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龍圖騰網恭喜常州重山智能裝備有限公司申請的專利靈敏準確的復雜路況車道偏移實時預警系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114663859B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210296730.5，技術領域涉及：G06V20/58；該發明授權靈敏準確的復雜路況車道偏移實時預警系統是由宋春蓉;李長山設計研發完成，并于2022-03-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本靈敏準確的復雜路況車道偏移實時預警系統在說明書摘要公布了：本申請以開發智能輔助駕駛系統的實際應用為背景，在車載ARM平臺上設計實現一種極速的車道偏移實時預警系統，提出影像W?r擴展動態評估的極速車道線識別算法，實時檢測出車道信息，考慮機動車在車道中的橫向速度的大小，提出將兩種預警策略結合，第一種在橫向速度不大時采用便捷的機動車和車道相對距離進行預警判斷，在橫向速度比較大的情況下，采用左右車道線線在影像中的偏移率來進行車道偏離判斷；本申請無需對影像進行透視變換，不用測量單目攝像頭的外參數和內參數，對單目攝像頭要求低,給使用者帶來了極的方便。同時算法時間復雜度小，速度快、實用性及適用性強，在復雜路況車道偏移實時預警上具有巨大價值和廣闊市場。

本發明授權靈敏準確的復雜路況車道偏移實時預警系統在權利要求書中公布了：1.靈敏準確的復雜路況車道偏移實時預警系統，其特征在于，一是硬件上包括RK3288影像處理單元、影像采集單元、報警顯示單元及控制單元CAN信號部分，通過駕駛室內上方的CCD攝像頭獲取駕駛過程的實時路況，其獲取的路況影像經過RK3288影像處理單元進行處理,根據識別出的車道線信息判斷是否需要向報警單元發出報警信號，告知司機注意發生車道偏離；二是軟件算法上分為兩大部分，即影像W-r擴展動態評估的極速車道線識別算法和車道偏移實時預警方法：第一，影像W-r擴展動態評估的極速車道線識別算法采用行掃描進行邊緣點的提取，并將邊緣點歸分為兩類進行自定義參數打分獲取直線，根據車道線模型獲取候選的車道線，采用影像W-r擴展動態評估對道路參數實現估算和更新，最后采用影像W-r擴展動態評估輸出的參數進行最終邊緣點的提取，采用影像W-r擴展動態評估對建立的車道參數模型進行參數估算；采用車道顏色信息區分黃白車道線，采用邊緣點間距區分虛實車道線；影像W-r擴展動態評估的極速車道線識別算法具體包括：車道線極速檢測算法架構、邊緣點提取、建立評判打分規則、獲取車道線檢測核驗值、影像W-r擴展動態評估參數估算跟蹤、車道邊緣靈敏提取；第二，車道偏移實時預警方法將基于機動車和車道線的相對距離預警策略和基于車道線斜率的預警策略融合,在橫向速度低的情況下，采用基于機動車和車道線的相對距離預警；橫向速度大的情況下，采用基于車道線偏移率的策略預警；車道偏移實時預警方法具體包括：基于機動車和車道相對距離的預警策略、基于車道偏移率靈敏預警策略；建立一種快捷的車道線特征優化建模方法，結合道路特征采用影像W-r擴展動態評估進行估算和校正，快速的檢測出復雜路況車道信息，去除透視變換計算模塊,采用簡化的幾何Vight檢測直線為基礎，結合邊緣點烈度和車道邊緣平行關系特征選取可信度高的車道線，采用影像W-r擴展動態評估對角度、偏移量、邊緣平均烈度及自定義彎曲度進行參數估算；邊緣點提取：車道的顏色分為兩種：黃色及白色，采用關聯像素值的突變性特征來提取邊緣點，采用快速行掃描的方式進行邊緣點掃描提取，同時，車道線信息部分主要在影像下半部分，通過滅點的方法設定感興趣區域，根據車道在圖中的特征將檢測區域重新設置成兩部分：近域和遠域，近域車道線在圖中的比例大，采用整行掃描；遠域左右車道線間寬度窄，且集中在圖中間，只掃描中間大部分區域，近域車道線特征明顯，采用隔行掃描；遠域車道信息弱，采用隔三行掃描；采用式1計算每個像素的邊緣烈度： 式1式中：En,i表示為第n行第i列像素點的邊緣烈度，L表示濾波長度，根據經驗值取8，當掃描到車道線左邊緣時，會出現一個極大值，當掃描到車道線右邊緣時，邊緣烈度出現一個極小值，根據極大值和極小值將邊緣點歸分為兩類分別采用自定義參數檢測直線；基于隊列充分利用上一個邊緣烈度的值信息求取下一個邊緣烈度的值，相鄰兩個點的邊緣烈度只需訪問距離其濾波長度端點和它們兩個本身的值，由原來的16次運算變為4次運算，如式2： 式2式中：In,i表示第n行第i列像素點的像素值；采用快捷噪聲包容濾波方式對近域影像部分進行增強；噪聲包容濾波模型依賴偏微分方程和和影像的離散化，使影像的拐點處得到一個跳動信號，由插值的原始影像u0x,y經過濾波過程u0x,y,t,t＞0，達到一個增強最好的效果ux,y,t1，表示影像梯度方向η的二階方向導數，為影像梯度，引入高斯函數對影像梯度的二階方向導數進行平滑去噪，同時引入前向擴散過程即在方程中引入垂直于影像梯度方向的項來對影像銳化增強過程進行去噪，模型的具體方程如下： 式3其中分別表示平行于和垂直于影像梯度方向，*表示卷積，表示高斯函數，表示一個常數，其值為正，表示前向擴散過程，式3第一項起到增強的效果,其后的一項則對增強過程進行去噪；為簡化計算量，基于道路標線邊緣特征，去除式3中的第二項： 式4。

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