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龙图腾网恭喜苏州天瞳威视电子科技有限公司申请的专利一种基于视觉的车道线检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN110688876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201810730715.0，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于视觉的车道线检测方法及装置是由李超;王若瑜设计研发完成，并于2018-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉的车道线检测方法及装置在说明书摘要公布了：一种基于视觉的车道线检测方法及装置。本检测方法包括六步，第一步预处理模块，第二步特征提取模块，第三步模型拟合模块，第四步车道线提炼处理模块，第五步跟踪预测模块，第六步车道线检测输出参数结构化。本发明用于无人自主驾驶、安全辅助驾驶。

本发明授权一种基于视觉的车道线检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉的车道线检测方法，其特征是:本检测方法包括六步，第一步预处理模块，第二步特征提取模块，第三步模型拟合模块，第四步车道线提炼处理模块，第五步跟踪预测模块，第六步车道线检测输出参数结构化；所述的第一步预处理模块是包括图像的平滑和增强处理技术，采用符合人们视觉认知的加权平均算法处理彩色RGB图像和灰度图像的对应关系表示为公式4-1；Gray＝R×0.299+G×0.587+B×0.114公式4-1其中，R,G,B分别表示彩色RGB图像的红、绿和蓝三个颜色分量，Gray表示灰度图像的像素值；对灰度图像的平滑和增强处理中，进行以获得灰度对比度明显，背景暗淡，车道线轮清晰的图像，降低图像处理过程中的复杂程度；用中值滤波剔出噪点；采用所述的一种基于视觉的车道线检测方法进行检测；所述的第二步特征提取模块是车道线标志有着明显的上升沿和下降沿，在提取特征点的时候需要在上升沿和下降沿各提取一个点组成一个点对；车道线特征点属于与相邻像素灰度值差值较大的跳变点，采用局部梯度方法去提取地面标识特征点，先计算像素点水平线附近的均值，评估该像素灰度值的强度水平，当该像素附近的灰度强度太高或太低的时候，车道线与地面的灰度梯度就会变小；灰度平均值的计算公式4-2所示， x,y是像素点在图像坐标系中的列和行，t代表的是在行的领域，实验中取t＝5能取得很好的效果；然后再计算边缘的升变点ep和降变点ev，满足公式4-3条件， 要求地面标识特征点是由相邻的上升沿点和下降沿点组成的点对，并且之间满足一定的距离,满足公式4-4，Δw＝epx-evx＞W公式4-4epx和evx为升变点和降变点的列像素坐标，Δw为升变点和降变点的宽度,W为车道线在图像中占有的最大的像素个数；定义车道线的特征点fx为成对的epx和evx的平均值，即公式4-5，fx＝epx+evx2公式4-5；所述的第三步模型拟合模块是根据结构化道路约束假设，建立车道线模型，将车道线视野分为近视野、中视野和远视野三部分，其中，近视野和中视野区域以直线模型进行匹配，远视野区域则采用加权双曲线拟合模型，在直线拟合模型中，设计出用一种结合两种算法优点的直线检测方法；首先，利用霍夫变换确定直线存在的大致范围，然后对每个区域内的特征点集，采用改进的最小二乘法得到精确的直线参数，在曲线拟合之前，建立曲线目标像素点集合；目标像素集合中的每一个像素点都应满足以下两个条件：一是尽量多的处于车道线上，二是集合中点的数量足够充实，只有足够的数据量才能减少误差像素带来的干扰；以直线检测的参数为基础，依靠直线检测的高准确率来估计远视野中车道线目标像素点提取的准确性；以直线上端点的像素点作为搜索的起始种子点，从起始种子点开始在图像中进行梯度值相关性和灰度值相关性扫描查找；先根据梯度值相关性判定车道线的方向，划定搜索区域，再利用灰度值相关性进行局部搜索；在目标像素集合中采用基于线性双曲线模型进行拟合，公式4-5所示， 其中公式中的参数h表示道路平面在图像平面上的消失点的纵向位置，即消失线公位置；k表示道路标线的曲率大小；bl、br的值分别表示左、右车道线相对于道路标线的距离，当时方程bl＝0代表的是右边的车道标线，当时方程br＝0时代表的是左边的车道标线；uH表示车道线到纵轴的距离；所述的第四步车道线提炼处理模块是经过车道线模型拟合后，对车道线进行提炼过程，筛选出可靠的车道线，剔除误检标志线；进行二个步骤的处理，一是消失点约束关系，二是多条车道线平行关系；在消失点约束关系中，分别在横向和垂直方向规定容错区域；假设上一帧消失点位置为px,y，消失点p'x',y'容错区域为公式4-6 Tx和Ty分别为水平方向和垂直方向可以移动的范围；在多条车道线平行关系中，将每条车道线都规定了三个控制点，这三个控制点指定为视野线与车道线的交点；根据车道线平行关系，在同一控制点序号之间的车道线应该有距离相似，斜率和角度相似关系；所述的第五步跟踪预测模块是在实际采集系统以及大部分的智能车辆系统中，车载相机直接获得的是视频流信息，车辆运动在时间上和空间上都具有连续性；通过使用卡尔曼滤波器用于实时预测每个车道的运动状态,观察运动状态与当前的匹配；所述的第六步车道线检测输出参数结构化是，对车道线检测结果进行统一的结构化处理。

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