基于單目視覺的車道線檢測與識別.pdf

1、統(tǒng)計表明，許多的交通事故是由于司機(jī)疏忽或疲勞駕駛引起的。汽車輔助駕駛系統(tǒng)正是被設(shè)計用來在汽車將要駛離車道或發(fā)生碰撞時警告司機(jī)，以幫助其保持車輛安全行駛，避免事故發(fā)生。而車道線檢測與識別是實現(xiàn)這一技術(shù)的首要問題。因此本文圍繞基于單目視覺傳感器的車道線檢測與識別技術(shù)進(jìn)行了深入研究。
　　論文的研究內(nèi)容主要包括：視頻采集、圖像預(yù)處理、車道線特征提取、車道線擬合、車道偏離預(yù)警五個方面的內(nèi)容?；谖④浀腣FW(VideoforWindows

2、)視頻軟件服務(wù)包，提出了新的視頻開發(fā)接口，實現(xiàn)視頻流的實時采集，然后將采集圖像以JPEG格式保存，它是后續(xù)算法處理的基礎(chǔ)。
　　圍繞基于單目視覺的車道線檢測技術(shù)，采用了新的基于B-Spline的2D車道線模型，并假設(shè)道路邊界在平面圖上是平行的，該模型可以處理更多道路結(jié)構(gòu)。利用透視平行線的知識將車道左右邊界檢測問題轉(zhuǎn)化為車道中線檢測問題，從而實現(xiàn)了對車道線檢測算法的有效改進(jìn)和處理。
　　根據(jù)道路圖像中車道線的邊緣檢測效果顯著特

3、性，采用Canny算子得到梯度變化較大區(qū)域。針對車道線可能存在的曲率現(xiàn)象，使用了對車道線感興趣區(qū)域水平切割的解決方法。該方法利用透視投影特點，在圖像平面上找出路面與天空的水平（消失）線，以此切割圖像確定車道線感興趣區(qū)域。
　　對車道線提取問題在CHEVP(Canny/HoughEstimationofVanishingPoints)算法基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)。對車道線感興趣區(qū)域的確定采用了根據(jù)圖像特征自動調(diào)節(jié)水平線位置的解決辦法。使用了

4、參數(shù)可自調(diào)節(jié)的Hough變換檢測直線算法，并將像素的梯度值作為直線的權(quán)值。提出一個約束條件去除干擾直線，使每塊圖像得到唯一一對直線作為預(yù)估車道線邊界。
　　根據(jù)預(yù)估車道線邊界提出了中線構(gòu)建方法，采用B-Spline曲線模型將中線及車道左右邊界擬合為光滑的曲線。最后以車道中線的方向與當(dāng)前汽車行駛方向的夾角作為依據(jù)，來判斷是否進(jìn)行車道偏離預(yù)警。
　　大量的實驗表明該算法有效，具有較好的魯棒性，同時對視覺導(dǎo)航領(lǐng)域的研究也有一定的借