基于视觉的车道线检测算法探讨

对基于视觉图像的车道线检测技术进行研究,针对智能车在视觉导航过程中车道线检测的鲁棒性问题提出一种改进算法。首先对道路图像进行中值滤波去噪,然后利用改进的OTSU算法分割图像,使目标区域更加清晰。划分图像中车道检测的感兴趣区域(ROI)对目标信息进行骨架处理,减少计算量提高实时性。最后运用改进的Hough变换计算车道标识线参数得到车道标识线方程,并进行车道线的拟合。     

基于机器视觉的车道线检测与识别算法

车道线检测与识别技术就是从含有多个车道标识线的道路图像中,将车辆目前正在行驶区域内的连续或间断的车道标识线重建成连续直线的图像处理技术,是自动驾驶的重要核心技术之一。文章主要围绕基于机器视觉的车道线检测与识别算法进行了深入的研究。首先,针对路面环境特点对图像进行预处理;其次,为了减小运算量,利用掩模图形对图像进行感兴趣区域划分;最后,使用Hough变换实现车道线的检测。实验结果表明,文章所提出的方法具有一定的实际应用价值。     

一种基于EdgeBoard的智能车系统设计与实现

文中提出一种基于EdgeBoard的智能车系统,主要研究内容包括智能车车模的搭建、深度学习模型的训练、智能车控制等。首先,在百度AI Studio平台上部署飞桨深度学习框架,以计算卡EdgeBoard为主处理器,板载ATmega2560内核的WBOT控制器为下位机,CMOS高分辨率摄像头为视觉模块,闭环编码电机和智能舵机为动力装置,运用超声波、磁敏等各类传感器并使用CNC铝板搭建车模结构,从而构建一套完整的智能车模型;其次,通过深度学习训练模型,实现道路数据信息采集和数据的预处理,构建深度学习框架对数据集进行训练;再应用智能车的控制算法实现训练完成的模型调用、获取摄像头拍摄的数据、EdgeBoard对拍摄到的道路信息和任务信息的处理、EdgeBoard主处理器与WBOT下位机的通信、WBOT命令的接收以及控制指令的发送等功能;最后,通过实验对该智能系统的有效性进行验证。结果表明：所设计的智能车可以在设定的赛道上实现自主寻迹、定点停车、物料搬运、任务识别等功能;相比较于传统的智能车,文中装载深度学习模型的智能车寻迹效率更快,识别率高,对车道限制少,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力,可以应用于...     

基于边界特征的车道标识线检测方法

车道标识线的准确检测是实现车辆自动导航和车辆安全辅助驾驶的首要问题,为了得到较理想的车道的标线边缘,利用车道的边缘特征对车道图像进行二值化和形态学处理,对车道区域实现准确的边缘检测,最后利用Hough变换定位出车道标识线,完成对车道标识线的识别。实验表明,该方法能实现对复杂环境下车道标识线的准确识别,具有较好的鲁棒性和可靠性。     

基于嵌入式的车辆偏离预警系统研究

以嵌入式系统为平台对车辆驶离车道的预警进行研究.在采用改进的Hough变换对道路图像标识线识别的基础上,利用透视投影原理,完成车辆位置信息的重建,确定车辆在车道中的横向距离和横向偏转角,建立基于横向距离和横向速度的车辆偏离预警算法.车辆行驶实验表明,该算法能够对偏离车道的车辆给以准确的报警,并且充分考虑车辆的速度以及偏转角度对车辆偏离车道过程的影响.     

基于改进逆透视变换的车道线检测算法

针对智能车辆在不同环境条件下识别道路车道线出现偏移的问题,提出了一种基于改进逆透视变换的车道线检测算法.首先利用HSL和Lab融合模型提取车道线颜色特征,经过二值化处理后利用透视变换将图像转换为鸟瞰图,然后根据二值图建立直方图,进行车道线位置的粗定位.最终通过滑动窗口算法以及直线拟合等处理,实现对车道线的精准识别.通过实验结果对比分析,提出的车道线检测算法能够解决车道线识别偏移问题.     

基于超像素和各向异性扩散的车道线识别算法

为了获得更加理想的车道线识别效果,以保证车辆的行驶安全,提出一种基于超像素和各向异性扩散相融合的车道线识别算法.首先从车道线图像中提取车道线识别的感兴趣区域,然后采用分水岭超分割算法提取感兴趣区域内的超像素,并通过各向异性扩散模型进一步实现车道线准确分割,最后采用仿真实验测试其性能.实验结果证明,本文算法提高了车道线识别的准确性,加快了车道线识别的速度,可以满足车道线识别的实时性,具有很好的鲁棒性.     

基于CCD摄像头智能车分段PID控制算法设计

介绍了基于MC9S12XS128单片机控制的智能车系统,该系统以CCD摄像头传感器作为路径识别装置,通过图像识别提取道路黑线信息,计算出反应道路形状的舵机控制量,对舵机进行控制。对智能车寻线舵机控制系统的软件设计思路和控制算法思想等进行了详细的论述。测试结果表明智能车能准确稳定地跟踪引导黑线行驶,该算法能够很好地对智能车进行控制。     

复杂环境下道路车道线识别算法的研究

针对不同光照、雨雪天、大雾天等恶劣环境下道路车道线识别难的问题,研究其识别算法。弱光照下,通过面积算子选取合适阈值进而实现边缘增强;夜间光照更弱的情况下,通过改进SUSAN算子实现夜间昏暗道路的边缘增强,解决了道路信息模糊、周围因素影响等造成的噪声干扰;强光照下,通过强光滤波算法可以消除伪边缘干扰,实现车道线的准确识别。雨雪天下,道路积水造成路面复杂,不能准确找到车道线特征点,通过建立路面积水反射模型,去除光的反射影响,增强路面和车道信息对比度,实现车道线信息的准确提取。大雾天,道路信息模糊不清,通过逆透视原理、差值分离建立道路识别模型,对道路特征进行加强分析,增强车道信息,提高识别效果。实验验证了所提出和改进的复杂环境下道路车道线识别算法的有效性,并且具有较强的鲁棒性和抗扰能力,可应用到智能交通系统中。     

基于深度可分离卷积和残差注意力模块的车道线检测方法

针对全天候条件下道路车道线视觉检测技术存在的算法结构复杂、参数数量较多等问题,提出一种基于深度可分离卷积和残差注意力模块的车道线检测方法,建立了LPINet网络模型。利用深度可分离卷积减小输入图像尺寸,设计三种不同结构的瓶颈残差单元降低网络参数数量,引入ECANet注意力机制增加重要特征通道权重,提升车道线检测精度。在Tusimple数据集和GZUCDS自建数据集上的实验结果表明：在晴天场景下,LPINet网络车道线检测精度可达96.62%,且模型参数量降至1.64 MB,实现了轻量化设计;在雾天、雨天、夜晚和隧道复杂场景中进行了探索性研究,车道线检测精度达到93.86%,证明了方法的有效性。     

基于LDA与混沌粒子群算法的车道线识别方法研究

与传统的车道线检测算法不同,本文采用LDA算法对道路图像进行针对性灰度化处理。加大车道线与道路的差异,然后使用抛物线模型对车道线进行拟合,采用混沌粒子群算法对抛物线参数进行优化,以车道线的灰度特征和梯度特征作为混沌粒子群的适应度函数,经过多次的迭代得到抛物线拟合车道线的参数最优值,进而识别出车道线。实验结果表明,本文算法能在复杂环境下识别出车道线,对视频帧序列中的车道线连续追踪具有良好效果。     

基于机器视觉道路识别算法的研究

在道路图像中,为了得到较理想的车道标识边缘,采用基于Sobel算子边缘图像增强的方法增强道路车道线的边缘,从而明显提高车道线提取的准确性.针对道路边界的形状特征提出的二次曲线道路边界模型,实现了对车道标识线的实时跟踪.     

基于光电导航的智能移动测量小车设计

提出了一种智能车设计,该智能车设计采用飞思卡尔K60 MCU为核心处理器件,通过CMOS摄像头获取跑道路径并配置主动蓝光照明系统辅助照明,实现精确导航。智能车行走时,该智能车配备的激光检测模块实现对跑道两旁红色中华铅笔的数量测量以及智能车行驶过程中进出隧道的检测。而光电编码器的反馈信号既可经PID算法控制智能车的行驶速度,同时在隧道里也可凭此计算出隧道长度。实验结果表明,该智能车设计合理、电路稳定,可快速平稳行驶和准确测量,在智能车测量应用方面具有重要意义。     

高速智能车软件设计

介绍一种寻迹智能车的软件设计。本设计是基于飞思卡尔智能汽车竞赛设计的软件系统,包含路径检测算法、数字滤波算法、路径识别算法、方向控制策略以及速度控制策略。该软件系统可以精确的检测赛道信息,准确的判断赛道类型,快速的实现对速度和方向的调整,顺利完成寻迹行驶。小车通过软件系统的控制,可以自动的实现黑线追踪、速度和方向的调整,以最快的速度绕跑道一周,完成比赛。     

基于OMAP3530平台的车道线识别检测的实现

引言本文采用ARM＋DSP双核架构的OMAP3530系列的处理器,道路图像处理部分由支持浮点运算的DSP核来完成,图像采集工作和系统的控制工作由ARM核来完成,这样的作业分配提高了系统的实时性、集成性和可靠性。车道线识别算法研究本文提出的车道线识别算法的流程如下图1所示,首先通过OV7670摄像头捕获道路图像,然后按照流程图中的步骤处理图像,最后得到清晰的车道标志线,为以后智能车辆路径规划和避障提供支持。     

基于无人机正射影像的高精地图车道线自动提取方法的研究

车道线作为实现精确导航和自动驾驶的基础信息,其采集方式自动化程度低、生产周期长,严重影响了高精地图的应用。因此,文章设计了一种利用无人机正射影像,基于U-Net语义分割模型,结合栅矢数据处理的高精地图车道线自动提取方法。文章利用Lovász Loss完成20%样本的U-Net模型训练,实现了IoU在75%以上的车道线语义分割,且U-Net识别出的栅格车道线经过栅矢结合手段处理后即可得到高质量矢量车道线。文章设计的综合无人机倾斜摄影、深度学习、GIS数据处理的车道线提取方法可为高精地图车道线的获取提供一种新思路、新方法,为无人驾驶提供一种新的数据支持。     

利用卷积神经网络的车道线检测方法

车道线检测是自动或智能辅助驾驶的核心问题之一。本文主要研究单目视觉下车道线检测算法。车道线具有多样性,其存在的环境又具有复杂性,因此准确高效车道线检测是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种新的车道线检测算法,在传统车道检测方法中引入深度学习模型,主要包括下了步骤:首先使用基于车道线先验特征的图像增强算法进行边缘增强,对于边缘增强后的图像采用线段检测器进行线段提取,然后利用卷积神经网络构造线段分类器排除线段噪声,最后通过对消失点聚类排除无关线段,并按斜率聚类产生主车道线。实验表明,本文实现的算法具备较强的鲁棒性和很高的检测准确度。      

基于深度学习的车道线激光精准检测方法研究

车道线检测是智能辅助驾驶的核心问题，研究基于深度学习的车道线激光精准检测方法，提高车道线检测精度。将激光雷达安装在待检车辆上，用来扫描物体返回脉冲，通过激光雷达的回波脉冲宽度提取车道线与路面区分度的特征，结合深度学习方法，构建新型多尺度全卷积神经网络的车道线检测模型，融合特征图对车道线分割，实现车道线精准检测。实验结果表明，在多场景条件下，本方法的漏检率、误检率均低于传统方法，平均检测合格率96%,交互比也远远高于传统方法，平均耗时低至51 ms,且变化态势平稳，说明本方法在不同场景中车道线图像分割处理效果较好，车道线的检测效率较高，车道线检测的精度较高。     

车道线实时检测与偏离预警系统设计与研究

为保证交通安全,设计了一种基于单目视觉的车道偏离检测系统,利用 车载前视摄像 头获取图像,实时对动态图像进行处理,在驾驶员非主观偏离车道时进行报警。首先研 究了图像预处 理技术,包括灰度化、截取有效区域、滤波去噪、图像灰度增强、边缘检测和边缘修复功能 。其次对预处 理后的图像进行车道线检测,为有效识别具有车道线特征的图像,提出了一种改进的Hough 变换算法;对 没有车道线特征或车道线特征不明显的图像,采用了动态检测方法。在此基础上,提出 了一种车道线 纠正算法,即四点标定逆透视变换,将车道图像转化为俯视图,建立图像坐标系与实际俯视 坐标系之间的 关系,得到实际车辆的位置和偏移角度,判断该车辆的情况并作出指示。最后,在实际道路 中对设计中关 键技术以及整个系统进行了实验,大量实验结果表明,本文系统能在多种环境的道路中实现 车道线的准确识别和偏移判断,具有良好的实时性和鲁棒性。     

结构化道路车道线的鲁棒检测与跟踪

针对智能车在视觉导航过程中车道线检测的鲁棒性和实时性问题,提出一种适用于结构化道路的车道线鲁棒检测与跟踪方法。首先,简化的Sobel算子提取车道线边缘图像,将边缘图像与改进的Otsu方法得到的车道线分割图像进行融合,实现对车道线标记点的鲁棒检测;然后,采用迭代最小二乘方法拟合车道线标记点并去除干扰点,并根据拟合参数建立车道线模型;最后,引入尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF)对车道线进行跟踪。通过对多段实地采集的视频进行了仿真实验,结果表明,该方法对于高速公路车道线的检测率可达到99%,并具有较好实时性能;对于受损和弄污的城市道路车道线也体现出较好的鲁棒性和时间性能。