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。     

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。     

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。     

基于CCD参数智能调节的车道线检测

在分析传统Hough变换优缺点后,提出一种基于CCD参数智能调节的车道线检测方法。通过建立图像特征区域,调节CCD的亮度、增益和曝光时间等参数,增强车道线与周围道路的对比度,减少路面噪声;在此基础上提出改进的Hough变换算法,对整幅图像进行种子点的选取与归类,再对每组种子点进行Hough变换,最后通过一定的角度约束提取车辆当前运行车道线。道路试验验证了该方法的有效性、实时性和准确性。     

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。     

一种基于卡方统计的弯道识别算法

提出了一种基于卡方统计的弯道识别算法。该算法从机器视觉出发,对图像传感器采集的道路图像进行预处理,包括感兴趣区域(Region of Interest,ROI)划分、高斯滤波和边缘检测,筛选满足车道边缘特征的像素点,并提取车道线中点。再设置动态的感兴趣区域,得到两边车道像素点中心位置与车道线中心线的关联性概率函数,最后利用关联性概率函数和对称性来识别弯道。试验结果表明卡方统计能有效识别弯道和和弯道方向,满足汽车辅助驾驶系统识别的实时性和准确性。     

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。     

基于视觉及TLC概念的车辆跑偏检测方法研究

利用车载CCD摄像机获取道路图像,采用Sobel边缘检测技术获得含有道路边缘信息的图像,运用Hough直线检测原理检测出左右车道线.根据摄像机在车辆上的安装位置和俯仰角,建立图像坐标到世界坐标的变换关系,提取前轮外沿离最近车道线的距离;再应用国际通用的方法,根据车速估算出从当前时刻到前轮外沿触碰车道线的时间(TLC)并据此发出跑偏告警.以换道模拟跑偏驾驶的试验表明此方法可行、有效.     

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。     

基于语义分割与道路结构的车道线检测方法

车道线的准确检测对于智能辅助驾驶和车道偏离预警系统的性能有着非常重要的作用,当前的传统研究方法普遍存在对复杂道路环境的适应性不够,检测精度有待提高等问题。针对复杂交通环境的车道线检测问题,充分考虑到复杂道路结构的语义信息,提出了1种基于语义分割与道路结构的车道线检测方法。该算法采用Encoder-Decoder的基础网络结构模式,通过改进实现语义分割,利用池化层的索引功能,以反池化的方式进行上采样,在每个上采样之后连接多个卷积层。然后再使用标准交叉熵损失函数训练分割网络,利用深度学习方法得到排除外部环境干扰的道路分割图像,并对分割后的道路图像进行透视变换,采用Hough变换和边缘点的参数空间投票,快速提取和修正车道线左右边缘点,将提取的边缘点进行贝塞尔曲线拟合,实现车道线的平滑显示。提出的算法在相关车道线数据集上进行了训练和测试,与基于参数空间投票方法相比,准确度提升5.1%,时间平均增加了8 ms;与卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）方法相比,准确度降低了1.75%,时间平均减少了6.2 ms。测试结果表明,利用提出的语义分割编解码网络...     

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.     

基于小波分解的车道偏离预警算法研究

针对当前车道偏离预警系统成本高且精度较低等问题,提出基于小波分解的车道偏离预警算法。该算法利用车载CCD实时采集路面图像信息,运用小波分析对图像进行去噪和二值化处理,利用车道线对称性精确识别车道线,通过判定车道中心线所在位置辨识自车是否偏离车道。试验结果表明该算法能对主车的偏离进行准确识别,识别精度达到95.4%。     

基于OpenCV的车道线检测

为完成车道线检测的目标,本文以OpenCV转件为主要平台,对车载摄像机拍摄的道路图片进行图像预处理、canny算子边缘提取、霍夫变换等操作,完成车道线的检测,为车道线的检测提供了一定的参考。     

基于深度学习的快速车道线检测方法

针对目前基于深度学习的车道线检测方法普遍存在的实时性较差的问题,文章中提出了一种高效的车道线检测方法 LaneBezierNet。该方法从前置摄像头获取图像后,先使用数据增强技术对图像进行处理,然后通过贝塞尔曲线回归模型直接输出图像中每条车道线的贝塞尔曲线控制点坐标,结合贝塞尔曲线方程便可以得到车道线上的每个坐标点信息。实验结果表明,在Tusimple公开数据集上达到了92.89%的较高准确率的同时,每秒传输帧数（FPS）达到了116 bits/s。相较于基于图像分割的车道线检测方法,该方法在检测速度上有着明显提升。该算法在检测准确率未明显下降的前提下极大地提升了检测效率,更加符合实际项目需求。     

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。     

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。