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龙图腾网恭喜常州重山智能装备有限公司申请的专利灵敏准确的复杂路况车道偏移实时预警系统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：CN114663859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210296730.5，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权灵敏准确的复杂路况车道偏移实时预警系统是由宋春蓉;李长山设计研发完成，并于2022-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本灵敏准确的复杂路况车道偏移实时预警系统在说明书摘要公布了：本申请以开发智能辅助驾驶系统的实际应用为背景，在车载ARM平台上设计实现一种极速的车道偏移实时预警系统，提出影像W‑r扩展动态评估的极速车道线识别算法，实时检测出车道信息，考虑机动车在车道中的横向速度的大小，提出将两种预警策略结合，第一种在横向速度不大时采用便捷的机动车和车道相对距离进行预警判断，在横向速度比较大的情况下，采用左右车道线线在影像中的偏移率来进行车道偏离判断；本申请无需对影像进行透视变换，不用测量单目摄像头的外参数和内参数，对单目摄像头要求低,给使用者带来了极的方便。同时算法时间复杂度小，速度快、实用性及适用性强，在复杂路况车道偏移实时预警上具有巨大价值和广阔市场。

本发明授权灵敏准确的复杂路况车道偏移实时预警系统在权利要求书中公布了：1.灵敏准确的复杂路况车道偏移实时预警系统，其特征在于，一是硬件上包括RK3288影像处理单元、影像采集单元、报警显示单元及控制单元CAN信号部分，通过驾驶室内上方的CCD摄像头获取驾驶过程的实时路况，其获取的路况影像经过RK3288影像处理单元进行处理,根据识别出的车道线信息判断是否需要向报警单元发出报警信号，告知司机注意发生车道偏离；二是软件算法上分为两大部分，即影像W-r扩展动态评估的极速车道线识别算法和车道偏移实时预警方法：第一，影像W-r扩展动态评估的极速车道线识别算法采用行扫描进行边缘点的提取，并将边缘点归分为两类进行自定义参数打分获取直线，根据车道线模型获取候选的车道线，采用影像W-r扩展动态评估对道路参数实现估算和更新，最后采用影像W-r扩展动态评估输出的参数进行最终边缘点的提取，采用影像W-r扩展动态评估对建立的车道参数模型进行参数估算；采用车道颜色信息区分黄白车道线，采用边缘点间距区分虚实车道线；影像W-r扩展动态评估的极速车道线识别算法具体包括：车道线极速检测算法架构、边缘点提取、建立评判打分规则、获取车道线检测核验值、影像W-r扩展动态评估参数估算跟踪、车道边缘灵敏提取；第二，车道偏移实时预警方法将基于机动车和车道线的相对距离预警策略和基于车道线斜率的预警策略融合,在横向速度低的情况下，采用基于机动车和车道线的相对距离预警；横向速度大的情况下，采用基于车道线偏移率的策略预警；车道偏移实时预警方法具体包括：基于机动车和车道相对距离的预警策略、基于车道偏移率灵敏预警策略；建立一种快捷的车道线特征优化建模方法，结合道路特征采用影像W-r扩展动态评估进行估算和校正，快速的检测出复杂路况车道信息，去除透视变换计算模块,采用简化的几何Vight检测直线为基础，结合边缘点烈度和车道边缘平行关系特征选取可信度高的车道线，采用影像W-r扩展动态评估对角度、偏移量、边缘平均烈度及自定义弯曲度进行参数估算；边缘点提取：车道的颜色分为两种：黄色及白色，采用关联像素值的突变性特征来提取边缘点，采用快速行扫描的方式进行边缘点扫描提取，同时，车道线信息部分主要在影像下半部分，通过灭点的方法设定感兴趣区域，根据车道在图中的特征将检测区域重新设置成两部分：近域和远域，近域车道线在图中的比例大，采用整行扫描；远域左右车道线间宽度窄，且集中在图中间，只扫描中间大部分区域，近域车道线特征明显，采用隔行扫描；远域车道信息弱，采用隔三行扫描；采用式1计算每个像素的边缘烈度： 式1式中：En,i表示为第n行第i列像素点的边缘烈度，L表示滤波长度，根据经验值取8，当扫描到车道线左边缘时，会出现一个极大值，当扫描到车道线右边缘时，边缘烈度出现一个极小值，根据极大值和极小值将边缘点归分为两类分别采用自定义参数检测直线；基于队列充分利用上一个边缘烈度的值信息求取下一个边缘烈度的值，相邻两个点的边缘烈度只需访问距离其滤波长度端点和它们两个本身的值，由原来的16次运算变为4次运算，如式2： 式2式中：In,i表示第n行第i列像素点的像素值；采用快捷噪声包容滤波方式对近域影像部分进行增强；噪声包容滤波模型依赖偏微分方程和和影像的离散化，使影像的拐点处得到一个跳动信号，由插值的原始影像u0x,y经过滤波过程u0x,y,t,t＞0，达到一个增强最好的效果ux,y,t1，表示影像梯度方向η的二阶方向导数，为影像梯度，引入高斯函数对影像梯度的二阶方向导数进行平滑去噪，同时引入前向扩散过程即在方程中引入垂直于影像梯度方向的项来对影像锐化增强过程进行去噪，模型的具体方程如下： 式3其中分别表示平行于和垂直于影像梯度方向，*表示卷积，表示高斯函数，表示一个常数，其值为正，表示前向扩散过程，式3第一项起到增强的效果,其后的一项则对增强过程进行去噪；为简化计算量，基于道路标线边缘特征，去除式3中的第二项： 式4。

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