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基于视频的汽车车道自动识别方法
| 专利名称： | 基于视频的汽车车道自动识别方法 |
| 摘要： | 一种基于视频的汽车车道自动识别方法，涉及一种累积帧差技术的道路识别方法，主要引入神经网络作为分类器，利用神经网络和帧差技术相结合进行车道位置识别和车辆检测。相比于传统的道路识别方法存在过程复杂，易受干扰，识别效果不够理想等问题，利用神经网络的学习、联想和容错性排除帧差图像中的干扰，提高了车道位置识别的准确率，为接下来的车辆检测自动标记检测线位置提供了基础。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 申请人： | 宫宁生 |
| 发明人： | 宫宁生 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请日期： | 2011-04-07T00:00:00+0800 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201110086309.3 |
| 公开号： | CN102201167A |
| 代理机构： | 南京天华专利代理有限责任公司 32218 |
| 代理人： | 夏平 |
| 分类号： | G08G1/01(2006.01)I |
| 申请人地址： | 210009 江苏省南京市鼓楼区中山北路200-2号9-3-401 |
| 主权项： | 一种基于视频的汽车车道自动识别方法，其特征是它包括以下步骤：（a）.输入用于识别道路的视频序列，采用帧差法对视频序列中的每两个相邻帧图像之间进行处理获得相邻帧的帧差图像，对该帧差图像进行平滑处理和阈值分割得到相邻帧差图像的二值化图像，其中白色像素区域表示车辆区域，黑色像素区域表示背景区域；（b）.对二值化图像通过从左向右和从右向左扫描定位左右旋转点，再分别以左右旋转点为中心通过旋转扫描获得道路左右边界线，同时在左右边界线的交叉位置标定起始点用于接下来的旋转扫描；（c）.以起始点为旋转点，道路左右边界线为开始和终止位置，以每次旋转一定度数为步长，扫描整个道路区域，根据该道路的车道数把扫描线区域平分成对应的N个区段，在各区段内从视场由远到近的方向即图像距离摄像头位置由远到近的方向把扫描线平分成M个区域，根据各区域的大小设定相应的连续性阈值，统计每个区域连续度大于阈值的白线段数，统计的数据作为BP神经网络的学习样本时，各区段内M个区域的连续度大于阈值的白线段数均作为网络输入值，人工判定当前扫描位置是否为车道作为网络目标输出值；?（d）.建立BP神经网络并用学习样本数据进行训练，网络收敛之后可以作为判定当前位置是否为车道的分类器；（e）.实际识别道路时，输入统计当前扫描位置的白色像素点数和连续的白色像素点段数归一化后的数据，网络输出值就是当前扫描位置是否为车道的判决结果。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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