基于單目視覺的車道線實時檢測研究.pdf

1、隨著我國汽車產(chǎn)量和數(shù)量的急劇增長，駕駛安全問題受到越來越多的關注。目前，汽車駕駛輔助系統(tǒng)產(chǎn)品隨著消費者需求量的增加而快速發(fā)展。智能駕駛輔助系統(tǒng)的一個關鍵組成部分是車道線的準確檢測。通過車載攝像頭得到道路圖像，運用視頻處理算法來提取道路圖像中的車道線信息，提醒駕駛員車輛偏離車道的情況，避免危險的發(fā)生。
　　論文研究了一種車道線的實時檢測算法。完成的主要工作如下：
　　1.為了解決路面標示造成的車道線的誤檢測問題，提出了結合時域

2、模糊算法和逆透視映射算法的預處理方法。用連續(xù)三幀圖像的均值圖像來作為當前幀圖像處理，連接虛車道線同時平滑圖像。運用逆透視映射算法得到道路圖像的俯視圖，消除透視影響。在有路面標示情況下，實現(xiàn)車道線的正確檢測。
　　2.在基于可調濾波器的基礎上，采用了二維分離的高斯核在水平和豎直方向上對圖像進行邊緣檢測，在閾值化處理的過程中保留了像素點的原始灰度值。本方法充分利用了車道線的方向信息，能夠得到比較多的車道線像素點，有利于后期的車道線擬合

3、。
　　3.針對霍夫變換檢測到的車道線數(shù)量多、模型單一，隨機抽樣一致算法運算量大的問題，首先，運用霍夫變換檢測車道線所在的位置區(qū)域，對車道線進行粗檢測。然后，在每個區(qū)域內分別進行隨機抽樣一致算法精確定位車道線的位置。
　　4.針對路面破損以及虛線類型的車道線造成的車道線漏檢測問題，論文提出了一種用于車道線跟蹤的方法。采用兩組卡爾曼濾波器分別對左右兩邊的車道線進行預測跟蹤，根據(jù)左右兩邊車道線是虛線類型還是實線類型以及車道線是否