一种基于Hough变换的车道线检测新方法

针对复杂环境中车道线检测易受图像中其它直线段的影响而出现较多误检测的问题,提出一种新的车道线检测方法．对原始RGB图像灰度化,将Otsu阈值提取方法引入Canny边缘检测算法中,得到边缘图像;判断边缘点在原RGB图像中的R、G、B三分量颜色信息,剔除非类似车道线颜色的边缘点,降低其它非车道线的直线段影响;使用Hough变换进行车道线检测．实验结果表明,该方法可以有效地滤除其它直线段的影响,在复杂环境中获得良好的车道线检测效果．     

基于扩散性搜索区域的车道线检测与跟踪算法

针对现有的车道线检测与跟踪算法在复杂环境下实时性和鲁棒性较差的问题,提出了基于扩散性搜索区域的车道线检测与跟踪算法.该算法在搜索车道线的起始阶段引入了扩散性搜索区域,搜索过程中对该区域进行不同层次的划分,缩小了算法搜索范围,提高了算法检测速度及准确率;跟踪过程中将扩散性搜索区域与动态感兴趣区域相结合,使算法在最小的区域...     

一种基于双曲线模型的车道线检测算法

针对目前车道线检测算法识别率不高、弯道检测不准确的问题,提出了一种基于双曲线模型的车道线检测算法.算法首先运用Canny算子对道路边缘进行检测;采用Hough变换提取道路边界点,并使用扩展的Kalman滤波进行预测跟踪来减小道路扫描范围;最后通过左右车道边界参数与双曲线模型参数进行匹配,利用最小二乘法来求解模型参数,完成车道边界重建.实验结果表明,该算法的准确率达到93.4%,每帧图像的处理速度为87.4ms,有效克服抛物线模型和直线模型在直道与弯道连接处不连续的问题,而且在车道线模糊、对比度较低的情况下也能快速准确的识别出车道线.     

动态背景下的车辆与车道线检测

运用运动光流法提取运动车辆,区分运动的前景及相对运动的背景,获取运动目标的运动参数;运用霍夫变换结合最小二乘法实现道路识别与跟踪.实验结果表明,运动光流法能够准确检测不同运动目标并对其进行跟踪,霍夫变换结合最小二乘法对车道线实现了较好的跟踪与预测,实现了预期目标.     

应用模糊逻辑的车道线检测方法

为了实现受大片阴影干扰或强光照等条件下的车道线边缘增强与车道线检测,提出了一种应用模糊逻辑的图像处理方法检测车道线,通过最大信息熵求取直方图的谷底作为隶属度函数的参数值,利用模糊逻辑增强了车道线像素与柏油路像素之间的对比度.在车道线检测过程中,对预处理后的图像利用HT检测直道,利用3次曲线方程拟合弯道.为了节省数据处理时间,根据上一帧的车道线参数,利用Kalman滤波器动态建立感兴趣区域,并且预测当前帧的车道线拟合参数,实现道路的实时检测.对比分析表明,该算法提高了受大片阴影干扰或强光照等条件下的车道线边缘像素和柏油路像素之间的对比度,强化了车道线边缘信息.车道线检测结果表明,经过模糊逻辑处理能准确提取大片阴影干扰或强光照等条件下的车道线参数,稳定检测多种光照条件下的车道线.     

高效和鲁棒行人检测与跟踪算法研究

针对行人目标过小出现漏检和很难对具有多模态行人进行稳定跟踪等问题,提出一种高效和鲁棒的行人检测与跟踪方法。对于行人检测,设计了具有自适应调整滑动搜索窗口尺寸的梯度方向直方图(HOG)行人检测器搜索前景区域。在跟踪过程中,对每个行人建立基于前景区域的混合加权直方图模型,使用卡尔曼滤波对行人进行跟踪,获得候选区域并计算行人混合模型与候选搜索区域的匹配程度,同时根据匹配程度,给出一种混合模型在线更新策略,以确保跟踪的鲁棒性。实验结果表明,该方法提高了行人检测与跟踪的效率和准确率,解决了2人交叉导致跟踪失败的问题。     

基于感兴趣区域模型的车道线快速检测算法

为满足智能车载视频取证设备对车辆违章行为取证时检测车道线准确性和时效性的要求,提出一种基于感兴趣区域模型的结构化道路车道线的快速检测算法。该算法首先基于结构化道路具有车道线与路面对比度高的特点,采用Soberx边缘检测算子检测车道的边缘信息,然后在感兴趣区域模型基础上,采用改进的Hough变换检测出可能的车道线。为准确提取车道线完成车道的准确检测,该算法基于透视图像消失点原理,采用逆透视变换消除伪车道线完成车道准确定位。实验表明,该算法定位精度高、快速快、鲁棒性好,能够满足高速公路智能车载视频设备取证的性能要求。     

LaneSegNet:一种高效的车道线检测方法

车道线检测在智能交通领域占有重要地位,其检测的准确度和速度对于辅助驾驶以及自动驾驶有重要影响.针对目前深度学习方法识别车道线精度差、速度慢的问题,提出了一种高效的车道线分割方法LaneSegNet.首先基于编码和解码网络原理构建主干网络Lane-Net,用于提取车道线特征信息并分割出车道线;然后使用多尺度空洞卷积特征融合网络,可以极大地扩充模型的感受野,提取全局特征信息;最后使用混合注意力网络获取丰富的车道线特征,并增强与当前任务相关的信息.实验结果表明：在TuSimple数据集上,该方法检测车道线的准确率为97.6%;在CULane数据集上,该方法在标准路面的检测准确率达到92.5%,多种路面综合检测准确率为75.2%.本文提出的LaneSegNet车道线检测方法分割精确度和推理速度优于其他对比模型,且具有更强的适应性和鲁棒性.     

基于梯度增强和逆透视验证的车道线检测

为解决高速公路和城市道路上复杂条件下的弱线漏检问题,提出了一种基于梯度增强和逆透视验证的车道线检测方法。该方法使用车道线的结构和对比度特征提取车道线区域,利用提取的车道线区域进行车道线和道路样本的选择,并采用基于模糊线性鉴别分析获得从彩色RGB图像到灰度图像变换的最佳投影系数,以确保车道线和道路像素间的灰度差异最大,从而有效突出道路上的弱线;利用逆透视变换对候选车道线间的空间位置关系进一步验证,以此找回漏检的虚线。不同场景、不同天气状况下的实际道路图像的实验表明,方法具有很好的鲁棒性和准确性。     

Robust lane recognition for structured road based on monocular vision

A robust lane detection and tracking system based on monocular vision is presented in this paper.First,the lane detection algorithm can transform raw images into top view images by inverse perspective mapping(IPM),and detect both inner sides of the lane accurately from the top view images.Then the system will turn to lane tracking procedures to extract the lane according to the information of last frame.If it fails to track the lane,lane detection will be triggered again until the true lane is found.In this system,θ-oriented Hough transform is applied to extract candidate lane markers,and a geometrical analysis of the lane candidates is proposed to remove the outliers.Additionally,vanishing point and region of interest(ROI)dynamically planning are used to enhance the accuracy and efficiency.The system was tested under various road conditions,and the result turned out to be robust and reliable.     

基于无味粒子滤波的动态场景下高机动目标跟踪

针对传统粒子滤波的目标跟踪算法存在粒子退化问题,提出了基于无味粒子滤波(UPF)的目标跟踪算法。为了将当前观测信息融入,采用无味卡尔曼滤波(UKF)生成粒子滤波的提议分布,以改善滤波效果。针对目标在机动过程中引起的视觉形变以及背景的变化,又采用了颜色直方图作为目标的颜色分布模型,并与UPF相融合。仿真结果表明,该算法对动态场景下的高机动目标有较好的跟踪效果。     

一种高分辨距离像辅助的多目标跟踪算法

When the tracks of the multi-target get approached or crossed, it is easy to lead to combining or even to get wrong tracks for the traditional tracking methods, since the traditional methods only utilize the information on the target position to finish the data association. Aiming at this problem, a multi-target tracking algorithm aided by the high resolution range profile (HRRP) is proposed in this paper. Firstly, the target attitude angle is estimated in real time on the principle that the HRRP is sensitive to the attitude angle. And then the attitude angle is added to the target measurement state to construct a multi-dimension correlating gate. The data association is accomplished with the multi-dimension information. So the problem of multi-target data association is simplified to multiple sub-problems of data association for a single target. Finally, each target motion state is estimated by the probabilistic data association-unscented Kalman filter (PDA-UKF). Simulation results reveal that the computing complexity is reduced, and that the correct probability of data association is improved by using the target HRRP on the one hand. On the other hand, the tracking accuracy is improved with the aid of the target attitude angle.     

基于Hough变换和无轨迹卡尔曼滤波的眼睛角点跟踪

提出了一种基于改进Hough变换(HT)和无轨迹卡尔曼滤波(UKF)的眼睛外角点跟踪算法。该算法在输入图像中存在虹膜时采用改进Hough变换提取眼睑轮廓并得到眼睛外角点位置,当输入图像中检测不到虹膜时,采用UKF算法对当前帧眼睛角点进行估计。实验证明,本文算法能精确地跟踪眼睛外角点。     

基于Bayes后验概率的鲁棒性车道线检测算法

针对道路场景中常见的由阴影、地面积水、刹车印记等因素引起的车道线对比度低和车道线不明显问题,提出一种基于Bayes后验概率的鲁棒性车道线检测算法.该算法在二次曲线道路形状模型基础上,在图像平面中引入中心车道线模型描述左右车道线,结合图像信息和车道线先验概率构造后验概率函数,将车道线检测问题引申为最大后验概率问题,并在优化过程中将具有参数少、结构简单和收敛速度快等特点的粒子群优化算法与具有全局搜索特性和不易早熟等特点的免疫克隆策略相融合,提高车道线检测的鲁棒性.实验结果验证了上述算法在车道线检测过程中对阴影等不良因素的鲁棒性.     

基于三维激光雷达的动态障碍实时检测与跟踪

为了解决在大数据量的情况下实现高效检测与跟踪的难点,提出一种室外动态未知环境下自主车的多障碍实时检测与跟踪的算法.由于Velodyne 64线三维激光雷达具有数据量大、精度高等特点,采用其与相机结合感知环境.算法结合从图像处理中得到的道边信息将原始激光雷达数据的感兴趣区域转化为栅格地图,在地图上采用区域标记和模板匹配的方法进行聚类和特征提取,检测得到盒子模型的障碍物,并进行障碍物跟踪.为了避免在多障碍物的情况下出现虚警和漏检,基于多假设跟踪数据关联和卡尔曼滤波来跟踪连续多帧的障碍物.本算法在自主车平台上能够以每帧100 ms实现准确、稳定地检测和跟踪.     

融合多种特征的路面车辆检测方法

提出一种融合多种目标特征的单目视觉车辆检测方法。首先,利用车辆尾部的结构对称性提取出感兴趣区域(ROI),减少搜索范围;然后,利用车辆底部的阴影特征,在ROI中搜寻车辆可能出现的位置,找出假设目标;最后,利用亮度和轮廓信息对假设目标进行对称性验证,排除虚假目标,同时对车辆在图像中的位置实现精确定位。通过实验,验证了提出方法的有效性和鲁棒性。     

基于反演法的智能车辆弯路换道轨迹跟踪控制

基于车辆的运动学模型,研究了具有非完整约束特性的智能车辆弯路换道的轨迹跟踪控制问题。结合弯曲车道的曲率半径,针对换道过程中车辆横向运动和纵向运动对换道轨迹的耦合作用,提出了一种适用于弯道的换道轨迹规划方法。根据换道轨迹,利用积分反演法,引入中间虚拟控制量,设计了轨迹跟踪控制算法,并用Lyapunov稳定性理论证明了控制系统的稳定性。仿真结果表明:该控制器可以保证车辆在弯路换道的轨迹跟踪误差一致有界收敛,且具有快速、准确跟踪和全局稳定的特性。     

一种不等式状态约束最优滤波算法

针对非线性系统中较难处理的不等式状态约束滤波问题,提出了一种新的约束无迹卡尔曼滤波算法.该算法利用最大似然法则推导出滤波均方误差函数,将不等式约束条件转化为惩罚函数加入到误差函数中,使用自适应步长法快速搜索最优解.通过理论分析,证明了约束滤波解是误差函数的严格局部最小值,具有最小滤波均方误差.对具有航路约束的电子导航模型进行了仿真,结果表明,该算法具有较高的跟踪精度.     

Filtering algorithm of line structured light for long-distance obstacle detection

Since unmanned ground vehicles often encounter concave and convex obstacles in wild ground, a filtering algorithm using line structured light to detect these long distance obstacles is proposed. For the line structured light image, a ranked-order based adaptively extremum median (RAEM) filter algorithm on salt and pepper noise is presented. In the algorithm, firstly effective points and noise points in a filtering window are differentiated; then the gray values of noise points are replaced by the medium of gray values of the effective pixels, with the efficient points'' gray values unchanged; in the end this algorithm is proved to be efficient by experiments. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm can remove noise points effectively and minimize the image blur, resulting into protecting the edge information as much as possible.