一种鲁棒的非平坦路面车道线检测算法

提出了一种鲁棒的非平坦路面车道线检测算法. 给出一种简单的逆透视变换方法,该方法不依赖于摄像机参数,计算简便. 基于法向车道线模型研究了车道线的线特征提取方法,结合线特征的方向特性和强度信息,提出了改进的Hough变换车道线直线检测方法,有效提高了检测的鲁棒性和计算速度. 利用检测出的直线对车道线进行精确定位,采用加权最小二乘曲线拟合方法完整地提取出图像中的车道线. 实验证明,算法在弯道和非平坦路面上都能准确地提取出车道线,具有较强的鲁棒性.      

基于改进Hough变换的结构化道路车道线识别

针对现有结构化道路车道线弯道检测识别技术的准确性和鲁棒性不高的问题,提出一种基于改进Hough变换的车道线识别方法。首先利用Canny边缘算子进行车道边缘检测,其次对比相邻区域距离内的Hough变换峰值参数值,将小于设定阈值距离的直线段进行连接,拟合形成车道线检测区域,然后根据消失点的横坐标距离图像中心点的位置来预测车道线方向,最后借助MATLAB平台完成车道线的识别。验证结果表明:该方法避免了曲线模型复杂、计算量大的缺点,实现了直、弯车道的识别统一化,识别准确率为95.3%,平均耗时0.036s,具有很好的实时性和鲁棒性。     

基于多信息融合优化的鲁棒性车道检测算法

为了提高复杂环境下车道线检测的鲁棒性,提出一种基于多特征信息融合优化的鲁棒性车道线检测算法.首先构建了基于二次曲线空间道路模型图像中左右车道线数学模型;然后融合像素梯度值、梯度方向、像素灰度以及车道线结构等多特征信息,构造后验概率函数;最后采用基于免疫克隆策略的改进粒子群优化算法优化车道线模型参数,实现车道线提取.对实际道路图像的实验结果表明,引入多特征信息后,在道路中存在阴影、车辆和道路标记等干扰因素,以及车道线模糊、对比度较低的情况下,该算法也能快速准确地提取车道线,具有很强的鲁棒性.     

基于双向窗口特征提取技术的车道线检测算法

为提高车道线检测算法的准确性与稳定性, 提出一种基于双向窗口特征提取技术的车道线检测算法。融合运用Hough 变换与边缘分布函数技术得到车道线的直线特征点; 运用双向窗口特征提取技术获得所有车道线特征点, 包括直线部分与弯曲部分。获得直线与双曲线相结合的车道线模型: 在近视场, 应用直线车道线模型能获得较好的鲁棒性; 在远视场, 使用双曲线模型可有效检测出车道线的弯曲部分。实验结果表明, 相较于已有的车道线检测算法, 该方法可有效提高多种场景下车道线检测的准确性和稳定性。     

基于车道线直线模型的道路曲率估计方法

在车道偏离预警、防止及车道保持等基于机器视觉的驾驶安全辅助系统中,为解决单一直线模型无法预估道路曲率,而曲线拟合方法计算量大等问题,应用车道线直线模型,提出了一种基于远端直线拟合的弯道曲率估计方法,其特征在于车道线仍使用全局直线描述,估计曲率时对远端候选点进行直线拟合.由于保证了较多的候选点数量且使用Hough变换检测直线,以及利用跟踪、滤波等方法,算法在保证车道线检测鲁棒性的同时,基于远端直线拟合方法实现了对弯道曲率的相对定量估计.采用装有全球定位系统(GPS)的实车试验进行验证,结果表明:所提方法在增加候选点数量以提高曲率估计精度的同时,保障了算法的实时性.     

基于融合分割和LASSO回归的实时车道偏离预警

在有路面污染、标识干扰等复杂高速道路环境下,车道偏离预警系统的鲁棒性和实时性会变差。为此提出一种利用两种算法融合分割和LASSO回归模型进行车道线检测和偏离预警的新方法。首先,分别采用TopHat算法和OTSU算法分割出车道线背景并进行"与"运算融合,据此准确提取出车道信息;其次,分两步检测车道线,第一步基于概率Hough变换进行直线检测,将检测出的车道线位置设为动态ROI区域并进行卡尔曼滤波跟踪处理,第二步是基于LASSO多项式回归模型对车道线再次进行参数估计和拟合,以改善使用最小二乘法时的过拟合问题;最后,根据设置的虚拟车道线和角度模型进行车道偏离预警决策。实验结果表明,所提出的方法在复杂道路环境下的平均正检率为96.07%,检测速率可达到32 ms/帧,即具有良好的鲁棒性和实时性。     

结合分块Hough变换与Kalman预测的车道线检测方法

本文利用分块Hough变换与Kalman预测相结合的方法来处理车载摄像机采集的道路图像,在极大的降低算法复杂度的同时能够对弯道处的车道线进行有效的检测。这种采用分块变换与预测相结合的方法能有效的降低计算量,提高车道检测的实时性。实验表明,本文方法既可以得到稳定的检测结果又能提高检测的速度,同时继承了Hough变换的容错性和鲁棒性。     

换道辅助系统中基于可调向滤波器的车道线分类检测

车道线识别与分类是车辆换道辅助系统(LCAS)中的一项关键研究内容,其中如何对不同类型车道线准确分类是一类难点问题。提出一种基于可调向滤波器的车道线识别方法;并提出基于时空窗口灰度特性统计的虚、实车道线分类方法。首先对YCbCr色彩空间中的路面信息进行窗口采样,通过建立灰度高斯分布模型提取路面区域。在此区域内设计可调向滤波器进行车道线边缘滤波;并通过梯度方向直方图对滤波器方向角θ进行初始化。提出一种灰度累加策略以降低由光照变化引起的车道线区域灰度漂移,根据车道线Hough直线模型设置动态车道线ROI,最终建立基于时间窗口内ROI灰度均值统计的虚、实车道线分类。高速公路实验证明:虚、实车道线分类准确率分别达到88.5%和90.3%,算法在克服路面环境与白天光照的干扰方面具有鲁棒性。研究对优化换道预警策略、提升LCAS的安全性与智能化水平具有理论意义。     

一种基于光照无关图的车道检测方法

针对无人车辆道路检测时,特征提取易受光照变化和阴影影响的问题,提出一种基于光照无关图的车道检测方法.使用最小熵值法离线求取图像的光照无关角,对图像每个像素点在对数色度空间向光照无关方向投影得到光照无关灰度图;利用Canny算子提取光照无关图边缘,在边缘图上寻找线段基元以减弱细小边缘的干扰;使用改进投票空间的Hough变换检测直线,采用分段线性道路模型描述道路边界.实验表明,该算法能够有效减弱阴影和光照变化造成的影响,准确识别道路边界,满足实时性要求.     

基于车道线检测的移动机器人巡线方法研究

SLAM技术在移动机器人巡检领域得到广泛应用,但对于环境特征单一的大型室内场景,SLAM技术的定位建图效果不能满足实际需求.针对大型仓库下移动机器人巡检问题提出基于车道线检测的移动机器人巡线方法.在HSV颜色空间下,首先采用多阈值叠加方法对采集的实时视频图像进行颜色阈值分割;然后通过霍夫变换与过滤得到与车道线唯一贴合的直线;最后通过该直线参数矫正移动机器人运动时的方向.试验结果表明:基于HSV阈值分割的车道线检测方法能有效检测车道线,正确率可达99.81%;该方法可使移动机器人正确调整运动方向,调整成功率可达93.33%.     

基于线性逼近的车道线弯道识别方法

为提高车道线识别算法在大曲率弯道下的识别性能,提出一种基于线性逼近的弯道识别方法.基于车道线先验知识,利用改进的局部逆透视变换和Hough变换对车道线进行初步提取.根据初步提取结果,对未知区域进行循环线性逼近并提取车道线边界点.通过最小二乘法利用B-样条曲线完成车道线拟合.实验证明,该算法对大曲率弯道的车道线识别具有较高的精确性.      

一种基于随机抽样一致性的车道线快速识别算法

针对现有车道线识别算法的有效性、实时性和鲁棒性不高的问题,提出了一种改进的快速随机抽样一致性(RANSAC)的曲线拟合验证的视觉车道线识别算法.该算法首先在进行逆透视变换后选用各向异性的高斯核滤波;然后对不同光照亮度图像采用适应性强的分位数方法进行二值化,并针对车道线在变换图中几乎垂直的特性,再利用直方图统计法检测出初始车道线;最后用改进的快速RANSAC的曲线拟合算法进行曲线修正,找出车道线可能存在的弧度,使检测的曲线更加精确.为提高检测的精度,最后对识别结果进行后处理.实验结果证明,对各种复杂的城市道路,所提出的算法均具有很高的鲁棒性和有效性,且算法处理效率很高,能很好地满足智能车实时检测车道线的要求.     

基于多通道融合和极线约束的道路检测与定位

计算机双目视觉道路检测及定位在实现无人运动平台自主导航中具有重要意义.根据双目摄像机系统模型,提出基于多通道阈值融合的车道线检测方法,融合车道线边缘和色彩信息进行图像阈值分割,采用透视变换和自适应动态滑窗法提取车道线像素,采用最小二乘法拟合道路模型并依据极线约束关系进行定位,投影至SLAM地图中.实验结果表明,算法在光照变化、阴影遮挡等场景中均能精确检测车道线,将车道线信息投影至三维地图可以有效地将车道信息与地图信息进行融合,提高了道路感知能力.      

改进的图像距离变换方法在车道检测中应用

在边缘检测得到二值图像的基础上,提出了一种新的行方向距离变换方法,将其距离图像作为车道检测特征图像,并利用实验验证了行方向距离变换得到的距离图在处理非连续车道线时的有效性及相比于边缘图的优越性.结果表明,行方向距离变换方法不仅能够提供距离信息,而且在处理非连续车道线时能够尽量使其连续化,从而提高车道检测的效率和鲁棒性.     

基于模糊化SOBEL自适应算子的直线车道处理

针对汽车安全辅助驾驶系统领域的车道线检验问题,提出了一种改进的基于模糊化SOBEL自适应算子直线车道线检验.首先在车道线边缘检验时,采用了模糊化SOBEL自适应算子进行边缘检验;为了更好地选取阈值,采用了一种基于体育项目评分标准的阈值选取方法,保证所保留的车道线信息的正确性,并给出了一种增修补车道线信息的数学模型;利用梯度函数的分布特性过滤掉噪声,最大限度地保留车道线分布信息,利用Hough变换拟合出最终的车道线.经MATLAB仿真,并在嵌入式系统上实现.实验表明,该方法简单,能保证系统的实时性.     

基于OpenCV的改进RANSAC车道线检测方法

车道线的检测技术是自动驾驶汽车中的重要技术。为了提高车道线的检测能力,提出了一种改进RANSAC的车道线识别方法。通过设置感兴趣区域提取路面图像并进行缩放;把彩色图像的RGB通道按5∶5∶0的权重转化成灰度图像;再用速度更快的积分图法对图像进行自适应二值化;接下来进行一系列的形态学处理来减小噪声;提取Harris角点作为拟合数据点;最后,运用改进了选择初始点和删除外点的RANSAC(random sample consensus)的方法,根据数据点估计车道线参数。实验结果表明,该算法适合多种道路环境下的车道线检测,具有较好的鲁棒性和实时性。     

基于单目视觉的实时车距侦测算法的实现

针对汽车自主驾驶技术领域车距侦测问题,利用影像摄取硬件和软件系统,并提出一种基于单目视觉的车距侦测算法,实现了车距的实时侦测.实验证明此方法在白天、黑夜、复杂路况及天气恶劣的情况下均能稳定运行,且此算法有效减少了Hough运算量,具有较强鲁棒性及实时性.