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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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(HoughTransform)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。 相似文献
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基于成像模型的车道线检测与跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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边缘检测已经成为计算机视觉领域最活跃的课题之一。传统的Sobel算子边缘检测算法存在精度不高、提取的边缘特征粗略等缺陷,文章提出了一种改进的Sobel算子边缘检测算法,在原有水平和垂直方向上增加了两个对角线方向上的模板,提高了对弯道路面上车道线的识别精度。在MATLAB R2018b平台下仿真实验,结果表明,该方法提取得到的边缘更加精细,局部特性更好,抗噪声能力更强。 相似文献
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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。 相似文献
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车辆辅助驾驶系统中的三车道检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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... 相似文献
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一种视频交通流检测场景中的自适应道路结构提取算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了保证视频交通流检测系统在检测场景变动时检测结果的正确性和有效性,文章提出了一种视频交通流检测场景中的自适应道路结构提取算法,以便适时调整检测区域的位置和大小。算法选用直线拟合车道线,并以车道线组合构造道路结构模型。在场景变化时,算法通过霍夫变换检测变化后的车道线,然后利用匹配误差和消失点约束对检测结果进行校验和修正,最终提取出正确的道路结构信息。实验结果表明,该算法在白天正常天气下提取正确率达99.1%,是一种有效可行的道路结构提取算法。 相似文献
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环境感知系统是智能驾驶电动汽车智能驾驶系统中不可或缺的一部分,相关的视觉图像处理技术是基于视觉的环境感知系统的核心组成部分,是国内外学者关注的热点。在现有车道线识别算法的基础上,本文提出了一种更完善的检测算法。通过逆透视投影变换转换坐标,对输入图像应用双边滤波、大律法二值化、形态学处理等前处理过程,消减噪声;最后使用Canny算子进行边缘检测,并利用Hough变换识别直线,对结果进行筛选。实验证明车道线识别算法能在不同环境下成功地识别出车道线,该算法有着较好的实时性和鲁棒性。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献