车辆自适应车道偏离识别算法研究

针对车辆在行驶时由于车道线检测方法单一,导致对直道线和弯道线检测效果不一致,从而影响车道偏离识别效果的问题,基于摄像头采集到的图像信息,提出了1种自适应车道偏离识别算法。该算法对车辆在直道行驶时采用偏离判断基准线法,而在弯道行驶时采用基于触线时间阈值法,分别对行驶状态进行车道偏离判断,该算法既保证了计算速度,又保证了结果的准确性。为了验证所提出方法的有效性,采用仿真的方法,使用车道偏离识别算法获取的数据,通过比例-积分-微分(PID)算法对车辆行驶状态进行控制,得到车辆在预期车道内的行驶状况,以此证明了所提出的车道偏离识别算法的有效性。     

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。     

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。     

基于道路模型的弯道检测研究与应用

基于机器视觉的弯道图像能提供车辆行驶道路环境的丰富信息,从建立弯道模型、提取车道线像素点以及拟合车道模型等步骤分析了传统基于道路模型的弯道检测方法,针对传统方法很难适用于多种不同形状弯道的特点,提出一种基于特征点提取的弯道检测新方法;介绍了弯道检测在车道偏离预警、弯道限速以及弯道防碰撞预警等领域的应用情况;最后提出弯道检测应该建立三维车道线模型、注重发展多传感器融合技术,提高其适用性和鲁棒性.     

基于直接线性变换的车道偏离预警系统

为了提高车道偏离预警系统的检测精度及其便利性,提出了一种在感应区域内建立搜索窗口的车道识别算法,并利用数字图像处理及分析技术对所获道路图像进行滤波、增强及边缘识别处理,然后通过直接线性变换法将所获取的车道边缘信号的像素坐标转换为道路二维物方坐标,最后根据所获车道线坐标及汽车预设坐标显现汽车行驶状态,继而联系汽车驾驶状况,达到对汽车行驶状态的监控和对车道偏离的预警功能,具有良好的发展前景。     

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。     

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。     

基于FPGA的车道线检测系统开发

车道线检测系统是车道偏离预警装置(LDW)的核心.本文基于Xlinx的Spatran6平台,开发了LDW产业化所需的车道线检测算法和现场可编程门阵列(FPGA)电路,并通过软硬件协同仿真验证了系统性能.测试结果表明,该系统进入跟踪模式后,常规路况下识别准确率达100％,实时处理速度不低于30帧/s,能够适应弯道、夜间等...     

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。     

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%。     

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。     

车道线识别中的自适应Canny边缘检测及改进研究

针对Canny边缘检测阈值在车道线识别中不易选取的问题,提出了基于Otsu算法实现自适应Canny边缘检测的方法。实验验证表明,其对远视野道路图像可以获得良好的边缘检测效果,而对近视野道路图像效果较差。进一步提出了目标区域补偿策略改进上述算法。结合Hough变换算法,实现了车道线的识别。实验结果表明,改进的算法可以达到实时获取车道线的要求。     

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。     

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。     

车道偏离预警算法研究

为提高车辆行驶的主动安全性,文章根据车辆偏离速度将TLC算法和FOD算法相结合,针对车道偏离预警系统提出了多模式车道偏离预警算法,并搭建Simulink模型,结合Carsim进行联合仿真实验。仿真结果表明,提出的算法能更好的进行车道偏离预警。     

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。     

基于滑动窗多项式拟合的车道检测研究

识别前方车道并依此定位智能汽车在车道中的位置是安全辅助驾驶及自动驾驶中的关键技术。采用图像识别技术可以有效地获取车道线等地面非立体特征,本文详细介绍了利用多阈值分割消除背景和基于逆透视变换的滑动窗多项式拟合提取车道特征。结果表明,基于滑动窗多项式拟合的方法可以有效快速的检测车道线。     

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。