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。     

基于改进最小二乘法拟合的车道线检测

提出了一种新的适用于自主驾驶系统的车道线检测——基于改进最小二乘法拟合的车道线检测。算法首先将摄像头采集的一帧帧图像,截取感兴趣的下半部分进行灰度变换,得到灰度图像;其次采取高通滤波,小波变换,来进行边缘增强与检测;之后采取最小阀值二值化得到二值化图像,采用最小二乘法拟合车道线;最后车道线的跟踪采用粒子滤波。实验表明,该算法简单、鲁棒性强,能准确地检测到车道标识线。     

一种基于改进Hough变换的车道线检测算法

文中提出了一种适合于DSP的基于改进的Hough变换的车道标志线检测算法.算法首先对经典Hough变换的前级处理过程——边缘提取中的边缘图像进行梯度运算,然后利用获得的梯度运算结果来确定后续Hough变换过程中本该360°搜索的边缘方向这个参数,同时在基本不影响车道标志线检测结果的前提下对参数空间进行适当分块,以减少车道标志线检测算法的运算量.实验结果表明:文中的方法不仅能够准确地检测出待检测路面的车道标志线,而且能够实时的运行在DM648DSP硬件平台上,获得了很好的车道标志线检测效果.     

夜间车道线检测与跟踪算法研究

夜间车道线的检测与跟踪是汽车智能辅助安全驾驶系统在夜间工作的前提.根据夜间车道图像照度低,光照不均匀的特点,提出先进行基于光密度差的对数Prewitt边缘检测,再进行Hough变换检测单帧车道线,最后融合固定区域法和Kalman滤波法预测感兴趣区域跟踪连续车道线的算法.实验结果表明,该算法具有准确、实时的夜间车道线检测与跟踪能力.     

Hough变换的车道线并行检测

针对车道线识别鲁棒性的问题,提出了基于Hough变换的车道线检测方法。为解决Hough变换检测直线速度慢的问题,文中采用了并行加速处理技术,将待检测图片分解成左右两个感兴趣区域分别分配给两个CPU,再将两个CPU并行独立运行的检测结果进行汇总。实验数据表明,车道线检测速度提高了39.1%,车道线检测质量优于传统的串行检测,提高了Hough变换的车道线检测实现效率。     

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。     

基于改进随机霍夫变换的直线提取算法

针对Hough变换存在的直线精度低,虚检漏检等问题,文中提出了一种基于随机Hough变换(RHT)的改进算法,利用RHT采样特性,结合一种提高采样有效性的方法,一方面减少RHT无效投票来提高参数空间效率,另一方面避免虚假直线被检测,最后利用RHT结合最小二乘法提取真实的直线。实验结果表明:该算法提高了检测直线的精度,虚假直线被检测概率下降50%,抗噪声能力增强。     

高速公路车道线检测与跟踪算法研究

为提高高速公路上车道线识别的快速性和鲁棒性,提出了一种有效的车道线检测与跟踪方法。采用霍夫变换进行车道线检测,具有较强的抗干扰能力,能够准确地识别车道线。车道线跟踪利用Kalman预测参数建立感兴趣区域,然后用扫描线法搜索车道线边界点,在车道线间断区域利用Kalman预测器定位车道线边界。由于搜索限制在预测范围内,提高了搜索精度,减少了搜索范围,保证了实时性能,且对虚线车道线识别特别有效。仿真实验结果表明,对于不同的天气状况和车道线种类,该算法均有较好的识别效果。     

基于双阈值分割的车道线检测方法

车道线识别技术是车道偏离预警系统(LDWS)的核心,为能有效识别出车道标线,首先采用双阈值分割提取图像中符合车道线特征的白色和黄色信息,然后在感兴趣区域(ROI)中建立动态搜索带以检测车道线像素信息,最后通过Hough变换完成对车道线的识别。实验结果表明该方法能较好地消除干扰,保留需要的像素信息,有效识别出车道线。     

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.     

基于改进蚁群算法的图像边缘检测研究

针对基本蚁群算法对图像边缘检测效果不理想,提出了一种改进蚁群的图像边缘检测算法。通过改进蚂蚁转移规则和信息素更新策略,使得蚂蚁更具有多样性选择。实验仿真结果表明,该算法可以有效地检测出图像边缘,提高检测的效果。     

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。     

基于视频图像的车道线识别方法

提出了一种适用于结构化道路的车道线识别算法,通过使用形态学梯度算法来配合Hough变换.再根据道路图像特征对Hough变换进行条件约束.通过大量试验结果表明,利用本算法对连续的、断续的、磨损的车道线均能准确地识别出来,而且达到了15 f/s(帧/秒)的处理速度.     

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。     

结合Hough变换与运动估计的车道线提取方法

车道线识别是安全辅助驾驶和智能驾驶系统的核心研究内容,对控制危险驾驶和疲劳驾驶均有显著的作用,通常利用Hough变换对直线检测的容错性和鲁棒性,可以对车载摄像头拍摄到的车道线进行有效的检出.巧妙地将分块Hough变换和图像块的运动估计相结合,极大地降低了车道线检测和跟踪的算法复杂度,实现了车道线的实时识别与跟踪.实验表明,采用该方法既可以得到稳定的检测结果,又能提高检测的速度,保留了Hough变换的容错性和鲁棒性.     

夜间车道线检测的研究

夜间环境下的车道线检测是汽车智能辅助安全驾驶系统在夜间正常工作的前提和基础。由于夜间环境下存在图像整体较暗、光照不均匀、车道线不易检测的特点,使当前在日间环境下应用良好的算法难以适用。针对此问题,该文提出一种夜间车道线检测的方法。通过从摄像机获取的图像中提取感兴趣区域,采用双边滤波去除感兴趣区域中的噪点,并使用暗光增强算法提高对比度,最后通过边缘检测算法提取出边缘并应用霍夫变换得出直线。应用该文算法对夜间环境下的车道图像进行测试,实验结果表明,该文算法较常规的车道检测算法更能准确地检测出车道线。     

基于向量机的边缘检测算法优化研究

该文利用最小二乘向量机(LSSvM)对原始图像每一像素的邻域作灰度曲面的最佳拟合,并以径向基核函数为例导出了图像的梯度算子和零交叉算子。通过梯度和零交叉的综合,实现了边缘的定位和检测,提出了利用边缘检测性能指标来优化参数的方法。确定了高斯LSsVM的参数(σ2,γ)为(7,1),用所选参数进行了图像边缘检测实验。结果表明,基于支持向量机的边缘检测算法可靠性好、效率高。     

基于机器视觉的车道线精确检测算法

车道线检测是车辆智能驾驶系统的重要组成部分.针对传统的车道线检测方法精度低、实时性能差的问题,提出一种基于机器视觉的车道线精确检测算法.该算法采用车道内侧边缘线代表车道线,具体包括预处理和车道线提取两个步骤:预处理部分包括灰度化、Sobel边缘检测、ROI设定、二值化,最终得到车道线部分的二值图像;车道线提取部分包括图像切片、改进的Hough直线检测、DBSCAN直线聚类以及直线拟合,最终得到精确的车道边缘线信息.最后将算法应用于各种场景下的路况测试,实验结果表明:该算法的平均准确率为94.9％,平均处理时长为25.6 ms/f,具有很好的实时性和鲁棒性.     

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。