陷，首先设计了一套适合车道线识别的图像预处理方法，其中包括车道线感兴趣区域提取即车道线ROI提取、图像灰度化操作和中值滤波操作。通过中值滤波操作可以有效地降低图像噪声对车道线识别地影响;通过车道线ROI提取和图像灰度化操作能够有效地提高车道线识别的速度。其次，本文运用Canny边缘检测算法实现车道线边缘检测。最后，运用Hough变换对车道线进行拟合。在完成拟合之后，本文运用车辆横向位置偏移量及偏航角度相结合的方式进行车道偏离判断。

经过实验研究发现，本文设计的车道线偏离预警系统在保证实时性的前提下具有较高的准确度。

2 车道线识别

能够准确快速地识别车道线时车道偏离预警系统的关键技术之一，也是判断车道偏离预警系统的重要指标之一。目前流行的神经网络算法虽然在准确率方面处于领先地位，但是在硬件成本方面却处于明显的劣势，而且由于车道线识别不同于其他的交通元素的识别，车道线识别具有目标特征明显、位置固定、种类少的特点，因此通过对图像进行合理的预处理以及运用合理的图像边缘检测算法能够达到较高的识别准确度。

2.1 图像预处理

由于车辆在实际行驶过程中，交通情况复杂，对于车道线的识别存在诸多干扰因素，如道路两侧绿化对车道线的干扰、光线变化、前方车辆干扰等[14]。另外，摄像头采集的图像数据较大，其中包含信息量较大，直接进行车道线识别会对实时性产生较大影响，同时也增加了硬件成本。因此，本文在车道线识别之前进行了一系列图像预处理，即图像增强。根据车道线识别的要求，本文运用的图像预处理方法有车道线感兴趣区域提取即车道线ROI提取、图像灰度化操作和中值滤波。

（1）车道线ROI提取

针对本文所研究的车道偏离预警系统摄像头采集到的图像信息中的天空、大叔、道路周围的高层建筑等处于图像上半部分的元素对于车道线识别而言均为无用元素，因此在车道线ROI提取的过程中可以将这些元素忽略。通过车道线ROI提取可以有效减小原始图像大小，提高识别速度和准确度。车道线ROI提取效果如图1（b）所示，图1（a）为原始图像。

（2）图像灰度化

由于摄像头采集的图像为彩色图像，即一个像素需要R、G、B三种信号表示，若直接将彩色图像进行识别会增加计算量从而增大硬件的负担，对实时性产生较大的影响，并且车道线不同于其他交通元素，车道线与道路区分明显，因此通过图像灰度化操作可以有效地降低原始图像的数据量。

（3）中值滤波

中值滤波是一种非线性的平滑技术，是空间滤波算法的一种[15]。中值滤波可以有效地去除图像中的椒盐噪声，该算法核心思想是用某领域内全部像素的中间值代替该领域内全部像素值[16]，數学表达式为：

经过这一系列图像预处理操作可以得到待检测图像，如图2所示，其中图2（a）为原始图像，图2（b）为待检测图像。

2.2 车道线边缘检测

根据车道线的特点，本文运用梯度变化进行车道线边缘检测，常用的利用梯度变化的边缘检测算法有Sobel算法、Robort算法和Canny边缘检测算法[17]，本文采用的是Canny边缘检测算法。与其他边缘检测算法相比，Canny边缘检测算法具有准确度高、有效地消除假边缘、效果明显地特点。Canny边缘检测算法的核心思想是计算每一点是不是最大值来判断像素点是否为边缘点，设中心边缘点为，二维高斯函数为：

通过Canny边缘检测算法，得到车道线边缘检测效果如图3所示。其中，图3（a）为待检测图像，图3（b）为边缘检测效果图。

2.3 车道线拟合

完成上述车道线边缘检测后，需要运用一条直线来拟合车道线，常用的直线拟合方法有最小二乘法和Hough变换[18]。与最小二乘法相比，Hough变换具有鲁棒性强、容错性强的特点，因此，本文采用Hough变换实现拟合。Hough变换的核心思想是坐标系的变换，即将图像的坐标空间变换为参数空间，在参数空间进行匹配计算，最终实现直线拟合。

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