1.一种公路转弯前行车视距自动测量装置，其特征在于：包括CCD摄像头(1)，CCD摄像头(1)置于车辆(2)的前挡风玻璃内侧的中间位置；且通过视频采集卡和BNC视频线与工控机连接。

2.根据权利要求1所述的一种公路转弯前行车视距自动测量装置，其特征在于：车辆(2)的前方顶部钢板上焊接有支架，支架的一端与CCD摄像头(1)连接。

3.一种基于权利要求1或2所述的公路转弯前行车视距自动测量装置的测量方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，通过CCD摄像头(1)采集道路图像，并将采集到的图像传输到工控机系统上；

第二步，工控机系统对接收到的图像进行灰度均衡化增强处理，得到均衡化后的灰度图像；

第三步，通过中值滤波法对第二步得到的均衡化后的灰度图像进行处理，得到滤波图像；

第四步，采用Sobel边缘检测算法提取第三步中所得的滤波图像中车道线的边缘轮廓信息，得到检测图像；

第五步，利用车道线在道路图像中的位置及车道宽度和车道线宽度先验知识，确定第四步中得到的检测图像的感兴趣区域；

第六步，采用最优阈值法对第五步中得到的感兴趣区域进行阈值分割，得到目标区域和背景区域；

第七步，采用Hough变换算法将第六步所得的目标区域的二值化图像映射到参数空间中，进而获取目标区域的车道线方程；

第八步，根据第七步所得的车道线方程提取车道线上的行车视距的计算特征点；

第九步，依据行车视距计算特征点的像素坐标值，经过逆透视投影变换得到世界坐标系下行车视距计算特征点至本车的距离，即为公路转弯前行车视距。

4.根据权利要求3所述的一种公路转弯前行车视距自动测量方法，其特征在于：在通过CCD摄像头(1)进行图像采集之前，对CCD摄像头(1)进行标定，得到CCD摄像头(1)的内部参数和外部参数，其中，内部参数包括有效焦距f、图像中心坐标(xc,yc)、横坐标方向畸变系数Nx和纵坐标方向畸变系数Ny；外部参数包括摄像头距地面的安装高度h和俯仰角β。

5.根据权利要求3所述的一种公路转弯前行车视距自动测量方法，其特征在于：第二步中，通过公式(2)对灰度图像进行均衡化处理：其中，sj为图像均衡化之后的灰度，rj为第j个灰度级的值，Pr(rj)是第j级灰度值的概率，nj为图像中具有灰度级rj的像素数，N为图像中总像素数。

6.根据权利要求3所述的一种公路转弯前行车视距自动测量方法，其特征在于：第三步中，采用5×5平滑窗口进行中值滤波，其中，通过公式(3)计算中值滤波输出像素值：

7.根据权利要求3所述的一种公路转弯前行车视距自动测量方法，其特征在于：第五步中，检测图像中的感兴趣区域的确认具体为：在水平方向上，分别以左、右车道线为中心，向左右两个方向各平移20Δv个像素；在垂直方向上，考虑到车道线基本处于图像的下半区，因此，以图像的下边缘线设定为感兴趣区域的下边缘线；以图像下边缘线距图像的十二分之五的位置设定为感兴趣区域的上边缘线；进而构成感兴趣区域，其中，Δv的计算公式(4)如下：其中：v为当前车速，v0为公路规定的最低行车速度。

8.根据权利要求3所述的一种公路转弯前行车视距自动测量方法，其特征在于：第六步中，通过最优阈值进行分割具体是：设灰度值t为最优阈值，则当图像中灰度值大于最优阈值的像素点输出为白，即为目标区域；灰度值小于最优阈值的像素点输出为黑，即为背景区域；其中，最优阈值的确定：首先通过公式(5)计算目标区域错分为背景区域的概率p1(t)及背景区域错分为目标区域的概率p2(t)，得到若干组一一对应的目标区域错分为背景区域的概率p1(t)和背景区域错分为目标区域的概率p2(t)；当某一组中的目标区域错分为背景区域的概率p1(t)和背景区域错分为目标区域的概率p2(t)之和为最小值时，则对应的灰度值t为最优阈值：其中，p1和p2分别为分别是背景和目标区域灰度值的先验概率，μ1和μ2分别为背景和目标区域的灰度期望值，σ1和σ2分别为背景和目标区域的灰度标准差。

9.根据权利要求3所述的一种公路转弯前行车视距自动测量方法，其特征在于：第八步中，行车视距计算特征点的提取是：根据第七步中所得的车道线方程沿着拟合的车道线由近及远逐行检测车道线上实际像素点的灰度值，若遍历到第n+1行和第n+2行的像素点的灰度值小于最优阈值t时，则停止检测，进而取原始道线上第n行的像素点P为行车视距计算特征点，其图像坐标值为(xε,yε)。

10.根据权利要求3所述的一种公路转弯前行车视距自动测量方法，其特征在于：第九步中，公路转弯前行车视距OP的计算公式为： 其中，(Xw,Yw,Zw)表示行车视距计算特征点P在世界坐标系上的坐标。