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。