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公开(公告)号：CN106156723B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201610343737.2
申请日：2016-05-23
Applicant: 北京联合大学
Abstract: 一种基于视觉的路口精定位方法属于计算机视觉领域和安全智能交通领域。该方法先通过路口场景识别判断车辆是否到达路口附近，如果进入路口则对单目相机采集的路口图像进行逆透视变换得到逆透视图像，然后进行停止线检测与测距、车道线检测得到车辆离停止线的纵向距离和与车道线的横向距离以及航向角，根据得到数据进行世界坐标系平面坐标计算，最终得到车辆的位置坐标。通过视觉的方法进行路口精定位，克服了高精度GPS定位成本高的缺点。
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公开(公告)号：CN104494598B
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201410678135.3
申请日：2014-11-23
Applicant: 北京联合大学
IPC: B60W30/18
Abstract: 一种用于智能车辆的路口行驶控制方法属于无人驾驶领域。首先通过安装在智能车内后视镜处的单目摄像机采集视频图像，进行车道线检测、停止线检测、停止线测距、行人检测以及红绿灯识别。然后根据车道线检测结果计算车道虚拟中心线，利用PD控制算法控制智能车辆沿着中心线前行。综合离停止线的距离、行人检测结果以及红绿灯识别结果进行驾驶行为决策，控制车辆前行或者停车。本发明仅利用一个摄像机使智能车辆平稳、安全地通过各种十字路口，并且当检测到有行人或者识别到红灯时，系统将控制智能车辆停在离停止线20厘米内，当识别到绿灯并且没有行人时，系统将控制智能车辆正常行驶或者转弯。本发明使执行周期控制在50ms内，满足100ms的驾驶控制周期。
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公开(公告)号：CN104494598A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410678135.3
申请日：2014-11-23
Applicant: 北京联合大学
IPC: B60W30/18
CPC classification number: B60W30/18 , B60W30/18154 , B60W2550/14 , B60W2550/22 , B60W2720/00 , B60W2720/24
Abstract: 一种用于智能车辆的路口行驶控制方法属于无人驾驶领域。首先通过安装在智能车内后视镜处的单目摄像机采集视频图像，进行车道线检测、停止线检测、停止线测距、行人检测以及红绿灯识别。然后根据车道线检测结果计算车道虚拟中心线，利用PD控制算法控制智能车辆沿着中心线前行。综合离停止线的距离、行人检测结果以及红绿灯识别结果进行驾驶行为决策，控制车辆前行或者停车。本发明仅利用一个摄像机使智能车辆平稳、安全地通过各种十字路口，并且当检测到有行人或者识别到红灯时，系统将控制智能车辆停在离停止线20厘米内，当识别到绿灯并且没有行人时，系统将控制智能车辆正常行驶或者转弯。本发明使执行周期控制在50ms内，满足100ms的驾驶控制周期。
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公开(公告)号：CN104504364B
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201410677821.9
申请日：2014-11-23
Applicant: 北京联合大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 基于时空关联的停止线实时识别与测距方法属于无人驾驶领域。首先通过智能车上的GPS装置获取路口路口类型、距离，当距离小于100米时将会及时启动停止线识别程序。通过摄像机获取车辆前方的路面图像，对原始图像进行灰度化、逆透视变换、自适应二值化处理，然后对二值化图像进行水平边沿信息提取，再对图像进行霍夫直线变换检测直线，计算直线的长度以及直线和直线间的宽度来确定是否为停止线。停止线测距是利用图像逆透视变换后呈线性关系，建立模型，进行停止线与车辆的距离测算。当连续5帧图像都识别到停止线并所测距离是一个由大到小的变化过程时则认为稳定识别到了停止线并将其结果进行返回。本发明减少运算开销还极大地提高停止线识别的准确性、实时性以及停止线测距的精度。
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公开(公告)号：CN103489324B
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201310438726.9
申请日：2013-09-22
Applicant: 北京联合大学
IPC: G08G1/0967 , G06K9/60
Abstract: 一种基于无人驾驶的实时动态路口红绿灯检测识别方法属于智能交通行业的交通信息检测领域。本发明首先对原始图像进行感兴趣区域切割，通过经验值过滤掉与红绿灯无关的区域。其次，设置小模板即红绿灯模板，并求取其HSV空间的二维直方图。再次。读入待处理图片，设置搜索块大小与小模板相同，反向块投影来搜索，计算出搜索的位置。最后，在得出的红绿灯位置基础上，转换到YCBCR空间进行颜色识别。之后分别求取红色、绿色区域的坐标位置并比较，依据红灯、绿灯位置信息及智能车所在的车道信息决定行驶与否。本发明能够实时动态地检测出红绿灯信息，运用于无人驾驶车当中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104036279A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410259590.X
申请日：2014-06-12
Applicant: 北京联合大学
Abstract: 本发明公开了一种智能车行进控制方法及系统，涉及自动控制技术领域。从设置在车辆上不同位置处的摄像头实时获取多幅不同角度的车辆前方道路图像，得到有效的车辆正前方道路图像，提取车道线信息，将其经坐标转换后标定在路权信息融合坐标系中对应位置处；获取预置行进范围内的路权信息，根据路权信息判断当前路权状态，按照路权状况结合车道线信息控制车辆行进。能避免繁杂的公式算法，不但提高了效率，且可根据实际图像进行缺失信息的获取，进一步提高了准确性，综合考虑了各种路权信息，可以根据具体情况更加精确和更加高效的判断出下一步行进控制的方式，可以省去大量无效计算的过程，车辆行进效率和准确度得到了大幅提升。
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公开(公告)号：CN103991449A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410259608.6
申请日：2014-06-12
Applicant: 北京联合大学
CPC classification number: B60W30/12 , B60R11/04 , B60W40/06 , B60W40/10 , B60W2550/14
Abstract: 本发明公开了一种车辆行进控制方法及系统，涉及自动控制技术领域。从设置在车辆上不同位置处的摄像头实时获取多幅不同角度的车辆前方道路图像，处理后得到有效的车辆正前方道路图像，从其中识别出车道线信息，计算出当前车辆行进方向偏离应行进车道线的偏离角度和偏离距离，进而根据所述偏离角度和偏离距离控制车辆行进。能避免繁杂的公式算法，不但提高了效率，且可根据实际图像进行缺失信息的获取，进一步提高了准确性，使得方案简单高效、控制准确，不受到应用场景的限制，无论道路中车辆较多、并线等多发事件、道路不规范、车速较快等复杂情况下，都能很方便的获取到多个角度的图像，对多种场景适应性更强，更好的实现对车辆行进的自动控制。
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公开(公告)号：CN104036279B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201410259590.X
申请日：2014-06-12
Applicant: 北京联合大学
Abstract: 本发明公开了一种智能车行进控制方法及系统，涉及自动控制技术领域。从设置在车辆上不同位置处的摄像头实时获取多幅不同角度的车辆前方道路图像，得到有效的车辆正前方道路图像，提取车道线信息，将其经坐标转换后标定在路权信息融合坐标系中对应位置处；获取预置行进范围内的路权信息，根据路权信息判断当前路权状态，按照路权状态结合车道线信息控制车辆行进。能避免繁杂的公式算法，不但提高了效率，且可根据实际图像进行缺失信息的获取，进一步提高了准确性，综合考虑了各种路权信息，可以根据具体情况更加精确和更加高效的判断出下一步行进控制的方式，可以省去大量无效计算的过程，车辆行进效率和准确度得到了大幅提升。
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公开(公告)号：CN103991449B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410259608.6
申请日：2014-06-12
Applicant: 北京联合大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆行进控制方法及系统，涉及自动控制技术领域。从设置在车辆上不同位置处的摄像头实时获取多幅不同角度的车辆前方道路图像，处理后得到有效的车辆正前方道路图像，从其中识别出车道线信息，计算出当前车辆行进方向偏离应行进车道线的偏离角度和偏离距离，进而根据所述偏离角度和偏离距离控制车辆行进。能避免繁杂的公式算法，不但提高了效率，且可根据实际图像进行缺失信息的获取，进一步提高了准确性，使得方案简单高效、控制准确，不受到应用场景的限制，无论道路中车辆较多、并线等多发事件、道路不规范、车速较快等复杂情况下，都能很方便的获取到多个角度的图像，对多种场景适应性更强，更好的实现对车辆行进的自动控制。
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公开(公告)号：CN104504680A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410677152.5
申请日：2014-11-23
Applicant: 北京联合大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/80 , G06T2207/10004 , G06T2207/30208 , G06T2207/30252
Abstract: 一种用于智能车的逆透视标定方法属于智能车无人驾驶技术领域。首先在智能辆前方路面标记出一个矩形的，记录矩形的长和宽，使用需要逆透视标定的摄像机捕获一张图像，然后从图像中找出矩形的四个顶角点对应的图像坐标，最后通过四个坐标点和矩形的长宽计算出逆透视所需要的单应性矩阵。本发明具有简单易操作、输入参数少、标定精度高等优点，克服了传统标定方法的缺陷。
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