非法变道的检测方法、检测装置及存储介质与流程

1.本技术涉及自动化驾驶技术领域，特别是涉及一种非法变道的检测方法、检测装置及存储介质。


背景技术：

2.随着经济发展和社会的进步，汽车的保有量持续不断地增加。车辆的增加虽然在某些方面提高了出行的便利性及乘客的出行体验，但伴随而来的也包括越来越多的交通事故，从而为人们的人身和财产带来了很大的安全隐患。
3.大部分的交通事故是因为驾驶员的不良驾驶习惯导致的，比如在驾驶车辆时不按交规打转向灯直接变道，或者在实线进行实线变道。这些非法的变道行为极易引发交通事故，从而导致人身或财产的损失。但是在没有安装安防监控系统的道路上，这些非法变道行为极其不易被捕捉并记录下来。也就是说，在大部分情况下，即使不打转向灯非法变道或者实线变道，也不能被及时有效地鉴定为违法行为。因此如何提高非法变道的检测效率及准确性就成为本领域亟待解决的问题之一。


技术实现要素：

4.鉴于以上所述现有技术的缺点，本技术的目的在于提供一种非法变道的检测方法、检测装置及存储介质，用于解决现有技术中无法对非法变道行为进行实时检测并告警的问题。
5.为实现上述目的及其他相关目的，本技术的第一方面，提供一种非法变道的检测方法，所述方法包括：通过车载相机实时获取彩色视频流；根据所述彩色视频流获取当前车道的车道线信息、以及至少一个目标物体的id信息和位置信息；实时检测所述目标物体的转向灯信号，并根据所述目标物体的位置信息及当前车道的车道线信息判断所述目标物体是否进入或偏离当前车道；当所述目标物体进入或偏离当前车道且未检测到所述目标物体的转向灯信号时，进行告警；当所述目标物体进入或偏离当前车道且检测到所述目标物体的转向灯信号时，判断目标物体进入或偏离侧的车道线是否为实线，当目标物体进入或偏离侧的车道线为实线时，进行告警。
6.在本技术第一方面的某些实施方式中，所述根据所述彩色视频流获取当前车道的车道线信息包括：从所述彩色视频流中选取感兴趣区域，并将位于感兴趣区域内的彩色图像信息转换为灰度图像信息；根据所述灰度图像信息生成像素差图像，并根据预设窗口对所述像素差图像进行扫描比对，当预设窗口内的灰度差大于预定阈值时，将预设窗口内的像素值设置为255；将所述感兴趣区域划分为预设数量的子区域，在每个子区域内分别对像素值为255的像素进行极坐标转换；在极坐标系下按预设角度间隔进行横坐标投影，统计投影累计最大的峰值，并求出最大的峰值对应的角度和距离；将极坐标系转换为图像坐标系，并进行二项式曲线拟合以在图像中拟合出车道线；根据所述彩色视频流对所述车道线进行跟踪处理，以获取当前车道的车道线信息。
7.在本技术第一方面的某些实施方式中，所述根据所述彩色视频流获取至少一个目标物体的id信息和位置信息包括：通过深度神经网络目标检测器从所述彩色视频流中获取至少一个物体；通过多目标跟踪算法获得所述物体的id信息和位置信息；根据所述物体的位置信息和获取到的车道线信息，将位于当前车道两侧且距离车道线最近的物体以及当前车道内正前方的物体确定为所述目标物体。
8.在本技术第一方面的某些实施方式中，所述判断目标物体进入或偏离侧的车道线是否为实线包括：根据所述目标物体的位置信息获取所述目标物体的运动方向；根据所述目标物体的运动方向及当前车道的车道线信息获取目标物体进入或偏离侧的车道线信息；根据所述目标物体进入或偏离侧的车道线信息获取车道线二值化图像，并设定有效区域；在所述有效区域内对车道线二值化图像进行垂直投影；对投影后的车道线二值化图像进行直方图统计；当统计结果大于或等于比例阈值时，确定所述目标物体进入或偏离侧的车道线为实线，当统计结果小于比例阈值时，确定所述目标物体进入或偏离侧的车道线为虚线。
9.在本技术第一方面的某些实施方式中，在根据所述目标物体的运动方向及当前车道的车道线信息获取目标物体进入或偏离侧的车道线信息之后，还包括：判断所述目标物体进入或偏离侧的车道线信息是否大于预设车道线宽度；当大于预设车道线宽度时，从车道线的中心位置将车道线划分为第一车道线和第二车道线；所述根据所述目标物体进入或偏离侧的车道线信息获取车道线二值化图像包括：将与所述目标物体的运动方向相对应的第一车道线或第二车道线进行二值化处理以获取相应的车道线二值化图像。
10.在本技术第一方面的某些实施方式中，所述进行告警的步骤包括：获取告警发生之前以及告警发生之后的预设时间间隔内的彩色视频流；将获取到的预设时间间隔内的彩色视频流按照预设传输方式进行输出。
11.本技术第二方面，提供一种非法变道的检测装置，其特征在于，包括：视频流获取模块，用于通过车载相机实时获取彩色视频流；车道线获取模块，用于根据所述彩色视频流获取当前车道的车道线信息；目标物体获取模块，用于根据所述彩色视频流获取至少一个目标物体的id信息和位置信息；转向灯获取模块，用于实时检测所述目标物体的转向灯信号；第一判断模块，用于根据所述目标物体的位置信息及当前车道的车道线信息判断所述目标物体是否进入或偏离当前车道；第二判断模块，用于当所述目标物体进入或偏离当前车道且检测到所述目标物体的转向灯信号时，判断当前车道是否为实线；告警模块，用于当所述目标物体进入或偏离当前车道且未检测到所述目标物体的转向灯信号时，进行告警；或者，当所述目标物体进入或偏离当前车道且检测到所述目标物体的转向灯信号时，在当前车道为实线时，进行告警。
12.在本技术第二方面的某些实施方式中，所述车道线获取模块包括：图像转换单元，用于从所述彩色视频流中选取感兴趣区域，并将位于感兴趣区域内的彩色图像信息转换为灰度图像信息；扫描比对单元，用于根据所述灰度图像信息生成像素差图像，并根据预设窗口对所述像素差图像进行扫描比对，当预设窗口内的灰度差大于预定阈值时，将预设窗口内的像素值设置为255；坐标转换单元，用于将所述感兴趣区域划分为预设数量的子区域，在每个子区域内分别对像素值为255的像素进行极坐标转换；统计单元，用于在极坐标系下按预设角度间隔进行横坐标投影，统计投影累计最大的峰值，并求出最大的峰值对应的角度和距离；拟合单元，用于将极坐标系转换为图像坐标系，并进行二项式曲线拟合以在图像
中拟合出车道线；跟踪单元，用于根据所述彩色视频流对所述车道线进行跟踪处理，以获取当前车道的车道线信息。
13.在本技术第二方面的某些实施方式中，所述第二判断模块包括：运动方向确定单元，用于根据所述目标物体的位置信息获取所述目标物体的运动方向；车道线信息获取单元，用于根据所述目标物体的运动方向及当前车道的车道线信息获取目标物体进入或偏离侧的车道线信息；二值化处理单元，用于根据所述目标物体进入或偏离侧的车道线信息获取车道线二值化图像，并设定有效区域；垂直投影单元，用于在所述有效区域内分别对车道线二值化图像进行垂直投影；直方图统计单元，用于对投影后的车道线二值化图像进行直方图统计；车道线确定单元，用于当统计结果大于或等于比例阈值时，确定当前车道为实线，当统计结果小于比例阈值时，确定当前车道为虚线。
14.本技术的第三方面，提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述非法变道的检测方法的步骤。
15.如上所述，本技术的非法变道的检测方法、检测装置及存储介质，具有以下有益效果：
16.在本技术中，通过车载相机实时获取的彩色视频流可准确获取到车道线信息及目标物体，再结合实时检测目标物体的转向灯信号，当目标物体进入到当前车道或从当前车道偏离出去时，若未检测到转向灯信号即进行告警；或者目标物体进入或偏离当前车道且有转向灯信号，但是若当前车道线为实线，也进行告警。通过这样的方式，即使在没有安装安防监控设备的道路上，仅通过车载相机(如行车记录仪)即可实现对不打转向灯非法变道或者实线变道的行为的实时检测，从而有效地提高了非法变道的检测效率。
17.进一步地，本技术中通过车载相机采集到的彩色视频流即可获取当前车道的车道线信息，通过这种实时获取车道线的方式，进一步有效地提高了非法变道的检测效率和准确率。
18.另外，本技术对车道线是否为实线的检测中，仅对目标物体进入或偏离侧的车道线进行处理以确认目标物体是否进行实线变道，这样大大降低了处理的运算量，在提高检测准确性的基础上有效地提高了检测效率。同时，本技术中对不同规格的车道线检测时采用了不同的处理方式，比如当车道线的宽度超过预设宽度时，将车道线进行划分，再结合目标物体的运动方向对对应的车道线是否为实线进行判断，从而更加精准的实现了实线变道的检测。
附图说明
19.图1显示为本技术非法变道的检测方法的实施例一的流程示意图；
20.图2显示为本技术获取当前车道的车道线信息的实施例一的流程示意图；
21.图3显示为本技术判断车道线是否为实线的实施例一的流程示意图；
22.图4显示为本技术判断车道线是否为实线的实施例二的流程示意图；
23.图5显示为本技术非法变道的检测装置的实施例一的结构示意图；
24.图6显示为本技术车道线获取模块的实施例一的结构示意图；
25.图7显示为本技术第二判断模块的实施例一的结构示意图。
具体实施方式
26.以下由特定的具体实施例说明本技术的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本技术的其他优点及功效。
27.在下述描述中，参考附图，附图描述了本技术的若干实施例。应当理解，还可使用其他实施例，并且可以在不背离本公开的精神和范围的情况下进行机械组成、结构、电气以及操作上的改变。下面的详细描述不应该被认为是限制性的，并且本技术的实施例的范围仅由公布的专利的权利要求书所限定。这里使用的术语仅是为了描述特定实施例，而并非旨在限制本技术。空间相关的术语，例如“上”、“下”、“左”、“右”、“下面”、“下方”、“下部”、“上方”、“上部”等，可在文中使用以便于说明图中所示的一个元件或特征与另一元件或特征的关系。
28.虽然在一些实例中术语第一、第二等在本文中用来描述各种元件，但是这些元件不应当被这些术语限制。这些术语仅用来将一个元件与另一个元件进行区分。再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。因此，“a、b或c”或者“a、b和/或c”意味着“以下任一个：a；b；c；a和b；a和c；b和c；a、b和c”。仅当元件、功能、步骤或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。
29.如背景技术中所述的，现有技术中对于车辆在道路上的非法变道行为无法进行实时有效地检测，从而导致这种非法变道行为大量存在，进而危害到人们的人身和财产安全。为及时有效地对非法变道行为进行检测并告警，本技术提供了一种非法变道的检测方法、检测装置及存储介质，通过车载相机实时获取相应的视频流，根据视频流及时获取目标物体的位置信息、车道线信息及转向灯信号等，通过对车道线信息及转向灯信号的监控实时地判断目标物体是否存在非法变道行为，从而实现了非法变道行为的准确检测和告警。
30.请参阅图1，图1显示为本技术非法变道的检测方法的实施例一的流程示意图，如图1所示，所述非法变道的检测方法包括：
31.步骤s10，通过车载相机实时获取彩色视频流；
32.具体地，所述车载相机可以为行车记录仪。当车辆启动时，通过行车记录仪实时获取车辆前方的彩色视频流。所述行车记录仪可包括存储卡，以便将获取到的彩色视频流进行保存。当然，也可以通过其他外置或内置的车载相机等设备获取车辆行驶过程中的视频流，本技术对此不做限制。
33.步骤s20，根据所述彩色视频流获取当前车道的车道线信息、以及至少一个目标物体的id信息和位置信息；
34.与现有的安防监控设备对固定区域或固定道路口进行监控不同，本实施例中的车道线信息是对车载相机获取的动态视频流进行处理后获取得到的。同时，根据车载相机获取到的动态视频流还可以实时获取到其他目标物体的id信息和位置信息。所述目标物体的id信息可以包括目标物体的车牌号等。
35.在本实施例中，根据所述彩色视频流获取至少一个目标物体的id信息和位置信息
包括：通过深度神经网络目标检测器从所述彩色视频流中获取至少一个物体；通过多目标跟踪算法获得所述物体的id信息和位置信息；根据所述物体的位置信息和获取到的车道线信息，将位于当前车道两侧且距离车道线最近的物体以及当前车道内正前方的物体确定为所述目标物体。
36.具体地，首先可以利用深度神经网络目标检测器从彩色视频流中获取至少一个目标(如车辆、人等)的位置信息；接着将目标检测器获得的车辆、行人等目标送入多目标跟踪算法，获得被跟踪目标的id、位置信息；然后利用车道线信息，根据目标筛选出距离左侧车道线最近的目标车辆、距离右侧车道线最近的目标车辆、当前车道线内正前方的最优目标车辆，并记录下其对应的位置信息、id信息。也就是说，距离左侧车道线最近的目标车辆、距离右侧车道线最近的目标车辆以及当前车道线人正前方的最优目标车辆均作为目标物体进行跟踪处理。
37.请参考图2，图2显示为本技术获取当前车道的车道线信息的实施例一的流程示意图。如图2所示，所述步骤s20中根据所述彩色视频流获取当前车道的车道线信息包括：
38.步骤s201，从所述彩色视频流中选取感兴趣区域，并将位于感兴趣区域内的彩色图像信息转换为灰度图像信息。
39.在本实施例中，可根据实际应用需求，从车载相机获取到的彩色视频流中选取出感兴趣区域(roi，region ofinterest)。具体地，可以通过方框、圆、椭圆、不规则多边形等多种方式选取出需要处理的区域(感兴趣区域)。通过选取出感兴趣区域，可有效地将感兴趣区域以外的图像或视频信息进行排除，从而有效地降低图像处理的难度并减少图像处理的时间，进而提高后续图像处理的效率和精度。在具体应用中，由车载相机获取到的视频流是由连续多帧的彩色图像(rgb彩色图像)构成的，在本实施例中，需要先将rgb彩色图像转换为灰度图像(gray灰度图像)。具体地转换方式可采用现有技术来实现，本技术对此不做限制。
40.步骤s202，根据所述灰度图像信息生成像素差图像，并根据预设窗口对所述像素差图像进行扫描比对，当预设窗口内的灰度差大于预定阈值时，将预设窗口内的像素值设置为255。
41.在具体应用中，由于车道线与路面具有灰度值差异，因此可通过横向逐行扫描的方式对所述灰度图像信息进行处理，从而生成像素差图像。另外，所述预设窗口可根据国家车道线标准进行设置，例如将预设窗口设定为车道线宽度大小，然后对像素差图像进行逐行扫描比对，若发现一个预设窗口内的灰度差超过预定阈值，则将该预设窗口内的像素值设置为255(白色)，同时将预设窗口外的像素值设置为0(黑色)。所述预定阈值可根据具体应用场景进行调整或优化，其不应限制本技术的保护范围。
42.步骤s203，将所述感兴趣区域划分为预设数量的子区域，在每个子区域内分别对像素值为255的像素进行极坐标转换。
43.本实施例中，所述预设数量可以为6个，即可以将感兴趣区域划分为6个区域，在每个区域内分别对像素值为255(白色车道线区域)的像素进行极坐标转换。所述预设数量可以根据实际情况进行调整，本技术对此不做限制。
44.步骤s204，在极坐标系下按预设角度间隔进行横坐标投影，统计投影累计最大的峰值，并求出最大的峰值对应的角度和距离。
45.本实施例中，所述预设角度可以为1
°
、2
°
或者其他度数。
46.步骤s205，将极坐标系转换为图像坐标系，并进行二项式曲线拟合以在图像中拟合出车道线。
47.步骤s206，根据所述彩色视频流对所述车道线进行跟踪处理，以获取当前车道的车道线信息。
48.所述当前车道的车道线信息包括两条车道线信息，即当前车道的左侧车道线信息和当前车道的右侧车道线信息。本技术中通过车载相机实时获取的动态彩色视频流即可实现对车道线的实时检测，不仅可以提高非法变道的检测效率，还可以有实时的对驾驶员进行车道偏离的提醒，从而提高其安全性。
49.继续参考图1，在通过步骤s20获取到当前车道的车道线信息及目标物体的相关信息后，执行步骤s30，实时检测所述目标物体的转向灯信号。
50.本实施例中，通过目标检测器对目标物体的转向灯信号进行检测，当目标检测器检测到转向灯信号时，判定所述目标物体的转向灯信号开启，反之，判定所述目标物体的转向灯信号未开启。
51.当检测到所述目标物体的转向灯信号时，将目标物体对应的转向灯使能信号置位为on；否则置位为off。例如，当距离左侧车道线最近目标车辆上检测到转向灯信号时，将左侧车辆转向灯使能信号置位on，否则置位off；同理，当距离右侧车道线最近目标车辆身上检测到转向灯信号时，将右侧车辆转向灯使能信号置位on，否则置位off。
52.步骤s40，判断所述目标物体是否进入或偏离当前车道；具体地，根据所述目标物体的位置信息及当前车道的车道线信息判断所述目标物体是否进入或偏离当前车道。
53.本实施例中，通过对目标物体的位置信息的持续跟踪，可实时监控目标物体的运动方向，通过目标物体的运动方向，可有效的判定目标物体是否进入当前车道，或者从当前车道驶离出去。例如，当检测到左侧车道的目标物体从相邻的左侧车道驶入到当前车道时，判定所述目标物体进入当前车道；当检测到当前车道正前方的目标物体突然转向驶离当前车道时，判定所述目标物体偏离当前车道。
54.继续参考图1，当所述目标物体进入或偏离当前车道且未检测到所述目标物体的转向灯信号时，执行步骤s50，进行告警；
55.当所述目标物体进入或偏离当前车道且检测到所述目标物体的转向灯信号时，执行步骤s60，判断目标物体进入或偏离侧的车道线是否为实线；
56.当目标物体进入或偏离侧的车道线为实线时，执行步骤s50，进行告警。
57.本实施例中，所述步骤s50进行告警的步骤包括：获取告警发生之前以及告警发生之后的预设时间间隔内的彩色视频流；将获取到的预设时间间隔内的彩色视频流按照预设传输方式进行输出。
58.具体地，可以根据实际需求预先设定一定的时间间隔。例如，可以将预设时间间隔设置为6秒；还可以预先设定传输方式，例如通过蓝牙传输至手机等移动终端。比如说，当发生告警时，可以将告警发生时的前3秒和告警发生时的后3秒视频流剪辑出来，并将这6秒的视频流通过蓝牙或其他无线传输方式传输至用户指定的手机上。需要说明的是，所述预设时间间隔还可以做其他设置(比如5秒、8秒、10秒等等)，且告警发生前和告警发生后的时间间隔可以相同，也可以不同。比如可以将告警发生前4秒和告警发生后2秒(共6秒)的视频流
进行传输。预设时间间隔跟预设传输方式均不限于上述举例。另外，所述步骤s50进行告警的方式还可以是进行语音提示、高亮提示等多种方式，本技术不做限制。
59.本实施例中，通过车载相机实时获取当前车辆前方的彩色视频流，并实时检测目标物体的转向灯信号。根据所述彩色视频流可实时获取当前车辆所处的车道线信息，当目标物体进入或偏离当前车道且未检测到其转向灯信号时即进行实时告警，或者当目标物体进入或偏离当前车道时，虽然检测到其转向灯信号但在实线上变道时也会进行告警。通过这样的方式，在车辆行驶过程中即可实现未打转向灯变道或实线变道的检测和告警，从而有效地提高了非法变道的检测效率。
60.参考图3，图3显示为本技术判断车道线是否为实线的实施例一的流程示意图。如图3所示，所述判断目标物体进入或偏离侧的车道线是否为实线包括：
61.步骤s601，根据所述目标物体的位置信息获取所述目标物体的运动方向；
62.步骤s602，根据所述目标物体的运动方向及当前车道的车道线信息获取目标物体进入或偏离侧的车道线信息；
63.步骤s603，根据所述目标物体进入或偏离侧的车道线信息获取车道线二值化图像，并设定有效区域；
64.在实际应用中，所述当前车道的车道线信息包括两条车道线信息，即当前车道的左侧车道线信息和当前车道的右侧车道线信息。假设目标物体a位于与当前车道相邻的左侧车道，那么当目标物体a右转进入当前车道时，将当前车道的左侧车道线信息作为进入侧的车道线信息，执行步骤s603，即将当前车道的左侧车道线信息进行二值化处理，以获取所述车道线二值化图像。
65.假设目标物体b位于与当前车道相邻的右侧车道，那么当目标物体b左转进入当前车道时，将当前车道的右侧车道线信息作为进入侧的车道线信息，执行步骤s603，即将当前车道的右侧车道线信息进行二值化处理，以获取所述车道线二值化图像。
66.再假设目标物体c位于当前车道正前方位置，那么当目标物体c右转偏离当前车道时，将当前车道的右侧车道线信息作为偏离侧的车道线信息，执行步骤s603，即将当前车道的右侧车道线信息进行二值化处理，以获取所述车道线二值化图像。
67.步骤s604，在所述有效区域内对车道线二值化图像进行垂直投影；
68.步骤s605，对投影后的车道线二值化图像进行直方图统计；
69.步骤s606，当统计结果大于或等于比例阈值时，确定所述目标物体进入或偏离侧的车道线为实线，当统计结果小于比例阈值时，确定所述目标物体进入或偏离侧的车道线为虚线。
70.本实施例中，根据国家车道线标准可以将所述比例阈值设置为0.5，当然也可以根据其他应用场景，对所述比例阈值进行调整。
71.本实施例中，通过对目标物体进入或偏离侧的车道线进行是否为实线变道的处理和判断，这样不仅降低了处理的运算，还大大提高了检测的效率。
72.参考图4，图4显示为本技术判断车道线是否为实线的实施例二的流程示意图。与图3所示的实施例一不同的是，所述判断目标物体进入或偏离侧的车道线是否为实线的过程在步骤s602，根据所述目标物体的运动方向及当前车道的车道线信息获取目标物体进入或偏离侧的车道线信息之后还包括：
73.步骤s607，判断所述目标物体进入或偏离侧的车道线信息是否大于预设车道线宽度；当大于预设车道线宽度时，执行步骤s608，从车道线的中心位置将车道线划分为第一车道线和第二车道线；
74.所述步骤s603，根据所述目标物体进入或偏离侧的车道线信息获取车道线二值化图像的过程具体包括：将与所述目标物体的运动方向相对应的第一车道线或第二车道线进行二值化处理以获取相应的车道线二值化图像，并设定有效区域；接着执行步骤s604～步骤s606。所述步骤s601、步骤s602、步骤s604～～步骤s606与图3所示的实施例一相类似，在此不再赘述。
75.在实际道路上，车道线的样式有很多种，为了更精确的对实线变道行为进行检测，可以先对车道线宽度进行判断，当车道线宽度超过预设车道线宽度时，将车道线划分为两条车道线，从而可以更精准的判断是否为实线变道行为，进一步提高了实线变道检测的精度。
76.举例来说，假设目标物体a位于与当前车道相邻的左侧车道，那么当目标物体a右转进入当前车道时，可获知所述目标物体a的运动方向为向右运动，同时将当前车道的左侧车道线信息作为进入侧的车道线信息。假设根据步骤s607判定当前车道的左侧车道线宽度大于预设车道线宽度，那么执行步骤s608将当前车道的左侧车道线从中心位置划分为第一车道线和第二车道线，例如可以将位于所述中心位置左侧的定义为第一车道线，将位于所述中心位置右侧的定义为第二车道线(当然，所述第一车道线和第二车道线也可以做相反定义，本技术对此不做限制)。由于目标物体a的运动方向为向右运动，因此需要对所述第一车道线进行是否为实线的判定，即后续对所述第一车道线执行步骤s603～s606。
77.再假设目标物体d位于与当前车道的正前方位置，那么当目标物体d左转偏离当前车道时，可获知所述目标物体d的运动方向为向左运动，同时将当前车道的左侧车道线信息作为偏离侧的车道线信息。假设根据步骤s607判定当前车道的左侧车道线宽度大于预设车道线宽度，那么执行步骤s608将当前车道的左侧车道线从中心位置划分为第一车道线和第二车道线，例如可以将位于所述中心位置左侧的定义为第一车道线，将位于所述中心位置右侧的定义为第二车道线(当然，所述第一车道线和第二车道线也可以做相反定义，本技术对此不做限制)。由于目标物体d的运动方向为向左运动，因此需要对所述第二车道线进行是否为实线的判定，即后续对所述第二车道线执行步骤s603～s606。
78.请参考图5，图5显示为本技术非法变道的检测装置的实施例一的结构示意图。如图5所示，所述非法变道的检测装置包括：
79.视频流获取模块10，用于通过车载相机实时获取彩色视频流；
80.车道线获取模块20，用于根据彩色视频流获取当前车道的车道线信息；
81.目标物体获取模块30，用于根据所述彩色视频流获取至少一个目标物体的id信息和位置信息；
82.转向灯获取模块40，用于实时检测所述目标物体的转向灯信号；
83.第一判断模块50，用于根据所述目标物体的位置信息及当前车道的车道线信息判断所述目标物体是否进入或偏离当前车道；
84.第二判断模块60，用于当所述目标物体进入或偏离当前车道且检测到所述目标物体的转向灯信号时，判断当前车道是否为实线；
85.告警模块70，用于当所述目标物体进入或偏离当前车道且未检测到所述目标物体的转向灯信号时，进行告警；或者，当所述目标物体进入或偏离当前车道且检测到所述目标物体的转向灯信号时，在当前车道为实线时，进行告警。
86.请参考图6，图6显示为本技术车道线获取模块的实施例一的结构示意图。如图6所示，所述车道线获取模块包括：
87.图像转换单元201，用于从所述彩色视频流中选取感兴趣区域，并将位于感兴趣区域内的彩色图像信息转换为灰度图像信息；
88.扫描比对单元202，用于根据所述灰度图像信息生成像素差图像，并根据预设窗口对所述像素差图像进行扫描比对，当预设窗口内的灰度差大于预定阈值时，将预设窗口内的像素值设置为255；
89.坐标转换单元203，用于将所述感兴趣区域划分为预设数量的子区域，在每个子区域内分别对像素值为255的像素进行极坐标转换；
90.统计单元204，用于在极坐标系下按预设角度间隔进行横坐标投影，统计投影累计最大的峰值，并求出最大的峰值对应的角度和距离；
91.拟合单元205，用于将极坐标系转换为图像坐标系，并进行二项式曲线拟合以在图像中拟合出车道线；
92.跟踪单元206，用于根据所述彩色视频流对所述车道线进行跟踪处理，以获取当前车道的车道线信息。
93.请参考图7，图7显示为本技术第二判断模块的实施例一的结构示意图。
94.如图7所示，所述第二判断模块包括：
95.运动方向确定单元601，用于根据所述目标物体的位置信息获取所述目标物体的运动方向；
96.车道线信息获取单元602，用于根据所述目标物体的运动方向及当前车道的车道线信息获取目标物体进入或偏离侧的车道线信息；
97.二值化处理单元603，用于根据所述目标物体进入或偏离侧的车道线信息获取车道线二值化图像，并设定有效区域；
98.垂直投影单元604，用于在所述有效区域内分别对车道线二值化图像进行垂直投影；
99.直方图统计单元605，用于对投影后的车道线二值化图像进行直方图统计；
100.车道线确定单元606，用于当统计结果大于或等于比例阈值时，确定当前车道为实线，当统计结果小于比例阈值时，确定当前车道为虚线。
101.在另一实施例中，所述第二判断模块还可以包括：车道线宽度判断单元和车道线划分单元。所述车道线宽度判断单元连接所述车道线信息获取单元602，用于判断所述目标物体进入或偏离侧的车道线信息是否大于预设车道线宽度；所述车道线划分单元用于当大于预设车道线宽度时，从车道线的中心位置将车道线划分为第一车道线和第二车道线。所述二值化处理单元603用于将与所述目标物体的运动方向相对应的第一车道线或第二车道线进行二值化处理以获取相应的车道线二值化图像。
102.本技术的非法变道检测装置的处理过程可参考前述善于非法变道检测方法的描述，在此不再赘述。
103.相应地，本技术还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述的非法变道的检测方法的步骤。具体地实现过程可参考前述非法变道的检测方法的具体描述，在此不再赘述。
104.需要说明的是，所述存储介质可以包括u盘、磁盘、软盘、光盘、dvd、硬盘、闪存、cf卡、sd卡、mmc卡、sm卡等等，本技术对此不做限制。另外，所述存储介质可以作为一个单独的部件，也可以是某电子设备中的部分部件，例如，所述电子设备可以包括但不限于笔记本电脑、平板电脑、移动电话、智能手机、媒体播放器、个人数字助理(pda)等等，还包括其中两项或多项的组合。所述电子设备可以包括存储器、存储器控制器、一个或多个处理单元(cpu)、外设接口、rf电路、音频电路、扬声器、麦克风、输入/输出(i/o)子系统、触摸屏、其他输出或控制设备，以及外部端口。这些组件通过一条或多条通信总线或信号线进行通信。所述电子设备还包括用于为各种组件供电的电源系统。该电源系统可以包括电源管理系统、一个或多个电源(例如电池、交流电(ac))、充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或逆变器、电源状态指示器(例如发光二极管(led))，以及与便携式设备中的电能生成、管理和分布相关联的其他任何组件。
105.上述实施例仅例示性说明本技术的原理及其功效，而非用于限制本技术。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本技术的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本技术所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本技术的权利要求所涵盖。