基于数字图像技术的汽车行驶轨迹状态识别

在实验中预先标定某些空间点，测量它们的世
界坐标及在像平面的坐标，借助这些点确切的位置 信息对摄像机进行校准。根据式（５），设
Ａ—ＰＲ皿，Ｔ
则
Ｃ—ＡＷ
Ｃ１
口ｌ
口”
口１３
ｎ１４
Ｘ
Ｃ２
口２
口匏
ｎ２３
盘２４
ｙ
即
Ｃ３
口３
口∞
盘３３
ห้องสมุดไป่ตู้
ｎ３４
Ｚ
Ｃ４
口４
口铊
ａ４３
乜４４
１
像平面坐标（“，勘）的值为
（９）
惟鲶
㈣，
则由式（９）、（１０）得到
ｃｏｍ；Ｗｅｉ Ｌａｎｇ（１９５７一），ｍａｌｅ，ＰｈＤ，ｐｒｏｆｅｓｓｏｒ，８６—２９—８２３３４４７１，ｌａｎｇｗ００１＠ｓｏｈｕ．ｃｏｍ．
０引 言
随着中国公路交通基础设施的逐渐完善和汽车 保有量的增加，道路交通事故造成的生命和财产损失 愈发让人不能小觑。据公安部道路交通管理局统计， ２００４年全国共发生道路交通事故５１７ ８８９起，造成 １０７ ０７７人死亡，与２００３年相比，死亡人数上升
对车辆做一个假想的刚性延伸，选取延伸线上位 于世界坐标系中Ｘ轴负向距原点为口的点在车辆 上，考察随着车辆的行驶，该点与道路标线距离的变 化情况。对于随车辆移动的世界坐标系而言，根据序 列图像判断点（一口，ｙ，Ｏ）随着驾驶时间￡的变化与Ｘ 轴距离（ｎ变化，即道路标线中线相对于车辆的横向 距离变化，间接断定车辆行驶轨迹，由此分析驾驶员 的行驶状态是否处于正常。该软件流程图见图５。
第６卷 第３期 ２００６年９月
交通运输工程学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｔｒａｆｆｉｃ ａｎｄ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
ｖ０１．６ Ｎ６．３
ｓｅｐｔ·２００６
文章编号：１６７１—１６３７（２００６）０３一０１１４—０４
基于数字图像技术的汽车行驶轨迹状态识别
林广宇，魏 朗
（长安大学汽车学院，陕西 西安 ７１００６４）
影点为原点０，地面的垂直线为Ｚ轴，道路标线方向
为Ｘ轴，见图４；摄像机坐标系以光轴为２轴，镜头
中心为坐标原点ｏ，摄像机坐标ｚＤ了平面与像平面 平行，表征图像内部各点位置与像平面坐标系的乱、
口轴与ｚ、ｙ轴平行。设空间点ｗ在世界坐标系下
的齐次坐标为
黥Ｋ－Ｚ
＼
ｒ
ｏ
≯
图２摄像机的安装位置 Ｆｉｇ．２ Ｃａｍｅｒａ’ｓ ｆｉｘｉｎｇ ｐｏｓｉｔｉｏｎ
２．３行驶状态判定
经过对ＣＣＤ摄像机拍摄的图像进行处理、辨别 和分析后，获取道路标线在图像中的像素位置；根据
摄像机焦距、图像分辨率、ＣＣＤ传感单元距离等摄
像机内部参数可获得道路标线上点的像平面坐标 （“，Ｗ），由式（８）和约束条件
Ｘ＝一口
可确定Ｙ值，即车辆距道路标志线的位移。ｏ值的 选取与摄像机俯仰角ａ有关，实验选择在５．０～ ６．Ｏ ｍ之间。
章行为，是判别驾驶员行驶状态的有效方法。 关键词：交通安全；行驶状态；图像理解；违章驾驶
中图分类号：Ｕ４９１
文献标识码：Ａ
ＤｒｉＶｉｎｇ ｒＯｕｔｅ ｓｔａｔｕｓ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉＯｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄｉｇｉｔａｌ ｉｍａｇｅ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ
Ｌｉｎ Ｇｕａｎｇ—ｙｕ，Ｗｅｉ Ｌａｎｇ （ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ａｕｔｏｍｏｂｉｌｅ，ｃｈａｎｇ’ａｎ ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ｘｉ’ａｎ ７１００６４，ｓｈａａｎｘｉ，ｃｈｉｎａ）
第３期
林广宇，等：基于数字图像技术的汽车行驶轨迹状态识别
１１５
故是交通管理工作的重中之重，因此，一方面需要加 强驾驶员对交通法规的学习，提高自身的素质；另一 方面，必须在技术上采取相应的措施加以限制、预防 和警告驾驶员危险的发生［１］。在车辆上安装基于图 像的行驶状况监控系统［２１是十分有效的手段之一，利 用安装在车辆上的图像传感器ＣＣＤ摄像机，采集汽 车行驶过程中实际的道路状况和周围的交通环境信 息［３］，采用嵌入式ＤＳＰ芯片加以处理、识别、压缩和 存储［４］，根据一定的算法模型和规则计算行驶轨迹， 判断驾驶员的行驶状态，保留违章图像，并在有潜在 危险时向驾驶员示警。本文对图像进行预处理后获 取道路标线，建立模型，以道路标线在图像中的位置 为依据，对汽车行驶过程中行驶轨迹特性进行研究。
１道路标线辨识概述
由车载ＣＣＤ摄像机获取的原始图像由于如镜 头脏污、地面凹凸不平及车辆振动等原因和干扰造 成图像模糊，不能直接使用，必须对原始图像进行预 处理。本文只对图像的一部分区域感兴趣［５］，在处 理过程中将道路标线增强，而将其他特征适当衰减。
图像预处理包括滤波处理和图像边缘增强［６］。 对图像滤波处理目的是去除图像噪声，在空间域中采 用一种局部平均的平滑技术中值滤波处理方法，以较 小的计算机内存和时间开销为代价，对脉冲干扰和椒 盐噪声取得良好的抑制效果，并可以有效地保护图像 边缘。边缘增强的目的在于突出道路标线的边缘信 息［７］，便于道路标线辨识，本文采用ｓｏｂｅｌ算子进行边 缘检测。图１左图为某一违章图像，右图是其边缘检 测后的图像。以下讨论提及的道路标线均指车辆左 侧与车辆横向距离最近的道路中间的标线。
车辆相对于道路标志线的位置，可以识别车辆行驶
轨迹状态。 从平面图像获得３一Ｄ空间运动物体的位置，关
键在于平面坐标与三维坐标的变换。ＣＣＤ摄像机
固定在车辆前端顶部，安装位置见图２、３，摄像头距
地面高度为＾。设定２个三维坐标系：世界坐标系
ＸｙＺ与摄像机坐标系ｚｙｚ。动态的世界坐标系随 车辆一起运动，以摄像机镜头中心在地面的垂直投
ｆ（ｎ１１一口４１“）Ｘ＋（口１２一口４ｚ“）ｙ＋
ｊ
‘
‘口１３一ｃｚ４３“’ｚ＋‘∞·一吼４“’一ｏＩ（１１）Ｊ
Ｉ（ｎ２１一口４ｌ口）Ｘ＋（口２２一瞳４２口）ｙ＋
【
（口２３一口４３ｕ）Ｚ＋（口２４一口４４口）＝ｏ
式（１１）表明，欲获得摄像机参数，需测量至少６
个空间点的世界坐标，以及与其对应的像平面坐标。 实验中取７个点，第７点作为验证点。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｍｏｎｉｔｏｒ ｄｒｉｖｅｒ ｗｏｒｋｉｎｇ ｓｔａｔｅｓ ａｎｄ ｖｅｈｉｃｌｅ ｔｒａｖｅｌｉｎｇ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ａｔ ｒｅａｌ ｔｉｍｅ， ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｐｒｏｐｅｒｔｙ ｏｆ ｄｒｉｖｉｎｇ ｒｏｕｔｅｓ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｔｏ ｒｏａｄ ｔｒａｆｆｉｃ ｍａｒｋ ｗａｓ ａｎａｌｙｚｅｄ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｉｍａｇｅｓ ｔａｋｅｎ ｆｒｏｍ ｏｎ－ｂｏａｒｄ ａ０Ｄ ｉｍａｇｅ ｓｅｎｓｏｒ，ｔｈｅ ｍｏｄｅｌｓ ｏｆ ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ ｐｒｏｊ ｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ ｔｒａｖｅｌｉｎｇ ｒｏｕｔｅｓ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｗｅｒｅ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｂｙ ｉｍａｇｅ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ａｎｄ ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，ｔｈｅ ｖｅｈｉｃｌｅ’ｓ ｒｅａｌ ｔｈｒｅｅ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｔｏ ｒｏａｄ ｔｒａｆｆｉｃ ｍａｒｋ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｄｏｔｓ ｏｆ ｐｌａｎａｒ ｉｍａｇｅｓ ｗｅｒｅ ｃｏｍｐｕｔｅｄ． Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ Ｖｅｈｉｃｌｅ’ｓ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｔｒａｖｅｌｉｎｇ ｒｏｕｔｅｓ ａｒｅ ｃｏｉｎｃｉｄｅｎｔ ｗｉｔｈ ｒｅａｌｉｔｙ， ｓｏ ｔｈａｔ ｄｒｉｖｅｒ’ｓ ｓｏｍｅ ｐｅｃｃａｎｃｙ ｂｅｈａｖｉｏｒｓ， ｓｕｃｈ ａｓ ｄｒｉｖｉｎｇ ａｌｏｎｇ ｓｏｌｉｄ ｃｅｎｔｒａｌ—ｌｉｎｅ， ｄｒｉｖｉｎｇ ａｃｒｏｓｓ ｓｏｌｉｄ ｃｅｎｔｒａｌ ｌｉｎｅ ａｎｄ ｄｒｉＶｉｎｇ ａｌｏｎｇ ｃｏｎＶｅｒｓｅ ｒｏａｄｗａｙ，ｃａｎ ｂｅ ｄｅｃｉｄｅｄ ｃｏｒｒｅｃｔｌｙ．６ ｆｉｇｓ，８ ｒｅｆｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｔｒａｆｆｉｃ ｓａｆｅｔｙ；ｄｒｉｖｉｎｇ ｓｔａｔｕｓ；ｉｍａｇｅ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ；ｐｅｃｃａｎｃｙ ｄｒｉＶｉｎｇ Ａｕｔｈｏｒ ｒ姻ｕｍｅ：Ｌｉｎ Ｇｕａｎｇ—ｙｕ（１９７２一），ｆｅｍａｌｅ，ｄｏｃｔｏｒａｌ ｓｔｕｄｅｎｔ，８６—２９—８２３３４４５８，ｌｓｇｙｕ＠ｔｏｍ．
２．６％。驾驶员超速行驶、占道行驶、无证驾驶、酒后 驾驶、疲劳驾驶是造成交通死亡事故的主要原因，其 中超速行驶、占道行驶和疲劳驾驶造成的死亡人数占 ２５．３％。２００４年，全国共发生一次死亡１０人以上群 死群伤特大道路交通事故５５起，因超速行驶、疲劳驾 驶、违法超车等交通违法行为导致的特大事故３０起， 占５４．５％。减少由于驾驶员人为因素造成的交通事
收稿日期：２００５—１１一０９ 基金项目：高等学校博士学科点专项科研基金项目（２００５０７１０００２） 作者简介：林广宇（１９７２－），女，吉林辽源人，长安大学讲师，工学博士研究生，从事汽车电子技术与道路变通安全研究。 导师简介：魏朗（１９５７一），男，四川成都人，长安大学教授，工学博士。
万方数据
ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ ｓｙｓｔｅｍｓ
Ｗ＝（Ｘ，ｙ，Ｚ，１）ｏ
若世界坐标系统的Ｘ、ｙ、Ｚ轴与摄像机坐标系
统的ｚ、儿ｚ轴分别相互平行，则世界坐标系内点ｗ
的摄像机坐标Ｍ为
Ｍ＝ｎＶ
（１）
平移变换矩阵Ｔ为
万方数据
１１６
交‘通运输 工程学报
２００６年
０Ｏ
Ｏ
１Ｏ
Ｔ ｜｜
（２）
Ｏ１ —
ｎ∞№∞ ０ Ｏ
Ｏ＾ｌ
实际安装中，世界坐标系与摄像机坐标系的各 对应轴并不互相平行，为确定摄像机的空间方向，用 俯仰角ａ表示摄像机光轴（ｚ轴）相对于水平方向的 夹角，用自转角ｙ表示摄像机ｚ坐标轴相对于路面 标线（Ｘ轴）的夹角，得旋转变换矩阵为
车必须在机动车道内行驶，若车辆经常压着道路标 志线行驶或不时穿越道路标志线，一方面存在大量
的安全隐患，另一方面表征驾驶员处于非正常工作
状态（如疲劳驾驶、酒后驾驶等）。对于正在公路行
驶的大部分车辆，交管部门无法做到随时跟踪其状 态，纠正其违章行为［８］。利用车载系统的ＣＣＤ图像
传感器拍摄的平面图像，建立模型，得到三维空间中
＜
’
（７）
Ｘｓｉｎｙ—ｙｃｏｓ ７，
，
Ｉ。 。Ｘｃｏｓａｃｏｓｙ＋ｙｃｏｓ口ｓｉｎ），＋（Ｚ一＾）ｓｉｎ口＋厂
已知序列平面图像上某点（“，可），分析与其对
应的空间路面点的位置特征，根据式（７）得
Ｉ叉一Ｌ“（＾ｓｍ口一，）ｃｏｓｙ＋ｕ（＾一－，ｓｌｎａ）ｓｍｙ—
乃ｃ㈣ｃ刚］／陬啾＋岗ｎａ］
｛ｙ＝［“（＾ｓｉｎａ一厂）ｓｉｎｙ—ｕ（＾一厂ｓｉｎａ）ｃ。ｓｙ— （８）
＼迅 ／ 弋，＜
带
ｌｒ
（ａ）违章图像
（ｂ）检测图像
图１图像处理结果 Ｆｉｇ．１ Ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｒｅｓｕｌｔ
２行驶轨迹状态识别
２．１ 模型建立 《中华人民共和国道路交通管理条例》规定机动
图３摄像机的俯视图 Ｆｉｇ．３ Ｃａｍｅｒａ’ｓ ｐｌａｎｆｏｍ
图４坐标系统的关系 Ｆｉｇ．４ ＲｅＩａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｗｏ
摘 要：为获取驾驶员行驶状态信息与监控行车状况，通过车载ＣＣＤ图像传感器获得序列图像，应
用数字图像理解和计算机视觉技术，建立摄像机的透视投影模型和汽车行驶轨迹状态模型，根据平
面图像上的点推导出车辆在空间道路上的实际位置，对车辆行驶过程中相对道路标线的行驶轨迹
进行研究。该方法获得的行驶轨迹曲线能够正确判断驾驶员压线行驶、越线行驶与逆向行驶等违
（５）
投影变换矩阵为
Ｏ
０
０
１
Ｏ
Ｏ
Ｐ一
（６）
Ｏ
１
Ｏ
ｎ∞㈨∞ Ｏ 一１Ｈ １ 由式（２）、（３）、（５）、（６）可得，世界坐标为（Ｘ，ｙ， Ｚ）的空间某点在图像上的坐标，即像平面坐标（“，
ｕ）为
ｆ
， Ｘｓｉｎ口ｃｏｓｙ＋ｙｓｉｎ口ｓｉｎｙ一（Ｚ一＾）ｃｏｓ口
ｌ“ ｏ Ｘｃｏｓａｃｏｓ７＋ｙｃｏｓａｓｉｎ），＋（Ｚ一＾）ｓｉｎ口＋厂
ｃＯｓｙ ｓｉｎｙ ０ ０
Ｒ，＝
—ｓｉｎｙ ０ Ｏ
—Ｓｌｎ口
ｃｏｓｙ Ｏ Ｏ
Ｏ
１０
Ｏ
０１
Ｏ
ｃＯｓａ
（３）
Ｏ
】
Ｏ
Ｒ。＝ —ＣＯＳ口 ０ 一ｓｉｎａ
Ｏ
０
０
则世界坐标系的点ｗ到摄像机坐标系的变换Ｍ为
Ｍ—Ｒ皿，ＴＷ
（４）
设摄像机焦距为厂，经透视投影变换，可得平面
图像的点ｃ与实际空间对应点ｗ的关系为
Ｃ一职皿，ＴＷ
ｎｃ删ｓｉｎｙ］／［…ｓ口＋岗ｎａ］
ｌｚ：ｏ
２．２摄像机校准
安装摄像机后要进行校准，摄像机的校准分为两
部分：外部参数校准和内部参数校准。外部参数包括
摄像机距地面高度＾、与车侧距离ｄ、自转角ｙ和俯仰 角口；内部参数包括焦距、镜头失真系数、图像平面原
点的计算机图像坐标等。摄像机内部参数只需校正
一次，当位置发生变化时只校正外部参数即可。