基于神经网络与最小二乘法的车道线检测算法研究

为提高车道线的检测精度和识别率,在构建新的道路模型基础上提出了一种基于BP神经网络与最小二乘法曲线模型的车道线检测算法。该算法运用具有方向性的线检测器对道路图像进行边缘检测,提取出道路边缘点;接着利用BP神经网络估计新的道路模型参数确定模型函数;根据新道路模型函数的上凸性,以函数最大值为分界点,分界点左侧为左车道线,右侧为右车道线,从而完成对左右车道线的检测;最后利用最小二乘法实现左右车道线重构。实验结果表明,所提出的算法的检测精度达到92.8%,适合多种道路状况下的车道线检测,具有较好的鲁棒性。     

基于改进Hough变换的车道线检测

针对车道线检测中存在的诸多问题,在道路图像预处理的基础上,对Canny算子中的双阈值选取进行改进,能够自适应精确提取车道线边缘特征,并利用带极角约束的Hough变换完成直线检测。算法能够在不同道路环境中准确检测车道线标识,降低光照等因素对车道线检测结果的影响。     

基于融合分割和变尺度窗口的车道线距离检测

在车辆安全和驾驶行为相关研究中，车道线距离参数是重要的基础参数。针对传统机器视觉测量方法存在的标定过程复杂、测试成本高且移植性能差等问题，提出一种针对车侧摄像机图像的低成本车道线距离检测方法。首先，构建了一种融合局部Otsu算法与光照样条补偿算法的车道线区域分割方法，可在车道线磨损、复杂光照变化、车道线中断等场景中对车道线区域进行精确分割；其次，针对车道线边缘特征复杂多变的情况，设计了一种变尺度窗口算法来完成车道线边缘检测并可补全残损车道线；最后，采用多项式标定方法建立了车道线距离检测算法，实现了车道线距离的自动化快速检测。验证结果表明：在正常场景和多种复杂特殊场景下，所提出的检测算法平均检测误差为0.4 cm,平均检测速率达到30帧·s^-1,整体上优于目前其他技术方案。该方法在检测成本和可移植性方面具有显著优势，可为相关研究领域的技术人员提供新的解决思路。     

深度学习的车道线检测方法

随着人工智能技术的不断发展,无人驾驶技术已经成为当下社会发展的热门,车道线检测是无人驾驶技术的关键一环,但传统的基于视觉的车道线检测方法处理时间较长、过程繁琐、需要人为干预。基于深度学习的车道线检测可大大减少此类问题。文章设计了一个完成双任务的Enet网络,分别解决目标区域分割问题和不同车道区分问题,以实现端到端的检测。与主流车道线检测网络模型deeplab v3和YOLO v3进行对比。实验验证表明,网络模型的最终训练准确率为99.8%,相对于deeplab v3和YOLO v3网络分别提升1.2%和0.8%。     

基于单目视觉的车道边缘检测及中心线提取算法研究

车道线检测是无人车环境感知模块的重要组成部分。为实现对智能小车循迹过程中的精准控制,文章提出了一种新的车道中心线的提取算法。首先对图像进行处理,根据光照条件不同进行分类,之后用霍夫变换特征提取方法来检测车道线;根据图像中车道线的几何关系以非拟合的方式得到正确的车道中心线。所提出的方法在规定地图中可以完成完整的车道保持,尤其在弯道中保持良好。实践证明,该智能小车的车道中心线提取准确、稳定、计算速度快。     

基于Canny算法的新型车道线检测率分析

新型车道线被认为是提升自动驾驶汽车环境感知能力的重要手段。现搭建了直道、弯道、交叉口的设施因素和晴天、雨天、夜间的天气因素耦合的9种道路交通场景,设置了全天候陶瓷微晶珠车道线和高对比度反光车道线两种典型的新型车道线,通过车载摄像头采集各道路交通场景下传统热熔型车道线和新型车道线图片,利用边缘检测Canny算法对图片进行检测与提取,并对比分析了Canny算法下新型车道线与传统车道线的检测率。结果表明,新型车道线的车道线检测率在9种道路交通场景下,相比传统热熔型车道线都有显著提升,晴天、雨天和夜间天气下分别提高24%、152%和145%。     

一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法

车道线等地面标志物的检测是自动驾驶车辆环境感知的重要内容,能够为车辆提供可行驶区域的信息。文章提出一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法。使用车载单目相机获取车辆行驶过程中采集的道路图像,送入卷积神经网络进行车道线语义分割。将分割得到的仅含车道线的二值图像进行透视变换得到鸟瞰图,筛选有效车道线像素点,对有效车道线点使用最小二乘法进行多项式拟合,输出左右车道线多项式拟合系数,能够有效解决传统车道线检测算法的环境适应性差,鲁棒性不强,对弯道车道线检测信息不够准确等问题。     

基于Catmull-Rom样条曲线的弯曲车道线检测研究

车道线检测是智能辅助驾驶系统的关键技术之一。采用图像处理技术检测道路上的弯曲车道线,详细介绍了感兴趣区域的选取、背景减除和二值化提取车道线信息,结合Hough变换和Catmull-Rom样条曲线检测弯曲车道线。结果表明,基于Catmull-Rom样条曲线的算法可以有效地检测弯曲车道线。     

车辆辅助驾驶系统中的三车道检测算法

本文中提出了一种基于车道线特征的三车道检测算法。首先,在车道线预提取过程中对道路消失线以下部分的整个车道图像进行模糊化和边缘检测,并根据边缘点位置和方向角对消失点进行定位,同时基于消失点位置提取直线并结合车道模型对构成三车道的直线进行筛选和补充。接着在车道跟踪阶段,根据前一帧图像检测出的直线和消失点位置,对车道图像局部区域分别进行边缘点、直线的跟踪检测,并对消失点位置进行重定位。最后,对车道参数进行寻优以计算车道线曲率和车道宽度。试验结果表明,提出的边缘检测算法能有效检测模糊车道线边缘并抑制噪声,消失点和直线的检测方法耗时少且准确性高。在直线检测的基础上进行车道模型匹配能提高车道识别实时性,算法在车道线模糊、雨天、大雾和大曲率等环境下均具有较好的适应性。     

面向多元场景结合GLNet的车道线检测算法

各种复杂环境下路面车道线的高效精确检测是自动驾驶领域中车道偏离预警系统的关键性技术之一。由于车辆实际运行环境的复杂性和路面车道线的多样性，现有方法在车道线检测的准确性和鲁棒性上仍需不断增强。提出一种面向多元场景结合GLNet的车道线检测算法。首先采用改进Gamma校正对待检测路面图像预处理，消减光照不均匀、夜晚等环境干扰，增强车道线纹理。然后为增强数据集的多样性，在LaneNet网络的基础上引入对抗生成网络DCGAN，构建GLNet网络模型。该模型采用编码-解码的网络结构提取车道线特征（车道蒙板和像素点），通过DBSCAN聚类算法将不同车道线划分为不同的实体，使用H-Net网络学习的视觉转换矩阵优化并拟合输出车道线。最后基于已训练好的GLNet权重模型对车道线进行精确提取，并在Tusimple数据集和自制数据集上测试验证。试验结果表明：该方法的检测准确率可达97.4%，相较于基于LaneNet网络的车道线检测算法明显提高；DCGAN网络的加入丰富了数据集类型，并提高了该模型的表征及分类能力；DBSCAN聚类算法的平均聚类时间约为0.016 s，相较于Meanshift算法运行效率更高。所提出的方法考虑了不规范、环境复杂等多种道路类型的车道线检测任务，提升了对复杂噪声与多元场景的处理能力，在车辆辅助驾驶领域具有较好的鲁棒性和适用性。     

一种基于边缘点投影的车道线快速识别算法

提出一种基于边缘点投影的车道线快速识别算法,可用于车道线检测和车道跟踪。首先在感兴趣区域内基于投票机制检测消失点,定义目标搜索区域,利用边缘检测信息提取车道特征点。然后沿其梯度方向投影计数,获取车道线上的两个点,再通过置信度判断检测出车道线。最后定义带状区域,实现车道跟踪。采用TMS320DM6437为硬件开发平台,并在集成开发环境CCS下实时仿真调试程序。实车试验结果表明,该算法在DSP硬件平台上运行具有很好的实时性、鲁棒性及准确性,在有阴影、车辆遮挡或雨雾天气等复杂行驶环境下的车道识别和跟踪效果令人满意。     

基于改进RepVGG网络的车道线检测算法

为提高自动驾驶系统中车道线检测的速度和精度,提出了基于可解耦训练状态与推理状态的车道线检测算法.在结构重参数化VGG(RepVGG)主干网络中引入注意力机制压缩-激励(SE)模块,增强对重要车道线信息的特征提取;同时设计并行可分离的辅助分割分支,对局部特征进行建模以提高检测精度.采用行方向位置分类车道线检测方式,在主干...     

基于传统图像处理算法的车道线检测

在现代交通驾驶领域中,随着自动驾驶技术的迅速发展,车道线检测也变得至关重要。基于此,文章提出了一种基于传统图像处理算法的车道线检测方法,该方法利用了传统图像处理算法中的滤波算法、Canny边缘检测算法和Hough直线检测算法作为基本算法模型,采用只对ROI中进行检测的措施来满足对于前方车道线的准确检测。在检测中,使用了OpenCV开源图像处理库来对进行上述方法进行实现。此方法可极大减少对前方车道线检测的外界干扰,在汽车实验场中利用该方法,可以比较准确地检测出车辆前方的车道线,并且该算法在一般机器上能够实现实时级的车道线检测。但是在实验过程中,也发现当前方的障碍物较多的时候,所采用的算法不能很好地检测出车道线,对外界的抗干扰能力比较差。     

基于网格分类与纵横向注意力的城市道路车道线检测方法

车道线检测是汽车安全辅助驾驶系统的基础模块,在城市道路场景下车道线存在受碾压致特征缺失、车辆间相互遮挡以及光照环境复杂多变等问题,本文提出基于网格分类与纵横向注意力的车道线检测方法。提取道路图像的全局特征图,将其划分为若干网格,计算网格中车道线的存在概率;通过将车道线检测转化为网格位置的分类,定位每条车道线的特征点;构建基于Ghost模块的主干网络,结合车道线的形状特征,引入纵横向注意力机制,通过增强车道线纹理特征和融合位置信息,获取缺失的细节特征;利用三次多项式,拟合车道线特征点,修正车道线的检测结果。基于TuSimple与CULane数据集,在ResNet18、ResNet34和DarkNet53中嵌入纵横向注意力模块,并开展对比实验。结果表明：在TuSimple数据集上,嵌入纵横向注意力模块后,模型精度均提升了约0.1%,与其他模型相比,Ghost-VHA模型的准确率为95.96%。在CULane数据集上,嵌入纵横向注意力模块可提升精度约0.65%,与其他模型相比,Ghost-VHA的F1分数为72.84%,提升了0.54%。在TuSimple与CULane数据集上,Ghost-...     

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HSV颜色空间与边缘特征的黄色车道线检测

车道线检测是实现汽车智能行驶的首要技术,文中阐述了一种在城市复杂道路环境中直线部分黄色车道线的检测方法。首先,利用黄色车道线在HSV颜色空间的颜色特征检测出照片中的黄色像素。为此,首先采集不同光照强度条件下的黄色车道线像素作为样本值,再以此样本值为后验知识来检测出目标照片中黄色像素,但此时会保留有较多的干扰像素;其次,利用车道线边缘的直线特征检测出目标照片中具有直线特征的像素。再次,将前2步得到的结果作与运算,去除绝大部分干扰像素;最后,在得到的结果图上运用霍夫变换,迅速得到所要检测的黄色车道线。     

基于实例分割的车道线检测算法

为实现在自动驾驶复杂场景下检测数量变化的车道线，提出一种基于实例分割的车道线检测算法。首先以ResNet18网络作为主干网络提取图像特征，采用特征金字塔网络进行特征融合。同时设计一种扩张卷积残差模块来提高检测的精度；然后基于车道线的位置进行实例分割，利用语义分割出的车道线点位置预测对应的聚类点位置，通过对聚类点采用DBSCAN聚类算法实现车道线实例区分。结果表明，该算法能够在复杂的自动驾驶场景下有效地进行多车道线检测，在CULane数据集和TuSimple数据集上的调和平均值分别达到75.2%和97.0%。     

基于模糊集理论的车道标志线精确检测

为了解决复杂路面条件下车道标志线的检测问题,提出了一种基于模糊集理论的车道标志线精确检测方法.采用阈值分割、腐蚀、边缘检测等技术对交通图像进行处理;通过Hough变换粗略提取位于各车道标志线及其附近的所有亮点像素作为待分类的像素点,构成样本集;按照模糊聚类分析准则得到直线的斜率和截距,实现车道标志线的精确检测.实验证明了该方法的精确性和有效性.     

基于结构化道路的车道线检测研究

针对智能驾驶系统中车道线检测易受车道标记清晰度、光照能见度及道路环境复杂度等影响而导致车道线检测率不高的问题,提出一种特征结合的多阈值过滤车道线检测算法。即对图像进行梯度阈值过滤,再与颜色信息阈值过滤后的图像相结合,最后用改进Hough变换检测车道线。实验结果表明,本算法在存在阴影遮挡、路面出现泛白等因素下仍可以准确提取道路线信息,检测率平均高达93.89%,基本满足要求。     

一种基于机器视觉的车道偏离报警系统

本文介绍了车道偏离报警系统及其国内外的研究现状,重点介绍了基于机器视觉的车道偏离报警系统。对基于机器视觉的车道偏离报警系统中的CPCI架构的硬件结构和车道线实时检测算法进行了描述,提出了一种切实有效的车道线检测算法。