基于機器視覺的車道線檢測和預警系統(tǒng)的研究.pdf

1、車輛智能輔助系統(tǒng)的研究近年來一直是相關領域的熱點,而基于機器視覺的系統(tǒng)因其成本的低廉性,而被廣泛地應用。車道線的檢測和預警系統(tǒng)是車輛智能輔助系統(tǒng)重要的組成部分,本文將重點對這一部分進行研究和算法的實現(xiàn)。具有實際應用意義的車道線檢測系統(tǒng)應該具有實時性,魯棒性和實用性三個特點。
　　本文通過單目攝像機完成對道路圖像信息的采集,選擇的車道線模型是直線模型。為了提高系統(tǒng)的魯棒性,在圖像預處理階段本文對道路圖像的環(huán)境進行了大致的分類,并根據(jù)

2、各個類的特點安排相應的預處理算法,使系統(tǒng)對環(huán)境的變化有一定的適應性。在車道線檢測階段,采樣用抗干擾性較好的Hough變換完成對直線的檢測,并通過長模式和角度的約束篩選出候選的車道線。在正確檢測到車道線后,建立動態(tài)的ROI區(qū)域對車道線進行跟蹤,簡化算法。
　　為了保證整個系統(tǒng)實時性,本文在算法的整體框架中引入了一種擴散性搜索區(qū)域。在縱向上,擴散性搜索區(qū)域劃分為透視區(qū)域和輔助區(qū)域,其中透視區(qū)域是主要的信息來源區(qū)域,該區(qū)域的信息將通過透

3、視變換投影到路面坐標平面再進行分析;在橫向上,擴散性搜索區(qū)域劃分為限定區(qū)域,其中包括警告區(qū)域和左右安全區(qū)域。擴散性搜索區(qū)域和動態(tài)ROI區(qū)域的聯(lián)合運用,使系統(tǒng)以一種擴散性搜索的方式搜索車道線信息,目的是使算法在最小的區(qū)域內(nèi)搜索到足夠多的車道線信息,保證參與計算的圖像像素點數(shù)的最少化,從而減少系統(tǒng)的計算量,提高實時性。
　　在論文的最后,本文對各種分步算法進行整合,并對采集到的大量的道路圖像和視頻進行仿真實驗,驗證算法的可行性,并對系