基于成像模型的车道线检测与跟踪方法

针对结构化道路上存在非车道线标记干扰的情况,提出一种基于成像模型的线扫描车道线检测及跟踪方法。检测算法中首先对路面图像进行形态学高帽变换预处理,然后建立前方道路图像的成像模型,将图像坐标系中车道参数和世界坐标系中实际车道参数对应,对图像进行初扫描,利用边缘贡献函数及RANSAC算法选取最确定线后,以此线为标准进行二次扫描,得到边缘点后统计边缘贡献函数局部最大值并拟合成直线车道线。跟踪算法中运用Kalman滤波器预测车道线区域,并提取符合标准的控制点拟合成模型为B样条的车道线。试验结果表明:该方法能够快速准确地在复杂环境中提取多个车道线,尤其对存在非车道线道路标记干扰的情况有显著效果。     

基于IPM和边缘图像过滤的多干扰车道线检测

在基于视觉的自动驾驶环境感知中，路面阴影、雨水、污渍和反光会对车道线识别和车辆导航造成干扰，针对此问题提出了一种基于逆投影映射（IPM）和边缘图像过滤的改进车道线识别方法。通过逆投影方法可以得到原始道路图像的鸟瞰图像，很大程度上增强了车道线的视觉特性并减少了干扰。同时提出迭代聚类分割方法对IPM图像中的灰度值进行分析，并保留与车道线颜色和形态特征最为接近的灰度点作为车道线边缘。随后提出一种搜索统计边缘图像中连续边缘区域的方法，通过分析边缘点并保留最长区域实现过滤道路干扰因素的目的。最后将该算法与其他常用车道线检测算法进行对比。研究结果表明：该方法可以更好地过滤路面各种干扰因素，有效增强干扰环境下识别模糊车道线、实车道线、虚车道线、弯车道线的能力，大幅提高了自动驾驶环境中的车道保持能力，并且由于该方法相比其他方法能够更加有效地去除路面干扰区域，因此识别车道线的速度得到大幅提高，可以满足自动驾驶对于实时性的要求。     

1种基于平行直线对模型的车道检测方法

针对智能车辆安全辅助驾驶系统中利用单目视觉进行车道识别的问题,提出了1种基于平行直线对模型的车道检测方法。该方法根据高速公路图像特征构建平行直线对模型,在此基础上先利用 Hough变换提取直线,再由改进的级联 Hough变换检测出平行直线对的消失点,最后通过消失点和先验信息来提取当前车道线。使用M atlab对高速公路上不同路段、不同光照情况、不同车辆干扰下共150幅道路图像进行实验,检测精度达88.6%,平均检测时间为0.24 s。实验结果表明,这一方法在高速公路行驶环境下能较准确地检测出当前车道线,具有很好的光照适应性、抗车辆干扰性和一定的实时性。      

基于中介理论的车道线识别方法研究

以中介真值程度的数值化度量为基础,利用单个像素点的真值度,设计了新的图像去噪滤波算法。与经典算法相比,新算法具有较好的视觉效果。通过研究道路图像车道线的特点,采用中介距离比率函数来衡量像素点间相似程度,并设计了相应的图像边缘检测算法。与传统的道路图像边缘检测算法相比,新方法边缘增强效果显著。最后,基于道路直线模型,采用Hough变换实现了车道线的识别。     

基于最大相关准则图像分割的结构化道路路径识别和跟踪算法

为提高基于视觉导航的智能车辆对结构化道路车道标识线的识别和跟踪精度,同时消除车流、阴影和光照不均匀等不利因素的影响,提出一种基于最大相关准则的图像分割算法及基于感兴趣区域的车道标识线跟踪算法:首先,对图像进行滤波和光线补偿等前期处理,采用最大相关准则的图像分割算法对道路图像进行阈值分割;然后,根据车道的结构特征及先验知识提取车道标识线的特征点,并运用最小二乘法对特征点拟合,得到车道模型的参数;最后,通过建立感兴趣区域(ROI)的方法实现对车道标识线的准确跟踪。试验结果表明,该算法具有很好的准确性、实时性和鲁棒性。     

基于边缘分布及特征聚类的车道标记线检测

提出一种基于边缘分布和特征聚类的车道标记线检测方法。首先采用可变窗口计算车道标记线局部灰度阈值,结合图像梯度提取出有效边缘。然后按照不同工况下车道标记线的边缘分布特性,提取特征点。最后对特征点进行聚类处理,将离散的特征点归类为不同的直线段。测试结果表明,该方法可取得较高的车道线识别率,有效排除误识别,准确表示车道线方向信息。     

基于道路特征的车道线识别算法分析及平台搭建

基于当前智能驾驶背景下道路特征模型的车道线识别现状,对应用于智能汽车的图像预处理中的灰度化处理算法、滤波处理算法和感兴趣区域提取技术分别进行对比分析,研究不同的图像预处理方法在车道线识别算法的应用适用性。对车道线实时提取算法中的边缘检测技术原理、道路特征条件转化算法进行综合运用分析,搭建基于道路特征的车道线识别算法模型,经过在Visual Studio平台验证,算法模型满足智能驾驶汽车车道线识别要求。     

联合图像处理和目标约束的车道线检测方法

针对车道线检测存在检测精度不够高、多峰值检测、受噪声干扰严重的问题，设计了道路图像前处理算法和目标约束（Target Constraint Range，TCR）算法结合的新型车道线检测算法。对灰度化的图像进行改进的中值滤波除噪，再基于最大类方差法，用Canny 算法提取车道线边缘。结合前处理算法，TCR算法通过目标区域划分和极角极径法来缩小检测范围，且运用算子[1 0 -1]和[-1 0 1]对车道左右双线分别进行边缘叠加处理来提高霍夫变换法（Hough Transform）的检测精度，在新的TCR下进行车道线跟踪，解决了车道线检测偏离问题，搭建了汽车试验平台和软件平台。试验结果表明，检测算法在直道和弯道行驶下的检测准确率分别为93.8%和91.6%，且能排除弱光照和强光照干扰。     

基于滑动窗搜索算法在车道线检测方面的改进

车道线检测在自动驾驶和智能交通系统中扮演着至关重要的角色,它直接关联到这些系统的安全性和有效性。尽管传统的车道线检测算法,如基于边缘提取的方法,已被广泛应用,但它们存在一些局限性。[1]特别是在复杂的道路环境中,这些方法常常难以准确识别车道线,从而影响整体系统的性能。针对这一挑战,本文提出了一种新的车道线待选点提取方法,该方法基于Sobel算子和Hsv颜色空间模型,并结合霍夫变换,形成了一种综合的三模型方法。Sobel算子在边缘检测方面表现优异,能够有效识别车道线的形状和边界;Hsv颜色空间模型则有助于处理在复杂光照和天气条件下的车道线识别;霍夫变换则能在边缘信息的基础上进行直线的检测和确认。这三种方法的结合不仅弥补了单一方法的不足,还大大提升了车道线检测的准确性和鲁棒性。     

基于优化最大类间方差法阈值分割与滑动窗口法的车道偏离预警

为了改善因传统边缘算子在车道线特征提取时鲁棒性差、传统霍夫变换弯道拟合能力较弱导致车道偏离预警率降低的问题，提出了一种基于优化最大类间方差法（OTSU算法）阈值分割与滑动窗口法的车道偏离预警方法。首先，使用遗传退火算法优化求解OTSU算法的最优阈值并调用整体嵌套边缘检测（HED）模型获取车道线边缘特征，将感兴趣区域转换成鸟瞰图形式；然后，使用滑动窗口法将车道线切分并逐个对窗口内的车道像素点进行二阶多项式拟合；最后，根据车辆与车道线的相对位置关系进行车道偏离预警以及弯道预警。试验结果表明，该方法的综合路况预警准确率为95.92%，检测速率可达34 ms/帧。     

用于车道识别的分段切换车道模型

为了使得车道模型既能准确地描述车道形状,又不影响车道识别算法的实时性,提出了一种分段切换车道模型。对近视场区域使用直线模型匹配车道线,对远视场区域则在直线模型和二次曲线模型之间进行切换,以适应有曲率和无曲率道路的识别要求。试验表明,使用分段切换车道模型的车道识别算法能够很好地匹配各种形状道路,并能满足实时性要求。     

车辆前方行驶环境识别技术探讨

基于雷达和视觉技术对车辆前方行驶环境识别,进而判断车辆安全状态和实现纵向横行运动状态警示和控制,其是实现汽车安全辅助驾驶的主要技术途径。介绍车辆前方行驶环境识别涉及到的雷达和视觉的一些技术,其中包括雷达种类和适用场合,雷达检测障碍物的算法,车用图像的性能要求,基于图像特征和模型的车道线识别的方法,利用图像实现其他环境信息识别的方法。     

基于分段学习模型的自动驾驶行为决策算法研究

在具有车道线的特定自动驾驶场景中,针对目前端到端的行为决策算法直接输入原始图像进行决策导致的网络模型迁移性差、预测精度欠佳、泛化能力不足等问题,提出一种基于分段学习模型的车辆自动驾驶行为决策算法。首先,基于GoogLeNet建立一种端到端的车道线检测网络模型,并引入车道中心线作为决策的重要线索提高算法的迁移能力,同时利用YOLOv3目标检测模型对本车道内前方最近障碍物进行位置检测;而后,经几何测量模型将两者检测结果转换成环境状态信息向量为决策做支撑;最后,构建基于长短期记忆(LSTM)网络的驾驶行为决策模型,根据编码的历史状态信息刻画出动态环境中车辆的运动模式,并结合当前时刻的状态推理得到驾驶行为参量。使用建立的真实驾驶场景数据集对模型分别进行训练、验证与测试,离线测试结果显示车道线检测模型的检测位置误差小于1.3%,车道内前方障碍物检测模型的检测精度达98%以上,驾驶行为决策网络模型表征预测优度的决定系数 大于0.7。为进一步验证算法的有效性,搭建了Simulink/PreScan联合仿真平台,多种工况下的仿真验证试验中多个评价指标均达到工程精度要求,实车测试的试验结果也表明该算法可实现复杂驾驶场景下平稳、准确无偏航的预测效果并满足实时性要求,且与传统端到端模式的算法相比,具有更好的迁移性和泛化能力。     

一种利用参考图象与路面信息的道路监控摄像机标定方法

鉴于基于视频处理技术的交通流检测系统需要进行摄像机的标定才能得到准确的车流速度信息,而传统的人工标定法无法满足道路监控摄像机发生人为转动时的这一要求,提出了一种基于参考图像与路面信息的的道路监控摄像机标定方法.该方法利用车道标线的宽度和间距以及一条垂直于车道标线的线段,即可估计出摄像机的焦距、俯角、水平偏角和距离地面的高度,同时,为了计算“病态条件”下的摄像机参数,提出了在焦距保持不变的情况下,通过旋转摄像机来获取一组合适的参考图像,再通过参考图像来实现标定.在摄像机发生人为转动的情况下,也能方便地通过参考图像和路面信息来实现重标定.仿真试验表明,该方法具有操作方便、计算简单精确的优点,且无需人工现场操作,大大减少了外业工程量.     

基于边界点分布特征的夜间道路检测算法研究

提出一种在结构化道路情况下的夜间道路标志线检测算法。选择邻域均值滤波、Sobel算子和最大熵分割算法对道路图像进行预处理。结合道路灰度图像与道路边界图像,分析夜间道路边界点的分布特征,将道路边界点划分为到4个点集。针对虚假道路边界点,应用多方向搜索方法予以消除。选用2D的直线模型,采用改进的Hough变换从预处理后的图像中获取道路几何特征参数,最终检测出道路边界。试验结果表明本算法可靠、有效,户外试验中具有很好的鲁棒性。     

基于失控车辆行驶特性的平行式避险车道研究

为了解决分离式避险车道存在的安全问题,分析了境内外分离式避险车道存在的不足,基于失控车辆行驶特性对平行式避险车道平面设计、纵面设计、横断面设计和路床材料选择等进行分析和研究,并对平行式、分离式避险车道进行了对比分析。研究认为平行式避险车道以驾驶员自救为原则,在驾驶员认为车辆存在较大的失控风险或车辆已失控时驶入,在避险车道停驻或速度降低后,再驶入主线,设置条件更为灵活,易于救援,工程规模小,值得深入研究和推广。     

一种军警与ETC混合的车道系统

目前,高速公路为军警车开辟的专用车道车流量明显不足,资源浪费严重。为提升高速公路收费站的整体通行能力,基于电子不停车收费的理念以及军警车道的特殊性,提出军警与ETC混合的车道系统设计方案,结合车牌识别与ETC技术,实现军警与ETC混合的车道应用。     

浅谈平面交叉口与公交车站之问的距离关系

确定公交车站至交叉口的距离是个困难的问题,该文从设计规范之间的取值矛盾着手,分析指出公交车堵塞交叉口多半是由公交车站接待能力不足造成,遇到堵塞,应设法增加公交车站的接待能力,而不是将公交车站往路口以外移;通过审视交叉口加、减速车道的功能和必要性,以及公交车站设在交叉口出口道和进口道的优缺点,最终按照公交车辆和交叉口右转...