车道偏离警告系统

这个例子使用了:

开放模式

这个例子展示了如何在视频序列中检测和跟踪道路车道标记，并通知司机如果他们正在穿过车道。该示例说明了如何使用霍夫变换、霍夫线和卡尔曼滤波器块来创建线检测和跟踪算法。本例通过以下步骤实现该算法:1)检测当前视频帧中的车道标记。2)将当前车道标记与前一视频帧中检测到的车道标记进行匹配。3)找到左右车道标志。4)如果车辆越过任何一个车道标志，发出警告信息。

为了处理低质量的视频序列，其中车道标记可能很难看到或隐藏在物体后面，该示例等待车道标记出现在多个帧中，然后才认为该标记有效。该示例使用相同的过程来决定何时开始忽略车道标记。

注意:示例参数是在模型工作区中定义的。要访问参数，请单击“查看>模型资源管理器”。然后导航到模型名称下的模型工作区。

请看车道偏离警告系统的例子．

示例模型

下图为车道偏离警告系统示例模型:

车道检测子系统

该子系统使用二维FIR滤波器和自动阈值块来检测当前视频帧中车道标记的左侧边界。车道标记的边界类似于直线，并对应于霍夫变换矩阵中的峰值。该子系统使用查找局部极大值块来确定车道标记的极坐标位置。

车道跟踪子系统

该示例将以前检测到的车道保存在存储库中，并计算检测到每个车道的次数。该子系统将当前视频帧中的车道与存储库中的车道进行匹配。如果当前通道与存储库中的另一个通道足够相似，则该示例将使用通道的当前位置更新存储库。Kalman Filter块预测存储库中每个车道的位置，这提高了车道跟踪的准确性。

离港警告子系统

该子系统使用霍夫线块将线的极坐标转换为笛卡尔坐标。该子系统使用这些笛卡尔坐标来计算车道标记与视频底部边界中心之间的距离。如果这个距离小于阈值，示例将发出警告。该子系统还确定线条是黄色还是白色，以及它是坚固的还是破碎的。

车道偏离警告系统结果

“安全裕度信号”窗口显示安全裕度度量的图形。安全裕度是由汽车和最近的车道标志之间的距离决定的。当安全裕度指标(黄色显示)低于0(蓝色显示)时，汽车处于车道偏离模式，否则汽车处于正常驾驶模式。

“结果”窗口显示了左右车道标记和一条警告消息。警告信息表明车辆正在越过右侧车道标志。车道标记的类型和颜色也显示在这个窗口中。除了文本消息之外，示例的Windows®版本还会发出音频警告。