車道偏移警示方法及系統的製作方法

2023-04-25 23:21:26

專利名稱：車道偏移警示方法及系統的製作方法
技術領域：
本發明涉及一種車道偏移警示方法及系統。
背景技術：
車道偏移警示系統的研發主要包含「車道線檢測」以及「車道偏移檢測」兩個項目。雖然這個研究已經有十幾年的歷史，同時也有許多知名學者投入此領域的研究，但是其研究成果還有許多需要改進之處。現階段的車道線檢測算法包含邊緣檢測(Edge Detection)以及直線檢測(LineDetection)兩部分,其應用為檢測人工的車道標記(Lane Marker)為主。其中,邊緣檢測是用來檢測車道標記的常用技巧之一。圖1 (al)至圖1 (b2)繪示已知的邊緣檢測的範例。其中，圖1 (al)及(a2)為原始圖像；圖1 (bl)及(b2)分別為對圖1 (al)及(a2)的原始圖像進行邊緣檢測所得的結果。其中，像素的亮度表示邊緣的強度(顏色越黑，表示邊緣強度越強)，因此，在實際的應用上，還需要設定閾值(threshold)將像素分類成邊緣像素(edge pixel)及非邊緣像素(non-edgepixel)，以利車道檢測算法的後續步驟，但是此一閾值的設定是一個非常困難的工作。傳統的邊緣檢測算法，有許多需要改進的地方:第一、使用邊緣檢測方法，雖然可以將邊緣像素檢測出來，但是，所檢測出來的邊緣，僅僅是車道標記的邊緣，所以會造成空心線(即車道標記的中心部分被判斷為非邊緣像素)的現象，因此，還需要一些額外的步驟，以避免這些現象。第二、在同一張影片中，有些車道標記的亮度梯度變化強烈，因此可以很容易被檢測出來，但是對於那些亮度梯度變化不明顯的車道標記，此兩種常見的邊緣檢測算法，便無法檢測出來。第三、為了能夠處理「短車道線」，傳統的邊緣檢測算法需要額外的前處理步驟，以減少「短車道線」在檢測上的困擾，例如可使用圖像重疊(imageoverlapping)技術，通過迭合多張圖像，以增長「短車道線」，如此一來，便可以減少錯誤檢測的問題。圖2(a)至圖2(e)繪示已知直線檢測方法的說明範例。圖2 (a)表示在二維空間中的點(X，y)，通過下面的公式(I)進行坐標的轉換:w = xcos ( Φ) +ysin ( Φ) (I)在坐標轉換公式中，由於x、y為已知數，對每個不同的變量Φ (由0°到180° )，都可以計算出相對應w值，也就可以得到如圖2(b)的累積矩陣。因此，在xy空間中的每一個點，皆可以轉換為一條在空間中的曲線，而交點中的曲線數目，可以表示為xy坐標中直線的邊緣點個數。圖2 (c)為一原始圖形，圖2(d)為對圖2(e)實施邊緣檢測的結果。圖2(e)為對圖2(d)中的每個邊緣點，實施轉換後的累積矩陣結果。由圖2(e)中可以很清楚的發現有五個較亮的點(有最多曲線通過的點)，藉此判斷該圖片中有五條直線。雖然可以知道圖像中的直線數目，但是無法進一步得知每條直線所對應的區域為何，在實際的環境中，已知的直線檢測方法可以提供直線的信息，但是無法進一步提供該直線是否為「非車道線」。
目前的車道偏移算法需要分析多張連續畫面，藉此找到車道線的位移方向，進而判斷出車輛是否有偏移的情況。通過分析車道線與左右邊界的變化情況，便可以判斷出車子的移動方向。現行的車道偏移算法，因為需要分析多張連續畫面才能判斷出車子的移動分向，因此，其車道偏移的檢測結果，必然會經過一定時間的延遲，這也是實時(real time)需求的一個重要問題。綜上所述，已知的車道線檢測算法在車道線檢測方面，因為無法預測車道線與道路的顏色差距(梯度)程度，因此算法中預設的參數便無法檢測出所有類型的車道線。此夕卜，為了強化車道線的特性，往往需要重疊多張連續的畫面，以加長車道線的長度。最後，由於使用的直線檢測算法，無法提供直線是否屬於車道線或是非車道線，因此傳統的車道偏移系統，需要一個手動設定的畫面，標示出可能的車道線區域，藉此濾掉非道路線。在車道偏移檢測方面，傳統的車道偏移系統需要分析連續畫面的變化，才能判斷車子是否偏移，如此一來，系統便無法實時通知駕駛有關車道偏移的信息。

發明內容
有鑑於此，本發明提出一種車道偏移警示方法及系統，可以檢測出各種類型的車道線，並可僅由一張畫面便判斷出車輛是否偏移。本發明提出一種車道偏移警示方法，適用於電子裝置。此方法是將原始圖像分割為多個區域圖像，接著分析各個區域圖像的特性，據以刪除這些區域圖像中的至少一個非車道線區域，獲得多個車道線候選區域。然後，根據各個車道線候選區域在原始圖像中的位置，由車道線候選區域中判定多條車道線。最後，將所述車道線區分為至少一個左車道線及至少一個右車道線，分析各個左車道線及右車道線與水平線的夾角的變化，據以判斷電子裝置是否偏移車道，並發出車道偏移警示。本發明提出一種車道偏移警示系統，其包括圖像分割模塊、車道線區域檢測模塊、車道線判定模塊、車道偏移判斷模塊及警示模塊。其中，圖像分割模塊用以將原始圖像分割為多個區域圖像。車道線區域檢測模塊用以分析各個區域圖像的特性，據以從這些區域圖像中刪除非車道線區域，獲得多個車道線候選區域。車道線判定模塊根據各個車道線候選區域在原始圖像中的位置，由車道線候選區域中判定多條車道線。車道偏移判斷模塊，將所述車道線區分為左車道線及右車道線，並分析各條左車道線及右車道線與水平線的夾角變化，據以判斷是否偏移車道。警示模塊在車道偏移判斷模塊判斷偏移車道時，發出車道偏移警示。基於上述，本發明的利用車道偏移警示方法及系統通過結合快速圖像分割的結果，可以檢測出各種類型的車道線，同時，本發明不需要分析連續畫面的變化，而可僅由一張畫面便判斷出車輛是否偏移。為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合附圖作詳細說明如下。


圖l(al)至(b2)繪示已知緣檢測的範例。圖2(a)至(e)繪示已知直線檢測方法的說明範例。
圖3是依照本發明一實施例所繪示的車道偏移警示系統的方塊圖。圖4是依照本發明一實施例所繪示的車道偏移警示方法的流程圖。圖5(a)至(d)是依照本發明一實施例所繪示的圖像分割的範例。圖6是依照本發明一實施例所繪示的車道線區域檢測方法的流程圖。圖7是依照本發明一實施例所繪示的車道線區域檢測方法的流程圖。圖8是依照本發明一實施例所繪示的車道線判定方法的流程圖。圖9是依照本發明一實施例所繪示的利用車道線角度判斷車道偏移的範例。圖10是依照本發明一實施例所繪示的利用車道線角度判斷車道偏移的範例。主要元件符號說明30:警示系統

31:圖像分割模塊32:車道線區域檢測模塊322:車道標記檢測單元324:車道標記篩選單元33:車道線判定模塊34:車道偏移判斷模塊35:警示模塊61:圖像分割結果62:原始圖像63:強邊緣64:弱邊緣65:非邊緣A，、B，、C，:群組LpLyL^L4:右車道線Lbase:底邊0L、θκ、0U、0U、ΘΚ1、ΘΚ2:夾角S402 S410:本發明一實施例的車道偏移警示方法的步驟S602 S606:本發明一實施例的車道線區域檢測方法的步驟S702 S706:本發明一實施例的車道線區域檢測方法的步驟S802 S808:本發明一實施例的車道線判定方法的步驟
具體實施例方式本發明針對原始圖像進行圖像分割，然後結合圖像分割後的結果與梯度(gradient)分析以完成車道線區域檢測。本發明進一步分析上述各個車道線區域的特性，去除非車道線區域並判定車道線，最後再通過左右車道線的角度變化判斷車輛是否偏移車道線並發出警示，達到車道偏移警示的效果。圖3是依照本發明一實施例所繪示的車道偏移警示系統的方塊圖。圖4是依照本發明一實施例所繪示的車道偏移警示方法的流程圖。請同時參照圖3及圖4，本實施例的警示系統30例如是配置在車輛上的行車計算機、導航裝置、行車記錄器等電子裝置，其包括圖像分割模塊31、車道線區域檢測模塊32、車道線判定模塊33、車道偏移判斷模塊34及警示模塊35。以下即搭配警示系統30中的各項元件說明本發明的車道偏移警示方法的詳細步驟:首先，由圖像分割模塊51接收外部輸入的原始圖像，並將原始圖像分割為多個區域圖像(步驟S402)。其中，上述的原始圖像例如是由配置在車輛上的照相機、攝像機或行車記錄器等圖像擷取裝置所擷取的車輛前方的道路圖像，其中至少一部分有包括車輛所行駛的路面，藉以提供警示系統30做為判斷車輛是否偏離車道線的依據。上述的圖像擷取裝置例如也可整合到警示系統30中，而達到隨拍即用、立即警示的功效。圖像分割模塊31所使用的圖像分割技術例如是使用分群的方法，先計算原始圖像中多個像素的像素值分布的直方圖，然後再對此直方圖做分群處理，而將直方圖的分群結果還原到原始圖像，藉以獲得分割後的區域圖像，而達到圖像區域化處理的需求。舉例來說，圖5(a)至⑷是依照本發明一實施例所繪示的圖像分割的範例。其中，圖5(a)為警示系統所接收的原始圖像。圖5(b)為依據圖5(a)的原始圖像中多個像素的像素值所產生的3D直方圖。圖5(c)為對圖5(b)實施分群算法後所得的結果，例如分為A』、B』、C』三群。而根據直方圖分群後的結果，回推到原始圖像，便可以得到完成圖像區域化的結果，即如圖5(d)所示的多個區域圖像。其中，每個顏色代表單一個群集。回到圖3，接著由車道線區域檢測模塊32分析上述各個區域圖像的特性，據以將這些區域圖像中的至少一個非車道線區域刪除，而獲得多個車道線候選區域(步驟S404)。其中，車道線區域檢測模塊32例如可再區分為車道標記檢測單元322及車道標記篩選單元324。車道標記檢測單元322用以檢測各個區域圖像中的車道標記，並依據各個車道標記的梯度值，將這些車道標記分類為強邊緣(strong edge)、弱邊緣(soft edge)或非邊緣(non-edge)。具體來說，由於無法知道原始圖像中的車道標記與道路的差異程度，因此無法使用單一的梯度閾值來擷取原始圖像中的所有道路標記。為了解決這個問題，本實施例將圖像分割結果與梯度分析結合，藉以獲得車道線的檢測結果。具體來說，圖6是依照本發明一實施例所繪示的車道線區域檢測方法的流程圖。請參照圖6，本實施例在接收到圖像分割結果61後，檢測其中的道路標記，並將所檢測到的道路標記分成兩類:一類是屬於強邊緣的車道標記類別，另一類為弱邊緣的車道標記類別(步驟S602)。然後，在分析原始圖像中像素間的梯度變化時，便可以針對圖像分割結果61及原始圖像62中不同的車道標記類別，使用不同的梯度閾值來對區域圖像進行梯度分析(步驟S604)，而將車道標記分成強邊緣63、弱邊緣64或非邊緣65三類，最終獲得車道線的檢測結果(步驟S606)。另一方面，車道標記篩選單元624用以分析被歸類為強邊緣或弱邊緣的車道標記的至少一項特性，據以將車道標記中的至少一個非車道線區域刪除，以獲得車道線候選區域。具體來說，為了加速系統的效能，本實施例提供使用車道線候選區域判定的前處理步驟，藉以濾掉一些不可能為車道線的區域。舉例來說，圖7是依照本發明一實施例所繪示的車道線區域檢測的流程圖。請參照圖7，本實施例在接收到車道線的檢測結果(步驟S702)之後，使用連通區域標記法(connected component labeling)標記所有的強邊緣及弱邊緣(步驟S704),其中連通的車道標記均可標記為同一個車道標記。然後，通過分析被歸類為強邊緣或弱邊緣的車道標記的特性，據以刪除不可能是車道線的區域，而獲得車道線候選區域(步驟S706)，其判斷例如下列公式(2)所示:
車道線候選區域 lf ((MaxiWcKR,), HtiRi ))/Min(Wd((R!), HtiRi))(2)
R,= U> Th WD & SizeiR, VCWcKRi) * Η (Κ;)) > Th Size)
非車道線區域，else其中，Ri為第i個區域，Wd(Ri)以及Ht (Ri)表示Ri的寬度以及高度，Size(Ri)表示&的像素數目，Thw以及Thsize為預設的閾值。具體來說，本實施例先計算各個車道標記的寬度Wd(Ri)與高度Ht (Ri)中的最大值與最小值的第一比值，接著則計算各個車道標記所包括的像素數目Size(Ri)除以寬度Wd(Ri)及高度Ht (Ri)的第二比值。然後再判斷此第一比值是否大於閾值Thw以及第二比值是否大於閾值ThSize。如果上述判斷成立，即可判定該車道標記為車道線候選區域；反之，如果不成立，則判定該車道標記為非車道線區域。回到圖3，接著由車道線判定模塊33根據各個車道線候選區域在原始圖像中的位置，由車道線候選區域中判定出多條車道線(步驟S406)。具體來說，傳統的車道線檢測算法先檢測出邊緣像素之後，再使用霍式轉換(Hough Transform)以檢測出畫面中的直線。但是，因為霍式轉換無法檢測出直線的實際位置，因此畫面上半部的邊緣像素將會嚴重造成車道線判定錯誤的情況。有鑑於此，本實施例的車道線判定主要是通過車道線在原始圖像中的位置信息來判定車道線，以避免車道線誤判的情況。具體來說，圖8是依照本發明一實施例所繪示的車道線判定方法的流 程圖。請參照圖8，本實施例在接收到先前判斷的車道線候選區域(步驟S802)後,先使用鏈碼(Chain-Code)檢測出各個車道線候選區域的輪廓(contour)(步驟S804)，然後分析這些輪廓以找出直線區域(步驟S806)。最後，根據這些直線區域在原始圖像中的位置，在這些直線區域中刪除至少一個非車道區域，而獲得多條車道線(步驟S808)。其中，本實施例例如是刪除道路上方的直線區域，藉以排除不可能是車道線的直線區域，而避免車道線判定錯誤的情況發生。需說明的是，除了通過車道線的位置之外，本實施例還包括考慮車道線的斜率等其他條件，而綜合判斷出最後的車道線，在此不設限。回到圖3，在車道線判定模塊33完成車道線的檢測後，接著則由車道偏移判斷模塊34將所判定的車道線區分為至少一條左車道線及至少一條右車道線(步驟S408)，並分析各條左車道線及右車道線與水平線的夾角變化，據以判斷是警示系統30否偏移車道，並由警示模塊35發出車道偏移警示(步驟S410)。具體來說，車道偏移判斷模塊34在區分左右車道線時，例如是以原始圖像的底邊的中點為基準來區分各個車道線區域，其中當車道線區域與上述底邊的交點在中點左邊時，即判定車道線區域為左車道線；反之，當車道線區域與上述底邊的交點在中點右邊時，則判定車道線區域為右車道線。此外，為了達到一個畫面便可以判斷車輛是否偏移的需求，本創作提出了一個依據「車道線角度」為判斷基礎的算法。舉例來說，圖9是依照本發明一實施例所繪示的利用車道線角度判斷車道偏移的範例。請參照圖9，本實施例在判斷是否偏移車道線時，例如是通過分析左車道線L1與底邊Lbase的夾角Θ L以及左車道線L2與底邊Lbase的夾角θ R的變化，來判斷車輛是否偏移，此左車道線L1及右車道線L2與底邊Lbase的夾角Θ ^及θ κ均為
銳角。詳細判斷依據如下列公式(3)所示:
在左偏移，if (4 > Tl1Angle-1 & 4〈幾 Angle—2)
Framei = ThAngleJ 8lOl <ThAngle—2)(3)
正常狀態，else具體來說，針對第i個畫面Framei，車道偏移判斷模塊54例如是將左車道線L1與底邊Lbase的夾角Θ ^以及右車道線L2與底邊Lbase的夾角θκ*別與夾角閾值Thitagle l及夾角閾值ThAngle 2比較。其中，當左車道線L1的夾角Θ L大於夾角閾值ThAngle」，且右車道線L2的夾角Θ R小於夾角閾值ThAngle 2時，即判定為向左偏移；反之，當右車道線L2的夾角Θ 1；大於夾角閾值ThAngle」，且左車道線L1的夾角Θ』、於夾角閾值ThAngle 2時，則判定為向右偏移。需說明的是，上述實施例中僅採用最接近原始圖像的中線的左車道線及右車道線來判斷是否偏移車道的車道線。然而 ，在另一實施例中，也可以採用所判定的所有車道線(包括多條左車道線及多條右車道線)，而綜合判斷車輛是否偏移車道，在此不設限。舉例來說，圖10是依照本發明一實施例所繪示的利用車道線角度判斷車道偏移的範例。請參照圖10，本實施例在判斷車輛是否偏移車道線時，例如是通過分析左車道線L1及L2與底邊Lbase (或水平線)的夾角Θ u、Θ ^以及左車道線L3及L4與底邊Lbase (或水平線)的夾角ΘΚ1、ΘΚ2的變化，綜合判斷出車輛是否偏移車道線，而判斷結果則顯示於屏幕左上角，即正常(Normal)狀態。綜上所述，本發明的車道偏移警示方法及系統通過結合「圖像分割」及「梯度分析」，可以檢測出各種類型的車道線。此外，本發明的車道偏移檢測系統還可同時完成「車道線檢測」以及「車道偏移檢測」的需求，不需要分析連續畫面的變化，而僅由一張畫面即可判斷出車輛是否偏移。雖然本發明已以實施例公開如上，然其並非用以限定本發明，本領域技術人員，在不脫離本發明的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本發明的保護範圍當視所附權利要求書所界定者為準。
權利要求
1.一種車道偏移警示方法，適用於一電子裝置，該方法包括下列步驟: 分割一原始圖像為多個區域圖像； 分析各所述區域圖像的特性，據以刪除所述區域圖像中的至少一非車道線區域，獲得多個車道線候選區域； 根據各所述車道線候選區域在該原始圖像中的位置，由所述車道線候選區域中判定多條車道線； 區分所述車道線為至少一左車道線及至少一右車道線；以及 分析各所述左車道線及所述右車道線與一水平線的一夾角的變化，據以判斷該電子裝置是否偏移車道，並發出一車道偏移警示。
2.如權利要求1所述的車道偏移警示方法，其中分割該原始圖像為多個區域圖像的步驟包括: 計算該原始圖像中多個像素的像素值分布的一直方圖；以及 對該直方圖進行一分群處理，並將該分群處理的結果還原到該原始圖像，以獲得所述區域圖像。
3.如權利要求1所述的車道偏移警示方法，其中分析各所述區域圖像的特性，據以刪除所述區域圖像中的所述非車道線區域，獲得所述車道線候選區域的步驟包括: 檢測各所述區域圖像中的多個車道標記，並依據各所述車道標記的一梯度值，分類所述車道標記為一強邊緣、一弱邊緣或一非邊緣；以及 分析被歸類為該強邊 緣或該弱邊緣的車道標記的至少一特性，據以刪除所述車道標記中的非車道線區域，獲得所述車道線候選區域。
4.如權利要求3所述的車道偏移警示方法，其中依據各所述車道標記的該梯度值，分類所述車道標記為該強邊緣、該弱邊緣或該非邊緣的步驟包括: 針對不同種類的車道標記，使用不同的多個梯度閾值區分所述車道標記為該強邊緣、該弱邊緣或該非邊緣。
5.如權利要求3所述的車道偏移警示方法，其中分析被歸類為該強邊緣或該弱邊緣的車道標記的所述特性，據以刪除所述車道標記中的非車道線區域，獲得所述車道線候選區域的步驟包括: 計算各所述車道標記的該寬度與該高度中的一最大值與一最小值的一第一比值； 計算各所述車道標記所包括的一像素數目除以該寬度及該高度的一第二比值； 判斷該第一比值是否大於一第一閾值以及該第二比值是否大於一第二閾值； 如果成立，判定該車道標記為車道線候選區域；以及 如果不成立，判定該車道標記為非車道線區域。
6.如權利要求5所述的車道偏移警示方法，其中分析被歸類為該強邊緣或該弱邊緣的車道標記的特性，據以刪除所述車道標記中的非車道線區域，獲得所述車道線候選區域的步驟還包括: 利用一連通區域標記法標記連通的車道標記為同一車道標記。
7.如權利要求1所述的車道偏移警示方法，其中根據各所述車道線候選區域在該原始圖像中的位置，由所述車道線候選區域中判定所述車道線的步驟包括: 使用一鏈碼(Chain-Code)檢測各所述車道線候選區域的一輪廓；分析所述車道線候選區域的輪廓，以找出多個直線區域；以及根據所述直線區域在該原始圖像中的位置，刪除所述直線區域中的至少一非車道區域，獲得所述車道線。
8.如權利要求1所述的車道偏移警示方法，其中區分所述車道線為所述左車道線及所述右車道線的步驟包括: 以該原始圖像的該底邊的一中點為基準區分各所述車道線區域，其中 當該車道線區域與該底邊的一交點在該中點左邊時，判定該車道線區域為左車道線；以及 當該車道線區域與該底邊的該交點在該中點右邊時，判定該車道線區域為右車道線。
9.如權利要求1所述的車道偏移警示方法，其中分析各所述左車道線及所述右車道線與該水平線的該夾角的變化，據以判斷該電子裝置是否偏移車道的步驟包括: 將各所述左車道線與各所述右車道線的夾角分別與一第一夾角閾值及一第二夾角閾值比較； 當該左車道線的夾角大於該第一夾角閾值，且該右車道線的夾角小於該第二夾角閾值時，判定為向左偏移；以及 當該右車道線的夾角大於該第一夾角閾值，且該左車道線的夾角小於該第二夾角閾值時，判定為向右偏移。
10.如權利要求1所述的車道偏移警示方法，其中用以判斷該電子裝置是否偏移車道的車道線為最接近該原始圖像的一中線的左車道線及右車道線，且該左車道線及該右車道線的該夾角為一銳角。
11.一種車道偏移警不系統，包括: 一圖像分割模塊，分割一原始圖像為多個區域圖像； 一車道線區域檢測模塊，分析各所述區域圖像的特性，據以刪除所述區域圖像中的至少一非車道線區域，獲得多個車道線候選區域； 一車道線判定模塊，根據各所述車道線候選區域在該原始圖像中的位置，由所述車道線候選區域中判定多條車道線； 一車道偏移判斷模塊，區分所述車道線為至少一左車道線及至少一右車道線，分析各所述左車道線及右車道線與一水平線的一夾角的變化，據以判斷是否偏移車道；以及一警示模塊，當車道偏移判斷模塊判斷偏移車道時，發出一車道偏移警示。
12.如權利要求11所述的車道偏移警示系統，其中該圖像分割模塊包括計算該原始圖像中多個像素的像素值分布的一直方圖，以及對該直方圖進行一分群處理，並將該分群處理的結果還原到該原始圖像，以獲得所述區域圖像。
13.如權利要求11所述的車道偏移警示系統，其中該車道線區域檢測模塊包括: 一車道標記檢測模塊，檢測各所述區域圖像中的多個車道標記，並依據各所述車道標記的一梯度值，分類所述車道標記為一強邊緣、一弱邊緣或一非邊緣；以及 一車道標記篩選模塊，分析被歸類為該強邊緣或該弱邊緣的車道標記的至少一特性，據以刪除所述車道標記中的非車道線區域，獲得所述車道線候選區域。
14.如權利要求13所述的車道偏移警示系統，其中該車道標記檢測模塊還包括針對不同種類的車道標記，使用不同的多個梯度閾值區分所述車道標記為該強邊緣、該弱邊緣或該非邊緣。
15.如權利要求13所述的車道偏移警示系統，其中該車道標記篩選模塊包括: 計算各所述車道標記的該寬度與該高度中的一最大值與一最小值的一第一比值； 計算各所述車道標記所包括的一像素數目除以該寬度及該高度的一第二比值； 判斷該第一比值是否大於一第一閾值以及該第二比值是否大於一第二閾值； 如果成立，判定該車道標記為車道線候選區域；以及 如果不成立，判定該車道標記為非車道線區域。
16.如權利要求15所述的車道偏移警示系統，其中該車道標記篩選模塊還包括利用一連通區域標記法標記連通的車道標記為同一車道標記。
17.如權利要求11所述的車道偏移警示系統，其中該車道線判定模塊包括使用一鏈碼(Chain-Code)檢測各所述車道線候選區域的一輪廓，分析所述車道線候選區域的輪廓，以找出多個直線區域，以及根據所述直線區域在該原始圖像中的位置，刪除所述直線區域中的至少一非車道區域，獲得所述車道線。
18.如權利要求11所述的車道偏移警示系統，其中該車道偏移判斷模塊包括以該原始圖像的該底邊的一中點為基準區分各所述車道線區域，其中當該車道線區域與該底邊的一交點在該中點左邊時，判定該車道線區域為左車道線，以及當該車道線區域與該底邊的該交點在該中點右邊時，判定該車道線區域為右車道線。
19.如權利要求11所述的車道偏移警示系統，其中該車道偏移判斷模塊包括將各所述左車道線與各所述右車道線的夾角分別與一第一夾角閾值及一第二夾角閾值比較，其中當該左車道線的夾角大於該第 一夾角閾值，且該右車道線的夾角小於該第二夾角閾值時，判定為向左偏移，以及當該右車道線的夾角大於該第一夾角閾值，且該左車道線的夾角小於該第二夾角閾值時，判定為向右偏移。
20.如權利要求11所述的車道偏移警示系統，其中用以判斷是否偏移車道的車道線為最接近該原始圖像的一中線的左車道線及右車道線，且該左車道線及該右車道線與該水平線的夾角為一銳角。
全文摘要
一種車道偏移警示方法及系統。此方法是將原始圖像分割為多個區域圖像，接著分析各個區域圖像的特性，據以刪除所述區域圖像中的非車道線區域，獲得多個車道線候選區域。然後，根據各個車道線候選區域在原始圖像中的位置，由車道線候選區域中判定出多條車道線。最後，將所述車道線區分為左車道線及右車道線，並分析各個左車道線及右車道線與水平線的夾角的變化，據以判斷車輛是否偏移車道，而發出車道偏移警示。
文檔編號G06K9/46GK103117005SQ201210023179
公開日2013年5月22日 申請日期2012年2月2日 優先權日2011年11月16日
發明者吳易達 申請人:財團法人工業技術研究院