基于单目视觉的车道线和道路边界同步检测

合集下载

自动驾驶中的单目视觉测距技术研究

自动驾驶中的单目视觉测距技术研究自动驾驶技术正在飞速发展，视觉测距技术也是其重要的组成部分之一。

在自动驾驶中，单目视觉测距技术因其简洁、高效和可靠性高等优势而备受关注。

那么，什么是单目视觉测距技术，它又是如何应用于自动驾驶中的呢？本文将从这两个方面为大家进行详细介绍。

一、单目视觉测距技术介绍单目视觉测距技术是指通过单一视觉传感器，比如我们常见的摄像头，实现对目标物体三维空间位置和大小等信息的测量。

其基本原理是通过将图像中图案的大小与距离建立关系，来推断物体的距离。

具体来说，通过对目标物体的图像进行分析和计算，可以推导出物体在三维空间中的坐标，从而实现对其距离和位置的测量。

而这一过程，则需要借助计算机视觉和图像处理等相关技术的支持。

二、单目视觉测距技术在自动驾驶中的应用在自动驾驶技术中，单目视觉测距技术被广泛应用。

其中，其主要的应用包括但不限于以下几个方面：1、障碍物检测通过单目视觉测距技术，可以实现对自动驾驶车辆周围的障碍物进行检测，并计算它们的距离和大小等关键信息。

这一技术可以有效避免与障碍物的碰撞。

2、智能停车基于单目视觉测距技术，可以实现对停车场内车辆的检测和识别，并计算出它们与道路、其他障碍物以及其他车辆之间的距离和位置关系。

这一技术可以极大地提高停车的效率和准确性。

3、行人检测单目视觉测距技术还可以用于行人检测，可以从视频中对行人进行检测和识别，并计算出其距离和位置等信息。

这一技术可以有效地提高交通安全，避免车辆与行人之间的碰撞。

4、轨迹规划在自动驾驶过程中，单目视觉测距技术还可以用于轨迹规划。

通过对车辆行驶的轨迹进行分析和计算，可以确定最佳的行驶路径，并精确掌握车辆的位置和方向等关键信息。

这一技术可以有效提高车辆自动驾驶的精度和效率。

三、单目视觉测距技术的优势单目视觉测距技术在自动驾驶中的应用有以下几个方面的优势：1、简洁易用：单目视觉测距技术只需要一个单一的传感器，即可实现对物体距离和位置等信息的测量，具备简洁易用的特点。

基于图像处理技术的车道线检测与识别算法研究

基于图像处理技术的车道线检测与识别算法研究车道线检测与识别在自动驾驶、智能交通系统和驾驶辅助系统中具有重要的应用价值。

随着图像处理技术的快速发展，基于图像处理技术的车道线检测与识别算法得到了广泛研究和应用。

本文将围绕基于图像处理技术的车道线检测与识别算法展开研究，力求探索高效准确的车道线检测与识别方法。

首先，车道线检测与识别的基本原理是通过对驾驶场景图像进行处理和分析，提取出图像中的车道线信息，并对其进行识别和分割，从而实现车辆对车道的感知与判断。

在车道线检测算法中，边缘检测是重要的一步。

常用的边缘检测方法有Sobel算子、Canny算子等。

Sobel算子可以通过检测水平和垂直方向上的灰度变化来寻找边缘。

Canny算子则通过检测灰度变化的一阶导数，并利用非极大值抑制和双阈值技术来提取边缘。

除了边缘检测，还可以利用色彩信息进行车道线检测。

颜色滤波技术是一种常用的方法，可以通过提取道路的特定颜色来实现车道线的检测。

在RGB色彩空间中，黄色车道线的RGB值通常范围在(180, 180, 0)到(255, 255, 60)之间，白色车道线的RGB值通常范围在(200, 200, 200)到(255, 255, 255)之间。

因此，可以通过设置相关的阈值来提取车道线的颜色信息。

此外，基于特征的方法也是常用的车道线检测算法。

例如，直线拟合算法可以通过对图像中的边缘进行拟合，获得车道线的直线方程。

通过设置斜率和截距的阈值，可以筛选出符合车道线特征的直线。

在车道线识别算法中，霍夫变换是一种经典的方法。

霍夫变换可以将图像中的点映射到霍夫空间中，通过计算累加值最高的直线，来实现车道线的识别。

然而，传统的霍夫变换算法对噪声比较敏感，容易产生误检测。

为了解决这个问题，可以采用改进的霍夫变换算法，如累计平方差分(Hough Transform Accumulator Squared Difference, HT-ASD)算法。

基于单目相机的3d车道线检测方法分类

一、概述随着智能驾驶技术的不断发展，车道线检测作为自动驾驶系统中的重要一环，扮演着至关重要的角色。

在目前的车道线检测技术中，基于单目相机的方法因其简单、成本低廉，受到了广泛关注。

本文将从基于单目相机的3D车道线检测方法分类展开讨论，以期为相关领域的研究提供一定的参考和指导。

二、基于单目相机的3D车道线检测方法简介1. 传统方法：传统方法主要通过单目相机获取的图像来识别车道线的位置和形状，常用的算法包括霍夫变换、Canny边缘检测等。

由于传统方法对光照、路面情况等因素较为敏感，因此其检测结果的鲁棒性较弱，无法适应多样化的实际道路情况。

2. 基于深度学习的方法：近年来，随着深度学习技术的飞速发展，研究者们开始探索利用深度学习方法进行车道线检测。

基于单目相机的3D车道线检测方法通过卷积神经网络等深度学习技术，可以更好地处理复杂的道路场景，提高检测的准确性和鲁棒性。

3. 结合传统方法和深度学习方法：有学者尝试将传统方法和深度学习方法相结合，充分发挥各自的优势，提高车道线检测的精度和鲁棒性，例如结合卷积神经网络和霍夫变换，从而在不同场景下都能够取得令人满意的检测效果。

三、基于单目相机的3D车道线检测方法分类1. 基于几何特征的检测方法基于单目相机的3D车道线检测方法中，基于几何特征的检测方法是最为常见的一种。

该方法通过识别图像中的直线、曲线等几何特征，进而推断出车道线的位置和形状。

这种方法简单直观，但容易受到噪声、光照等因素的影响，因此在复杂场景下表现不佳。

2. 基于语义分割的检测方法随着深度学习技术的应用，基于语义分割的3D车道线检测方法受到了越来越多的关注。

该方法通过训练卷积神经网络，可以实现对图像中不同类别像素的分割，进而准确定位车道线。

相比于基于几何特征的方法，基于语义分割的方法能够更好地适应光照变化、路面情况等复杂因素，具有较高的鲁棒性和准确性。

3. 基于深度信息的检测方法基于深度信息的3D车道线检测方法则是在相机拍摄的图像基础上，结合深度传感器获取的深度信息，从而更加准确地还原道路情况。

单目视觉车道偏离报警系统

单目视觉车道偏离报警系统单目视觉车道偏离报警系统是一种应用于汽车行驶过程中的安全警示系统，主要用于辅助司机维持车辆行驶在正确的车道中。

该系统采用单目视觉技术，可以实时监测车辆行驶路线，一旦检测到车辆偏离了正确的道路行驶路线，系统会自动报警提醒司机及时纠正，以避免发生交通事故。

下面我们将详细介绍单目视觉车道偏离报警系统的设计原理和技术特点。

一、系统原理及工作流程单目视觉车道偏离报警系统主要由相机、图像处理算法、人机交互界面等部分组成。

其中，相机用于采集车辆运动状态和行驶路线等信息，图像处理算法用于对相机采集到的图像进行处理和分析，提取出车辆行驶状态和路线信息，人机交互界面用于将警示信息实时呈现给司机。

系统的工作流程如下图所示：1.系统启动：打开系统电源后，系统开始运行，相机开始采集图像数据。

2. 图像采集：相机对车辆行驶场景进行连续图像采集，并将图像数据传递到计算机系统中进行处理。

3. 图像处理：算法对采集到的图像进行处理，提取出车辆行驶状态和行驶路线等信息。

4. 路线识别：在图像处理的过程中可以进行车道线的检测，检测后可以确定车辆行驶的路线情况。

还可以对车道线属性进行评估和分类。

5. 偏离车道报警：如果系统检测到车辆偏离了标准行驶路线，系统将发出声音或者振动的警告信号，以及人机交互界面上的警告信息。

同时，警示信息将被发送到驾驶员与系统维护人员。

6. 系统退出：当车辆停止行驶或者系统出现故障时，系统会自动退出或提示相应故障信息。

二、技术特点1. 高效处理：单目视觉车道偏离报警系统采用先进的图像处理算法，具有高效的处理速度和精准的图像分析能力。

2. 实时监测：系统可以实时监测车辆行驶路线，一旦检测到偏离，系统会立即发出警示信息，提示驾驶人员注意并采取行动。

3. 多模式报警：单目视觉车道偏离报警系统不仅可以通过声音和振动等方式进行警告，还可以通过人机交互界面的警告信息来提示驾驶员。

4. 稳定性高：系统运行时，相机可以持续进行图像采集，图像处理算法可以保证稳定运行，从而保证系统的稳定性和可靠性。

一种基于单目视觉的车道偏离检测与预警方法

法［］哈尔滨工程大学学报，０８９１）１８ — ０２Ｊ．２０，（０：０８１９．２
△
（辑小前）编
ｆ２２固０／１５
机械制造５０卷第５３期７
增强的方法得到梯度图像，用ＳＡＮ算子对该梯度利ＵＳ
由于车道偏离引发交通事故的比重不断增加，车道偏移预警系统作为车辆安全辅助驾驶系统的重要组成部分已经成为了当前的研究前沿和热点［２，主要１］其－
ＯｆｅｆｒｎｅＦｆｔＤｉｅｅｃ，ＯＤ）基于车辆将横越车道边界的时ｓｆ，
１３Ｈｏｇ变换提取直线．ｕｈ
Ｈｏｇ变换是一种鲁棒性好的直线检测方法，ｕｈ其
该方案能够检测出完整的运动车辆，具有良好的可靠
性和鲁棒性，足智能交通系统的要求。满以上方法在一定程度上能够满足应用的需求，但是如何快速地识别车道，迅速地作出车道偏离决策。并使车道偏离预警系统同时具备实时性和鲁棒性．以及如何调整它们之间的矛盾关系始终是一个难点。此，因针对以上方法的不足之处，本文将车辆在车道中的当
图像进行分割，现了车道标识线边界的提取。分割实在后的梯度图像中，用Ｈｏｇ利ｕｈ变换提取出车道标识线

车道线检测原理

车道线检测原理车道线检测技术是自动驾驶技术中不可或缺的一项技术。

车道线检测原理是基于计算机视觉，利用摄像头对路面进行画面分析，检测出车道线的位置和方向，从而为自动驾驶提供重要的信息。

下面将详细介绍车道线检测的原理。

一、图像采集与处理要进行车道线检测，首先需要采集路面图像。

一般来说，我们会在车辆顶部或前部安装摄像头，并将摄像头实时采集的图像传输给计算机。

接着，计算机会对图像进行处理，处理的主要目的是为了减少图像噪点和增强车道线的对比度，使车道线更加清晰。

二、边缘检测在图像处理的过程中，需要进行边缘检测。

边缘检测是指在图像中找出颜色或强度突变的边缘线条，前提是信噪比高、图像采集时没有抖动等干扰。

常用的边缘检测算法包括Canny算法、Sobel算法、Laplacian算法等。

这些算法能够在复杂的背景环境下也能够有效地检测出车道线的边缘。

三、霍夫变换在边缘检测的基础上，接下来就需要进行霍夫变换。

霍夫变换是图像处理中的一种最主要的算法，能够实现从图像中提取几何形状的功能。

对于车道线检测，我们需要使用霍夫变换来检测直线的位置和方向。

霍夫变换的原理是将图像空间中的每一条直线映射到霍夫空间中的一组参数，然后在霍夫空间中找出一些特殊的点，这些点对应于图像空间中直线的位置和方向。

四、曲线拟合经过霍夫变换处理后，得到的车道线数据是一些零散的点，需要对这些点进行拟合，得到整条车道线的曲线方程。

现在常用的拟合算法是最小二乘法和贝塞尔曲线拟合法。

最小二乘法是通过寻找最小化误差平方和的函数来拟合车道线数据，而贝塞尔曲线拟合法则是利用贝塞尔曲线绘制车道线的拟合曲线。

五、车道线追踪与跟踪在得出车道线的曲线方程后，就需要实现车道线的追踪和跟踪。

车道线追踪是指将现在的车道线位置和方向与之前的车道线位置和方向进行比较，得出车道线偏移的方向和大小，从而对车辆进行动态控制。

而车道线跟踪则是指在车道变化时对车道线进行自动重新识别、追踪和更新。

基于车道线斜率的车道偏离检测

光电工程Opto-Electronic Engineering第 39 卷第 7 期 2012 年 7 月V ol.39, No.7July, 2012文章编号：1003-501X(2012)07-0043-06基于车道线斜率的车道偏离检测余厚云 1，张为公 2，赵转萍 1( 1. 南京航空航天大学机电学院，南京 210016； 2. 东南大学仪器科学与工程学院，南京 210096 )摘要：针对结构化道路上运动车辆的车道偏离检测问题，采用单目视觉作为感知手段，分别从针孔模型下摄像机成像的空间几何关系和图像中车道线消失点的位置特点两个方面出发，推导出车辆直行情况下车道偏离率与两侧车道线斜率比之间的简单函数关系，该函数与摄像机内外参数无关。

同时完成了在摄像机不同方向角下的车道偏离率测量试验，结果表明由于行车方向瞬时变化引起的摄像机方向角微小改变对车道偏离检测的影响可以忽略。

道路现场试验结果表明，上述视觉测量方法得到的车道偏离率与手工实测结果相比，其相对误差小于 5%。

基于车道线斜率的单目视觉检测方法避开了繁琐的摄像机参数标定过程，达到了较高的车道偏离检测精度。

关键词：车辆安全；车道偏离；单目视觉；车道线斜率；车道线消失点中图分类号：TP212.9文献标志码：Adoi ：10.3969/j.issn.1003-501X.2012.07.007Lane Departure Detection Based on the Slope of Lane LinesYU Hou-yun 1，ZHANG Wei-gong 2，ZHAO Zhuan-ping1( 1. College of Mechanical and Electrical Engineering ,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics , Nanjing 210016, C hina ;2. Department of Instrument Science and Engineering , Southeast University , Nanjing 210096, China )Abstract : To resolve the lane departure detection on structural road, monocular vision is adopted as the perception.Respectively based on the verification of projective geometry and the position of the vanishing point of lane lines in the picture with pinhole camera model, the relationship between lane departure and the ratio of lane line ’s slope is concluded as a simple function which is unconcerned with the parameters of camera. Moreover, the experiment of measurement for the quantity of lane departure is performed with different camera orientation angles, and the result shows that the influence of small change of the orientation angles caused by the traffic direction can be neglected. Actual experiment result demonstrates that the precision of lane departure detection by this method is high, and the relative error is less than 5% compared with manual measurement. As stated above, the precision of lane departure detection by the method introduced is high and the complicated calibration of monocular camera can be avoided.Key words : safety of vehicle; lane departure; monocular vision; slope of lane lines; vanishing point of lane lines0 引言当车辆在行驶过程中一部分接触或越过车道线时，称车辆发生了车道偏离。

基于深度学习的车道线检测算法研究

基于深度学习的车道线检测算法研究一、引言在交通安全领域，车道线是保障驾驶员安全的重要标志。

因此，车道线检测一直都是自动驾驶技术中的核心技术之一。

近年来，深度学习成为了许多计算机视觉问题的最佳解决方案，因此应用深度学习进行车道线检测也成为了研究和实践的重点。

本文主要介绍基于深度学习的车道线检测算法研究，内容包括：车道线检测技术原理与方法、实验与结果、算法优化及未来发展方向等。

二、车道线检测技术原理与方法1. 传统车道线检测方法传统方法主要是基于图像处理和计算机视觉技术，通过边缘检测、滤波、二值化等预处理方法，提取出图像中的车道线，然后在提取的车道线上进行曲线拟合，最终获取车道线的位置和方向。

该方法思路简单，但效率较低，且需要大量的手动调整参数。

2. 基于深度学习的车道线检测方法随着深度学习技术的发展，基于深度学习的车道线检测逐渐被广泛研究。

深度学习方法主要分为两大类：基于卷积神经网络（CNN）的方法和基于循环神经网络（RNN）的方法。

(1) 基于卷积神经网络（CNN）的车道线检测方法CNN是一种特殊的神经网络，其模型结构能够有效地处理图像和视频等数据。

当前的车道线检测技术中，CNN方法的应用最为广泛。

该方法主要是通过卷积层和全连接层对图像进行特征提取，然后再通过分割方法将车道线与其他部分进行分离，最终实现车道线检测的目的。

该方法准确率较高，适用于各种路面情况，但需要大量的数据进行训练，模型的训练和调整比较耗时、耗力。

(2) 基于循环神经网络（RNN）的车道线检测方法RNN是一种适用于处理序列数据的神经网络，一般用于语音识别、自然语言处理等领域。

在车道线检测中，RNN的主要作用是对视频序列进行建模，并预测车道线的位置和方向。

该方法拟合程度较高，准确率也较高，但对大量数据的计算要求较高，对运算速度和延迟也要求较高。

三、实验与结果为验证上述两种车道线检测方法的有效性，本文基于公开数据集进行实验，分别采用了基于CNN和RNN的方法。

基于深度学习的车道线检测方法研究与应用

基于深度学习的车道线检测方法研究与应用I. 简述随着科技的发展，越来越多的人开始关注这一领域。

近年来研究人员们提出了许多新的算法和技术，使得车道线检测的准确性和鲁棒性得到了很大的提高。

同时这些方法也在不断地应用于实际的道路监控系统和自动驾驶汽车中，为人们的出行带来了极大的便利。

基于深度学习的车道线检测方法是一项非常有前景的技术，相信在未来的日子里，它会为我们的生活带来更多的惊喜和便利。

A. 研究背景和意义随着科技的飞速发展，人工智能技术在各个领域都取得了显著的成果。

其中基于深度学习的计算机视觉技术在车道线检测方面具有广泛的应用前景。

然而当前市场上的车道线检测方法仍存在许多问题，如检测精度不高、对复杂场景适应性差等。

因此研究一种高效、准确且具有良好泛化能力的车道线检测方法具有重要的理论和实际意义。

首先车道线检测对于自动驾驶汽车的安全驾驶至关重要，在复杂的道路环境中，车辆需要能够准确地识别车道线，以便更好地规划行驶路线和保持车速稳定。

此外车道线检测还有助于提高驾驶员的驾驶舒适度和安全性，降低交通事故的发生率。

其次车道线检测方法的研究与应用将推动计算机视觉技术的发展。

深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在图像识别、目标检测等领域取得了突破性进展。

将深度学习技术应用于车道线检测，有望提高检测方法的性能和效率，为其他计算机视觉任务提供有力支持。

车道线检测方法的研究与应用将促进智能交通系统的建设，随着城市化进程的加快，交通拥堵和交通安全问题日益严重。

通过研究更先进的车道线检测方法，可以为智能交通系统提供更加精确的道路信息，从而提高道路通行效率和交通安全水平。

基于深度学习的车道线检测方法研究与应用具有重要的研究背景和意义。

这不仅有助于解决当前市场上存在的问题，提高车道线检测的性能和实用性，还将推动计算机视觉技术的发展和智能交通系统的建设。

因此我们应该积极投入到这一领域的研究中，为实现自动驾驶汽车的普及和道路交通安全做出贡献。

智能交通系统中的道路边缘检测技术

智能交通系统中的道路边缘检测技术现代社会的交通问题一直是困扰城市发展和人们生活的重要问题之一。

然而，随着科技的快速发展，智能交通系统的出现为解决交通问题带来了新的机遇。

在智能交通系统中，道路边缘检测技术是其中一个不可或缺的技术。

道路边缘检测技术是指利用计算机视觉和图像处理技术，将道路边缘提取出来，达到在车辆行驶时自动识别道路的目的。

一般来说，道路边缘有两种类型，即实线和虚线。

而且，由于道路边缘线在不同天气和光线条件下的表现不同，因此设计一种能够适应多种场景并进行准确检测的道路边缘检测技术是非常难的。

有关研究人员们基于不同的技术方法和算法，将道路边缘检测技术分为多种类型，如基于边缘检测算法、基于模板匹配算法、基于特征提取算法等等。

在这些方法中，基于边缘检测算法是目前被广泛应用的一种方法。

基于边缘检测算法的道路边缘检测技术，是指根据图像中像素亮度变化的快速变化点来检测道路边缘，它利用了像素在亮度变化处产生的边缘特征。

常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。

其中，Canny算子是最常用的算法，因为它在滤除噪声的同时，能够产生清晰、准确的道路边缘线。

道路边缘检测技术在智能交通系统中有着广泛的应用。

道路边缘检测技术可以被自动驾驶车辆用来判断车辆与道路间的距离，从而控制车辆行驶轨迹，确保安全驾驶。

在行车辅助系统中，道路边缘检测技术也可以被应用于内置导航系统，根据车辆位置、行驶方向以及道路位置等信息为驾驶员提供道路边缘线位置的信息。

同时，在智能交通监管中，道路边缘检测技术也可以被用来进行交通违法行为的监督和判断。

然而，在道路边缘检测技术的应用过程中，由于车辆的行驶速度、天气情况、光线等因素的影响，道路边缘线的识别存在一定的误差。

因此，如何应对这些干扰因素，提高道路边缘检测技术的准确性是目前的研究方向。

为了提高道路边缘检测技术的准确性，研究人员们主要采用了以下几种方法。

首先，调整算法的参数。

基于DSA-UFLD模型的车道线检测算法

第１３卷㊀第３期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．３㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年３月㊀Ｍａｒ．２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）０３－０１８２－０６中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标志码：Ａ基于ＤＳＡ－ＵＦＬＤ模型的车道线检测算法程国建，冯亭亭（西安石油大学计算机学院，西安７１００６５）摘㊀要：车道线检测是保证自动驾驶安全性与稳定性的关键，为提高车道线检测的准确性，本文基于ＵＦＬＤ（ＵｌｔｒａＦａｓｔＳｔｒｕｃ⁃ｔｕｒｅ－ａｗａｒｅＤｅｅｐＬａｎｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎ）算法，结合ＤｅｎｓｅＮｅｔ－１２１网络和空间注意力（ＳｐａｔｉａｌＡｔｔｅｎｔｉｏｎ）机制，设计了一种ＤＳＡ－ＵＦＬＤ模型实现车道线检测㊂在图像增强方面，使用图像亮度自适应增强算法提高欠曝图像的清晰度；在网络优化方面，用迁移学习模型ＤｅｎｓｅＮｅｔ－１２１代替ＲｅｓＮｅｔ１８提取图像特征，利用密集连接加强特征重用，并引入空间注意力机制提取图像的关键信息，其次在上采样中用转置卷积代替双线性插值，通过学习参数，更好地实现解码；在损失函数方面，通过改进结构损失，将车道线约束为二次曲线，改善了弯道场景下车道线的检测效果㊂实验结果表明，ＤＳＡ－ＵＦＬＤ算法在保证检测速度的同时，提高了车道线的识别准确率，具有一定的应用价值㊂关键词：车道线检测；数据增强；ＤＳＡ－ＵＦＬＤ网络；空间注意力；深度学习ＬａｎｅｌｉｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＤＳＡ－ＵＦＬＤｍｏｄｅｌＣＨＥＮＧＧｕｏｊｉａｎ，ＦＥＮＧＴｉｎｇｔｉｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＸｉᶄａｎＳｈｉｙｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉᶄａｎ７１００６５，Ｃｈｉｎａ）ʌＡｂｓｔｒａｃｔɔＬａｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓｔｈｅｋｅｙｔｏｅｎｓｕｒｅｔｈｅｓａｆｅｔｙａｎｄｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆａｕｔｏｍａｔｉｃｄｒｉｖｉｎｇ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｌａｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｅｓｉｇｎｓａＤＳＡ－ＵＦＬＤｍｏｄｅｌｔｏａｃｈｉｅｖｅｌａｎｅｌｉｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＵＦＬＤ（ＵｌｔｒａＦａｓｔＳｔｒｕｃｔｕｒｅ－ａｗａｒｅＤｅｅｐＬａｎｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈＤｅｎｓｅＮｅｔ－１２１ｎｅｔｗｏｒｋａｎｄＳｐａｔｉａｌＡｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ．Ｉｎｔｈｅａｓｐｅｃｔｏｆｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ，ｔｈｅｉｍａｇｅｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓａｄａｐｔｉｖｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｕｓｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎｏｆｕｎｄｅｒｅｘｐｏｓｅｄｉｍａｇｅｓ．Ｉｎｔｈｅａｓｐｅｃｔｏｆｎｅｔｗｏｒｋｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｔｒａｎｓｆｅｒｌｅａｒｎｉｎｇｍｏｄｅｌＤｅｎｓｅＮｅｔ－１２１ｉｓｕｓｅｄｉｎｓｔｅａｄｏｆＲｅｓＮｅｔ１８ｔｏｅｘｔｒａｃｔｉｍａｇｅｆｅａｔｕｒｅｓ，ｄｅｎｓｅｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｉｓｕｓｅｄｔｏｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎｆｅａｔｕｒｅｒｅｕｓｅ，ａｎｄｓｐａｔｉａｌａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｋｅｙｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｉｍａｇｅ．Ｔｈｅｎ，ｔｒａｎｓｐｏｓｅｄｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｉｓｕｓｅｄｉｎｓｔｅａｄｏｆｂｉｌｉｎｅａｒｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｉｎｕｐｓａｍｐｌｉｎｇ，ａｎｄｄｅｃｏｄｉｎｇｉｓｂｅｔｔｅｒｒｅａｌｉｚｅｄｂｙｌｅａｒｎｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｉｎｔｈｅａｓｐｅｃｔｏｆｌｏｓｓｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｂｙｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｌｏｓｓ，ｔｈｅｌａｎｅｌｉｎｅｉｓｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄｔｏａｑｕａｄｒａｔｉｃｃｕｒｖｅ，ｗｈｉｃｈｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｏｆｔｈｅｌａｎｅｌｉｎｅｉｎｔｈｅｃｕｒｖｅｓｃｅｎｅ．ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔＤＳＡ－ＵＦＬＤａｌｇｏｒｉｔｈｍｎｏｔｏｎｌｙｅｎｓｕｒｅｓｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｐｅｅｄ，ｂｕｔａｌｓｏｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｌａｎｅｌｉｎｅｓ，ｗｈｉｃｈｈａｓｃｅｒｔａｉｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｖａｌｕｅ．ʌＫｅｙｗｏｒｄｓɔｌａｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｄａｔａｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ；ＤＳＡ－ＵＦＬＤｎｅｔｗｏｒｋ；ｓｐａｔｉａｌａｔｔｅｎｔｉｏｎ；ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ基金项目：国家青年科学基金项目（６２００２２８６）㊂作者简介：程国建（１９６４－），男，博士，教授，主要研究方向：计算智能㊁机器学习㊁人工智能与模式识别等；冯亭亭（１９９９－），女，硕士研究生，主要研究方向：智能计算与控制技术㊂收稿日期：２０２２－１０－１７０㊀引㊀言随着国内社会经济的快速发展，汽车的保有量逐年增加，而汽车为人们出行提供便利的同时也增加了发生交通事故的可能性，因此如何避免交通事故的发生㊁保证安全驾驶，已成为业界研究的重点［１］㊂与此同时，人工智能（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＡＩ）㊁深度学习（ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ，ＤＬ）的研究正日趋深入，智能交通与自动驾驶技术相继被提出并广泛用于交通行业㊂自动驾驶技术通过感知系统获取道路信息，依靠决策系统分析信息㊁规划行驶路径，最后利用控制系统保证车辆的安全行驶［２］㊂该技术的应用不仅改善了交通状况㊁提高了交通效率，并在一定程度上推动了工业研究的发展㊂车道线检测［３］作为辅助自动驾驶的关键技术，能够精确识别道路，从而帮助自动驾驶汽车做出决策，保证车辆行驶在正确的区域内㊂其基本步骤包括图像采集㊁图像预处理㊁特征提取和车道线拟合，这里的图像采集是检测任务的基础，而特征提取是检测任务的核心［４］㊂依据特征提取方法的不同，可以将目前已经采用的车道线检测算法分为２类：传统车道线检测㊁基于深度学习的车道线检测［５］㊂对此可给出阐释分述如下㊂（１）传统车道线检测算法㊂传统车道线检测有基于特征和基于模型等２种方法㊂其中，基于特征的检测方法利用车道线的颜色㊁纹理㊁边缘等物理特征，根据车道线与道路周围环境的差异，对车道线进行分割与处理［６］㊂Ｄａｎｉｌｏ等学者［７］提出一种道路特征融合方法进行车道线检测，通过融合颜色㊁边缘和速度等特征，能够有效消除车道线检测中的道路障碍㊂Ｌｅｅ等学者［８］融合了车道线的颜色信息和梯度信息，并结合扫描技术，改善了夜间环境的车道检测效果㊂而基于模型的车道线检测是利用道路的先验知识，针对道路结构的几何特征，结合数学知识建立车道线模型，通过Ｈｏｕｇｈ变换㊁ＲＡＮＳＡＣ算法和最小二乘法［９］求解模型参数，拟合车道线［１０］㊂宋锐等学者［１１］使用几何矩阵采样模型检测车道线，有效缓解了图像噪声的干扰㊂Ｘｕ等学者［１２］采用划分道路区域和ＲＡＮＳＡＣ算法实现了车道线的识别㊂传统的车道线检测方法原理简单，易于实现，在简单场景下的检测效果较好，但传统方法的适应性较差，局限于特定环境下，在遮挡㊁压线㊁磨损㊁阴雨等复杂环境中，算法的运算成本较高㊁鲁棒性较差，达不到预期效果［１３］㊂（２）基于深度学习的车道线检测㊂基于深度学习的车道线检测算法利用深度神经网络模型自动获取车道线特征，通过在训练中不断修正模型参数，提高了复杂环境下的车道检测效果［１４］㊂宋扬等学者［１５］提出一种基于深度图像增强的车道线检测方法，使用生成对抗网络进行图像增强，采用ＬａｎｅＮｅｔ提取图像特征，改善了夜间车道线检测的效果㊂Ｌｉｕ等学者［１６］设计出基于单目视觉的车道线检测模型，通过使用全卷积神经网络㊁残差结构和金字塔池化，提高了在阴影遮挡情况下车道线的检测精度㊂Ｑｉｎ等学者［１７］提出了一种基于结构感知的快速车道线检测方法（ＵｌｔｒａＦａｓｔＳｔｒｕｃｔｕｒｅ－ａｗａｒｅＤｅｅｐＬａｎｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎ，ＵＦＬＤ），该算法基于图像的全局特征，将图像网格化，在每个预定义行上选择车道位置，并进行分类，提高了检测速度，同时也解决了无视觉线索问题㊂ＵＦＬＤ算法虽然提高了检测速度，但准确率不高，在弯道场景下的效果欠佳㊂借鉴ＵＦＬＤ的算法思想，提出了一种带注意力机制的稠密神经网络（ＤｅｎｓｅＮｅｔｗｉｔｈＳｐａｔｉａｌＡｔｔｅｎｔｉｏｎＭｅｃｈａｎｉｓｍｂａｓｅｄｏｎＵＦＬＤ，ＤＳＡ－ＵＦＬＤ）用于车道线检测㊂相比ＵＦＬＤ算法，ＤＳＡ－ＵＦＬＤ网络在检测精度和效果上有明显改善㊂１㊀基于ＤＳＡ－ＵＦＬＤ的车道线检测原理及方法ＤＳＡ－ＵＦＬＤ算法在训练前使用自适应图像亮度增强提高图像的清晰度；利用预训练模型ＤｅｎｓｅＮｅｔ－１２１进行特征提取，通过ＤｅｎｓｅＮｅｔ－１２１的密集连接结构最大化前后层间的信息交流，采用预训练模型的权重在训练中通过微调取得了较好的效果，降低了训练成本；将提取的特征图经过空间注意力机制重新分配权重，实现了信息增强；通过改进结构损失函数，改善了弯道检测效果㊂１．１㊀图像增强图像增强能够提高图像的质量㊁改善图像的视觉效果㊁增强图像清晰度和丰富图像信息㊂在本文中，除了使用随机翻转和平移进行图像增强外，还采用了一种图像亮度自适应增强算法，用于缓解图像光线不足对车道线检测的干扰㊂图１为亮度增强的流程，对输入图像先判断亮度值，若亮度值大于给定阈值，说明图像亮度足够，直接输出图像；若小于给定阈值，则利用所给分位点计算分位值区间，并去掉图像分位值区间以外较大或较小的像素值，接着将改变后图像的像素值调整到一定区间范围内，再将其输出㊂输出图像图像像素值调整去掉分位值区间以外的像素值计算分位值区间亮度值>阈值计算图像亮度值输入图像YN图１㊀图像亮度自适应增强算法流程㊀Ｆｉｇ．１㊀Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｉｍａｇｅｓｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓａｄａｐｔｉｖｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ㊀㊀图２（ｂ）为使用亮度增强后的效果图㊂显而易见，校正后的图像中，车道线与周围环境的对比度增３８１第３期程国建，等：基于ＤＳＡ－ＵＦＬＤ模型的车道线检测算法强，改善了图像低灰度区域集中的现象，提升了整个图像的视觉效果㊂㊀㊀（ａ）原始图像㊀㊀㊀㊀㊀（ｂ）亮度增强后的图像图２㊀图像亮度自适应增强算法的效果Ｆｉｇ．２㊀Ｅｆｆｅｃｔｏｆｉｍａｇｅｓｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓａｄａｐｔｉｖｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ１．２㊀ＤＳＡ－ＵＦＬＤ网络结构ＤＳＡ－ＵＦＬＤ算法采用迁移学习模型ＤｅｎｓｅＮｅｔ－１２１提取图像特征，相比ＲｅｓＮｅｔ１８［１８］，预训练的ＤｅｎｓｅＮｅｔ－１２１网络，加强了特征重用㊁减少了参数量和训练成本㊂网络结构如图３所示，输入图像为３通道ＲＧＢ图，大小为２８８ˑ８００，利用ＤｅｎｓｅＮｅｔ－１２１网络进行特征提取得到１０２４ˑ９ˑ２５大小的特征图，再将特征图输入到空间注意力机制模块，通过空间维度的变换提取图像的关键信息㊂D e n s e N e t -121特征提取上采样模块C o n v o l u t i o n 3?3r =2空间注意力机制288?8009?259?25P o o l i n gR e s h a p e2层F CR e s h a p e辅助分割分支分类分支特征提取图３㊀ＤＳＡ－ＵＦＬＤ网络结构Ｆｉｇ．３㊀ＮｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆＤＳＡ－ＵＦＬＤ㊀㊀ＤＳＡ－ＵＦＬＤ网络包括２个分支：辅助分割分支和分类分支㊂在辅助分割分支中，使用上采样模块对特征图进行２次上采样，再经过卷积核为３ˑ３㊁扩张率为２的空洞卷积，得到实例分割结果，辅助分割分支的输出主要用于训练过程的实例分割和交叉熵损失计算，在测试环节，此分支可去掉㊂在分类分支中，对特征图进行池化㊁扁平化处理，再经过２个全连接层，输出对车道线的预测结果：Ｐｉ，ｊ，：＝ｆｉｊ（Ｘ）㊀ｓ．ｔ．㊀ｉɪ［１，ｃ］，ｊɪ［１，ｈ］（１）㊀㊀其中，ｃ＝４，表示最大车道线数；ｈ＝５６，表示行锚数；Ｘ为提取的特征图；ｆｉｊ为分类器㊂将每张图像划分为包括５６个行锚㊁每个行锚包含１０１个网格的网格图，最后一个网格表示道路背景，将车道线的检测看作一种基于行的分类问题㊂则Ｐｉ，ｊ，：表示第ｊ行的每个网格属于第ｉ条车道线的概率，该值主要用于分类分支损失函数的计算和预测车道线的位置㊂１．２．１㊀特征提取网络特征提取使用迁移学习模型ＤｅｎｓｅＮｅｔ－１２１，ＤｅｎｓｅＮｅｔ网络由Ｈｕａｎｇ等学者［１９］在２０１７年提出，包括ＤｅｎｓｅＮｅｔ－１２１㊁ＤｅｎｓｅＮｅｔ－１６１㊁ＤｅｎｓｅＮｅｔ－１６９及ＤｅｎｓｅＮｅｔ－２０１等４种结构㊂该网络是一种基于密集连接（ｄｅｎｓｅｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ）的卷积神经网络（ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ，ＣＮＮ）［２０］，如图４所示，每层的输入包含前面所有层的输出，不需要消耗多余时间就可访问前面层的低级特征，有效地实现了特征重用［２１］㊂ＤｅｎｓｅＮｅｔ每层网络输入与输出的关系式为：ｘＬ＝ＨＬ（［ｘ０，ｘ１，，ｘＬ－１］）（２）㊀㊀其中，［ｘ０，ｘ１，，ｘＬ－１］表示将前Ｌ－１层的特征图进行拼接，作为第Ｌ层的输入；ＨＬ（㊃）表示非线性变换函数，由ＢＮ＋ＲｅＬＵ＋３ˑ３Ｃｏｎｖ组成；ｘＬ表示第Ｌ层的输出㊂H 1H 2H 3x 0x 1x 2图４㊀ＤｅｎｓｅＮｅｔ的密集连接机制Ｆｉｇ．４㊀ＤｅｎｓｅＮｅｔ＇ｓｄｅｎｓｅｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ㊀㊀ＤＳＡ－ＵＦＬＤ算法使用预训练的ＤｅｎｓｅＮｅｔ－１２１密集连接网络进行特征提取，通过复用ＤｅｎｓｅＮｅｔ－４８１智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀１２１训练好的权重参数，根据训练结果不断进行微调，加快了网络的学习速度，并降低了训练过程的时间成本㊂１．２．２㊀注意力机制注意力机制是研究人员根据人类注意力的合理有效分配机制，提出的一种高效实现信息资源分配的方式，最早被用于机器翻译领域，经过不断发展已被广泛应用于图像处理领域［２２－２３］㊂在目标检测任务中，注意力机制能够根据任务需求对特征图分配不同的权重，达到聚焦关键信息而弱化其他信息的目的，使整个网络提取到更有价值的信息㊂图５为本文采用的空间注意力机制模块，将输入的特征图ｘｉｎｐｕｔ沿通道轴分别进行最大池化（ｍａｘｐｏｏｌｉｎｇ）和平均池化（ａｖｅｒａｇｅｐｏｏｌｉｎｇ），得到通道数为１的ｘａｖｅ和ｘｍａｘ，并将二者拼接形成有效特征㊂接着，通过３ˑ３的过滤器ｆ３ˑ３得到空间注意映射，然后对空间注意映射进行Ｓｉｇｍｏｉｄ激活获取注意力权重图，最后利用权重图对ｘｉｎｐｕｔ重新赋予权重㊂具体实现过程可由式（３）进行描述：ｏｕｔｐｕｔ＝ｘｉｎｐｕｔ㊃σ（ｆｉｊ（［ｘａｖｅ；ｘｍａｘ］））（３）[x a v e ;x m a x]s i g m o i dx i n p u to u t p u t逐像素相乘c o n v3?3图５㊀空间注意力机制Ｆｉｇ．５㊀Ｓｐａｔｉａｌａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ１．２．３㊀上采样模块ＤＳＡ－ＵＦＬＤ网络在辅助分割阶段采用图６中的上采样模块实现解码，其核心是使用３ˑ３的卷积进行特征再提取，获取更丰富的图像信息；并在通道维度上采用批量标准化将输出数据归一化为相同的分布；同时经过ＲｅＬＵ激活函数增强非线性，更好地拟合训练数据；再采用转置卷积代替双线性插值进行二倍上采样，相比ＵＦＬＤ算法中使用的双线性插值法，转置卷积通过在训练过程中学习模型参数，使上采样达到最优㊂１．３㊀损失函数设计基于ＵＦＬＤ的算法思想，ＤＳＡ－ＵＦＬＤ算法采用４种损失函数，分别是：辅助分割分支使用交叉熵损失Ｌｓｅｇ㊁分类分支使用分类损失Ｌｃｌｓ㊁相似度损失Ｌｓｉｍ以及形状损失Ｌｓｈｐ㊂文中拟做研究表述如下㊂（１）交叉熵损失㊂具体公式为：Ｌｓｅｇ＝－１ｍðｍｊ＝１ðｃｉ＝１（ｙｌｏｇ（ａ）＋（１－ｙ）ｌｏｇ（１－ａ））（４）C o n v T r a n s p o s e 2d二倍上采样O u t p u tC o n v B NR e L UR e L U B N C o n vC o n vB NR e L UI n p u t图６㊀上采样模块Ｆｉｇ．６㊀Ｕｐｓａｍｐｌｉｎｇｍｏｄｕｌｅ㊀㊀其中，ｍ为批量大小；ｙ为真实标签值；ａ为预测的类分布；Ｌｓｅｇ表示一个批量样本的损失值㊂㊀㊀（２）分类损失㊂具体公式为：Ｌｃｌｓ＝ðｃｉ＝１ðｈｊ＝１ＬＣＥ（Ｐｉ，ｊ，：，Ｔｉ，ｊ，：）（５）㊀㊀其中，Ｐｉ，ｊ，：由式（１）计算所得，为第ｊ行的每个网格属于第ｉ条车道线的概率；Ｔｉ，ｊ，：表示真实标签；ＬＣＥ表示交叉熵损失函数㊂（３）相似度损失㊂用于描述相邻行间的平滑性，具体公式为：Ｌｓｉｍ＝ðｃｉ＝１ðｈ－１ｊ＝１Ｐｉ，ｊ，：－Ｐｉ，ｊ＋１，：１（６）㊀㊀（４）结构损失㊂用于约束车道线的形状，在ＵＦＬＤ算法中，使用二阶差分与０的差值将车道线约束为直线，但在弯道场景下表现不佳㊂因此在本文中将车道线定义为二次曲线，利用相邻行间的二阶差分约束车道线形状，即二阶差分与二阶差分的差值，则结构损失可表示为：㊀Ｌｓｈｐ＝ðｃｉ＝１ðｈ－３ｊ＝１［（Ｌｉ，ｊ－Ｌｉ，ｊ＋１）－（Ｌｉ，ｊ＋１－Ｌｉ，ｊ＋２）］－［（Ｌｉ，ｊ＋１－Ｌｉ，ｊ＋２）－（Ｌｉ，ｊ＋２－Ｌｉ，ｊ＋３）］１（７）其中，Ｌｉ，ｊ表示第ｉ条车道在第ｊ个行锚上的位置，该位置由公式（８）确定：Ｌｉ，ｊ＝ðｗｋ＝１ｋ㊃ｐｒｏｂｉ，ｊ，ｋ（８）㊀㊀其中，ｗ＝１００，表示网格数，ｐｒｏｂｉ，ｊ，ｋ是对公式（１）的预测值做ｓｏｆｔｍａｘ处理，得出的第ｉ条车道出现在第ｊ个行锚㊁第ｋ个网格上的概率㊂经过反复实验得出，通过对结构损失分配较小的权重，可以达到在不影响直线车道检测效果的同时，提高弯道场景下车道线检测的准确率㊂因此总损失可表示为：５８１第３期程国建，等：基于ＤＳＡ－ＵＦＬＤ模型的车道线检测算法Ｌｔｏｔａｌ＝Ｌｃｌｓ＋Ｌｓｉｍ＋０．０２Ｌｓｈｐ＋Ｌｓｅｇ（９）２㊀实验２．１㊀实验环境与数据集ＤＳＡ－ＵＦＬＤ算法采用Ｐｙｔｈｏｎ作为开发语言，网络搭建基于ＰｙＴｏｒｃｈ框架，实验所使用的服务器配置为ＴｅｓｌａＰ１００１６Ｇ，模型的训练与测试均采用ＧＰＵ加速器进行㊂实验数据集采用图森公司（ＴｕＳｉｍｐｌｅ）于２０１８年公开的ＴｕＳｉｍｐｌｅ车道线数据集［２４］㊂该数据集采集于美国的加利福尼亚州，包括中等天气条件㊁不同时间段和不同交通状况下的城市交通公路场景，每个场景包括２０帧图像，前１９帧主要用于车道线视频检测，因此在实验中使用第２０帧图像㊂ＴｕＳｉｍｐｌｅ车道线检测数据集有训练集３６２６张㊁测试集２７８２张，每张图像的分辨率为１２８０ˑ７２０，车道线总数不超过５条，图７为数据样本与标签㊂为测试ＤＳＡ－ＵＦＬＤ算法在弯道处的效果，在训练结束后，通过对测试集进行人工挑选，得到３００张弯道数据集，该数据集同样包括不同时间段和交通状况下的道路场景㊂（ａ）样本图像㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀（ｂ）样本标签图图７㊀原始数据样本与标签Ｆｉｇ．７㊀Ｒａｗｄａｔａｓａｍｐｌｅｓａｎｄｌａｂｅｌｓ２．２㊀评估标准本文采用目标检测领域常用的准确率Ａｃｃ（Ａｃｃｕｒａｃｙ）㊁漏检率ＦＮ（ＦａｌｓｅＮｅｇａｔｉｖｅ）和误检率ＦＰ（ＦａｌｓｅＰｏｓｉｔｉｖｅ）作为车道线检测的评价指标㊂对此内容可做剖析阐述如下㊂（１）准确率㊂用于衡量模型正确预测的能力㊂推得公式如下：Ａｃｃ＝ðｃｌｉｐＣｃｌｉｐðｓｌｉｐＳｓｌｉｐ（１０）㊀㊀其中，Ｃｃｌｉｐ表示模型正确预测的车道线点数，Ｓｓｌｉｐ表示相应的ｇｒｏｕｄ－ｔｒｕｔｈ中的车道线点数㊂（２）漏检率㊂该值为模型在预测中将车道线点识别为非车道线点的比例㊂推得公式如下：ＦＮ＝ＭｐｒｅｄＮｇｔ（１１）㊀㊀其中，Ｍｐｒｅｄ表示模型在预测中漏检的车道线点数，Ｎｇｔ表示标签中所有的车道线点数㊂（３）误检率㊂该值为模型将非车道线点预测为车道线点的比例㊂推得公式如下：ＦＰ＝ＦｐｒｅｄＮｐｒｅｄ（１２）㊀㊀其中，Ｆｐｒｅｄ表示预测时误检的车道线点数，Ｎｐｒｅｄ表示预测结果中车道线点总数㊂２．３㊀实验结果使用ＴｕＳｉｍｐｌｅ训练集在ＤＳＡ－ＵＦＬＤ模型上进行训练，原始图像像素为１２８０ˑ７２０，为提升检测速度，将图像像素压缩至２８８ˑ８００㊂训练过程中，迭代周期设为２００，ｂａｔｃｈｓｉｚｅ为８，初始学习率为０．０００１，为避免陷入局部最优，在训练中根据训练步数采用余弦退火方法调整学习率㊂优化器采用收敛速度较快的Ａｄａｍ，权重衰减因子为０．０００１㊂保存训练中的最优模型，并将模型用于ＴｕＳｉｍｐｌｅ测试集和弯道测试集以测试性能，并与ＵＦＬＤ算法进行对比㊂（１）主观检测性能分析㊂图８为２种算法在直线车道和弯道场景下的部分测试效果，前两列为ＤＳＡ－ＵＦＬＤ的检测结果，后两列为ＵＦＬＤ的检测结果㊂由图８可知，２种算法均可检测出较为完整的车道线，但通过仔细对比可以发现，ＤＳＡ－ＵＦＬＤ算法无论在直线车道㊁还是弯道，都能检测出较平滑的车道线，不仅具有良好的延伸性，而且在弯道处预测车道线与真实车道线的贴合程度也高于ＵＦＬＤ算法㊂（a ）原始图像（b ）预测标签图（c ）测试结果图８㊀测试结果Ｆｉｇ．８㊀Ｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓ㊀㊀（２）量化检测性能分析㊂依据上文提到的评价指标，分别计算准确率㊁漏检率和误检率，其结果见表１和表２㊂这里，表１是ＵＦＬＤ和ＤＳＡ－ＵＦＬＤ在ＴｕＳｉｍｐｌｅ测试集上的表现，表２为二者在弯道测试集上的结果㊂由表１㊁表２中数据可知，ＤＳＡ－ＵＦＬＤ算法无论是在ＴｕＳｉｍｐｌｅ测试集㊁还是在弯道测试集６８１智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀上，准确率都高于ＵＦＬＤ算法，且漏检率和误检率均有所下降㊂表１㊀ＴｕＳｉｍｐｌｅ测试集评估结果对比Ｔａｂ．１㊀ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆＴｕＳｉｍｐｌｅｔｅｓｔｓｅｔｅｖａｌｕａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ网络ＡｃｃＦＰＦＮＵＦＬＤ０．９５８１０．１９０４０．０３９１ＤＳＡ－ＵＦＬＤ０．９６０９０．１８５８０．０３３３表２㊀弯道测试集评估结果对比Ｔａｂ．２㊀Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｅｖａｌｕａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｃｕｒｖｅｔｅｓｔｓｅｔ网络ＡｃｃＦＰＦＮＵＦＬＤ０．９５０００．２０５００．０５３８ＤＳＡ－ＵＦＬＤ０．９５５９０．１８９１０．０３３０３㊀结束语本文通过改进ＵＦＬＤ算法，提出一种ＤＳＡ－ＵＦＬＤ模型实现车道线检测㊂该方法通过使用图像亮度自适应增强，提高了训练图像的清晰度和车道线的辨识度；将ＵＦＬＤ模型的编码器ＲｅｓＮｅｔ１８替换为预训练网络ＤｅｎｓｅＮｅｔ－１２１，利用密集连接最大化了前后层间的信息交流，实现了特征重用；并使用空间注意力机制提取车道线的关键信息，抑制了无用信息；对结构损失函数进行改进，将车道线约束为二次曲线，通过为结构损失分配较小的权重，提高了直线车道的识别准确率，并改善了弯道场景的检测效果㊂从主观检测和量化检测两方面分析实验结果可知，ＤＳＡ－ＵＦＬＤ算法在准确率和检测效果上都明显优于ＵＦＬＤ算法，因此，本文提出的算法具有一定的可行性和应用前景㊂参考文献［１］赵紫霞．基于卷积神经网络的车道线检测技术研究［Ｄ］．北京：北京交通大学，２０２０．［２］匡海威．基于深度学习的车道线检测算法研究［Ｄ］．武汉：华中科技大学，２０１９：１－６．［３］王荟苑．基于ＬａｒｇｅＦＯＶ编解码结构的车道线检测［Ｄ］．北京：北京交通大学，２０１９．［４］杨荣锦，张秀峰，龚莉娜，等．基于深度学习的车道线检测方法综述［Ｊ］．大连民族大学学报，２０２１，２３（０１）：４０－４４．［５］赵强，王瑞，朱宝全，等．基于机器视觉的车道线检测研究进展综述［Ｊ］．计算技术与自动化，２０２２，４１（０１）：３４－４０．［６］梁乐颖．基于深度学习的车道线检测算法研究［Ｄ］．北京：北京交通大学，２０１８：４－７．［７］ＤＡＮＩＬＯＣＨ，ＬＡＫＳＯＮＯＫ，ＡＬＥＸＡＮＤＥＲＦ，ｅｔａｌ．Ｒｅａｌ－ｔｉｍｅｌａｎｅｒｅｇｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｕｓｉｎｇａｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｇｅｏｍｅｔｒｉｃａｌａｎｄｉｍａｇｅｆｅａｔｕｒｅｓ［Ｊ］．Ｓｅｎｓｏｒｓ（Ｂａｓｅｌ，Ｓｗｉｔ－ｚｅｒｌａｎｄ），２０１６，１６（１１）：１９３５．［８］ＬＥＥＣ，ＭＯＯＮＪ．Ｒｏｂｕｓｔｌａｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｔｒａｃｋｉｎｇｆｏｒｒｅａｌ－ｔｉｍｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓ，２０１８，１９（１２）：４０４３－４０４８．［９］ＬＩＮＳＳＣ．Ａｎａｌｙｔｉｃｈｉｅｒａｒｃｈｙｐｒｏｃｅｓｓｂｙｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｍｅｔｈｏｄｒｅｖｉｓｉｔ［Ｊ］．ＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌＰｒｏｂｌｅｍｓｉｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１９，５：１３６－１４２．［１０］高扬，王晨，李昭健，等．基于深度学习的无人驾驶汽车车道线检测方法［Ｊ］．科学技术与工程，２０２１，２１（２４）：１０４０１－１０４０６．［１１］宋锐，陈辉，肖志光，等．基于几何矩采样的车道检测算法［Ｊ］．中国科学：信息科学，２０１７，４７（０４）：４５５－４６７．［１２］ＸＵＳｈｉｋｕｎ，ＹＥＰｉｎｇ，ＨＡＮＳｈｅｎｇｓｈｅｎｇ，ｅｔａｌ．ＲｏａｄｌａｎｅｍｏｄｅｌｉｎｇｂａｓｅｄｏｎＲＡＮＳＡＣａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｈｙｐｅｒｂｏｌｉｃｍｏｄｅｌ［Ｃ］／／ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＳｙｓｔｅｍｓ．Ｓｈａｎｇｈａｉ，Ｃｈｉｎａ：ＩＥＥＥ，２０１６：９７－１０１．［１３］李梅梅，胡春海，龙平，等．基于ＭｕｌｔｉＲｅｓ＋ＵＮｅｔ网络的车道线检测算法［Ｊ］．电子测量与仪器学报，２０２０，３４（０９）：１１７－１２２．［１４］张道芳．基于深度学习的车道线检测算法研究［Ｄ］．贵阳：贵州民族大学，２０１９．［１５］宋扬，李竹．基于深度图像增强的夜间车道线检测技术［Ｊ］．计算机应用，２０１９，３９（Ｓ２）：１０３－１０６．［１６］ＬＩＵＸｉａｏｌｏｎｇ，ＤＥＮＧＺｈｉｄｏｎｇ．Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｄｒｉｖａｂｌｅｒｏａｄｕｓｉｎｇｄｅｅｐｆｕｌｌｙｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｒｅｓｉｄｕａｌｎｅｔｗｏｒｋｗｉｔｈｐｙｒａｍｉｄｐｏｏｌｉｎｇ［Ｊ］．ＣｏｇｎｉｔｉｖｅＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，２０１８，１０（２）：２７２－２８１．［１７］ＱＩＮＺｅｑｕｎ，ＷＡＮＧＨｕａｎｙｕ，ＬＩＸｉ，ｅｔａｌ．Ｕｌｔｒａｆａｓｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅ－ａｗａｒｅｄｅｅｐｌａｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ［Ｊ］．ａｒＸｉｖｐｒｅｐｒｉｎｔａｒＸｉｖ：２００４．１１７５７，２０２０．［１８］ＨＥＫａｉｍｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＸｉａｎｇｙｕ，ＲＥＮＳｈａｏｑｉｎｇ，ｅｔａｌ．Ｄｅｅｐｒｅｓｉｄｕａｌｌｅａｒｎｉｎｇｆｏｒｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｃ］／／ＩＥＥＥＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．ＬａｓＶｅｇａｓ：ＩＥＥＥ，２０１６：７７０－７７８．［１９］ＨＵＡＮＧＧａｏ，ＬＩＵＺｈｕａｎｇ，ＬＡＵＲＥＮＳＶ，ｅｔａｌ．Ｄｅｎｓｅｌｙｃｏｎｎｅｃｔｅｄｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］／／ＩＥＥＥＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｈｏｎｏｌｕｌｕ：ＩＥＥＥ，２０１７：２２６１－２２６９．［２０］ＫＲＩＺＨＥＶＳＫＹＡ，ＳＵＴＳＫＥＶＥＲＩ，ＨＩＮＴＯＮＧＥ，ｅｔａｌ．ＩｍａｇｅＮｅｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｗｉｔｈｄｅｅｐｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ２５ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＮｅｕｒａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓ－Ｖｏｌｕｍｅ１．ＮｅｗＹｏｒｋ：ＡＣＭ，２０１２：１０９７－１１０５．［２１］刘想德，王芸秋，蒋勤，等．语音识别中的ＤｅｎｓｅＮｅｔ模型研究［Ｊ］．重庆邮电大学学报（自然科学版），２０２２，３４（０４）：６０４－６１１．［２２］ＺＨＯＮＧＺｉｌｏｎｇ，ＬＩＮＺｈｏｎｇｑｉｕ，ＢＩＤＡＲＴＲ，ｅｔａｌ．Ｓｑｕｅｅｚｅ－ａｎｄ－ａｔｔｅｎｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒｓｅｍａｎｔｉｃｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＩＥＥＥ／ＣＶＦＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｓｅａｔｔｌｅ，ＷＡ，ＵＳＡ：ＩＥＥＥ，２０２０：１３０６５－１３０７４．［２３］ＷＯＯＳ，ＰＡＲＫＪ，ＬＥＥＪＹ，ｅｔａｌ．ＣＢＡＭ：ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＢｌｏｃｋＡｔｔｅｎｔｉｏｎＭｏｄｕｌｅ［Ｊ／ＯＬ］．［２０２２－０３－１０］．ｈｔｔｐｓ：／／ａｒｘｉｖ．ｏｒｇ／ａｂｓ／１８０７．０６５２１．［２４］Ｔｕｓｉｍｐｌｅ．Ｔｕｓｉｍｐｌｅｂｅｎｃｈｍａｒｋ［Ｚ／ＯＬ］．［２０１７］．ｈｔｔｐｓ：／／ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ＴｕＳｉｍｐｌｅ／ｔｕｓｉｍｐｌｅ－ｂｅｎｃｈｍａｒｋ．７８１第３期程国建，等：基于ＤＳＡ－ＵＦＬＤ模型的车道线检测算法。

自动驾驶汽车的道路边缘检测与跟踪技术研究

自动驾驶汽车的道路边缘检测与跟踪技术研究自动驾驶技术是当前最为火热的科技领域之一，旨在解决日益严重的交通安全和交通拥堵问题。

其中，道路边缘的检测与跟踪技术是实现自动驾驶的核心技术之一。

本文将探讨自动驾驶汽车的道路边缘检测与跟踪技术研究，分析其面临的挑战和未来发展趋势。

一、道路边缘检测技术道路边缘检测是自动驾驶汽车实现自主机动的必要技术，其主要任务是检测车辆所在车道线的位置以及车道边界位置，为自动驾驶提供准确的车道线位置和道路宽度信息。

当前，道路边缘检测技术主要有以下三种方法：1、基于摄像头的视觉检测技术视觉检测技术是道路边缘检测技术的主流方法，依靠摄像头采集路面图像，在图像处理算法的帮助下完成车道线检测和边缘提取。

该技术具有简单易用、精度高等优点，但在夜间或低亮度环境下、路面结构较复杂的情况下，其检测效果会大幅下降。

2、基于激光雷达的激光检测技术激光检测技术是一种高精度的道路边缘检测方法，可以通过激光雷达扫描路面来获取道路边界、障碍物等信息。

该技术在复杂路况下具有稳定的检测效果，但同时也存在部分区域遮挡或信号反射问题，导致检测精度下降。

3、基于GPS和地图的定位检测技术该技术主要通过在导航地图上标识道路边缘和车道线的位置，再通过GPS定位车辆所在位置，从而实现车道线和边缘的检测。

该技术不需要摄像头等硬件设备，具有稳定可靠、准确度高的优点，但受到地图更新及定位误差等因素的限制。

二、道路边缘跟踪技术道路边缘跟踪技术是在车道线和道路边界检测的基础上，实现自动驾驶车辆的路径规划和控制的关键技术。

当前，道路边缘跟踪技术主要有以下两种方法：1、基于模型的控制算法该方法基于矩阵运算理论，将车辆运动状态、车道线参数、车辆控制策略等参数输入到控制模型中，实现车辆运动的精确控制。

该方法的优点是精度高、实时性强，缺点是对模型预测要求高，受路面摩擦力、路面高低起伏、转向系统参数等因素影响较大。

2、基于学习的控制算法该方法主要依靠机器学习技术，从纵向跟随、横向控制、转向等自动驾驶场景中学习相关知识，并通过实时融合当前车辆状态和环境信息，预测车辆的下一步行动。

基于单目视觉的实时测距方法研究

的内在联系，利用道路上两条平行的车道线完成摄像机外参数的标定；最后建立合适的数学测距模型，推导出车辆与前方目标物之间的距离，并由摄像机的内参数和标定出的外参数实现前方目标物距离的测量。经过试验验证，该方法能够较为准确地测量出前方
目标物的距离，符合高速行驶车辆对实时性的要求。关键词：单目视觉；车道线检测；摄像机标定；目标测距
４．１．１基于小孔成像原理的测距模型………………………………………３３４．１．２基于单帧静态图像的测距模型………………………………………３４４．１．３基于序列图像的测距模型……………………………………………３４
４．２单目视觉测距………………………………………………………………．．３５４．２．１测距模型选择与实现…………………………………………………３５
ｏｆｃａｍｅｍ．１１１ｒｏｕｇｈｔｈｅ
ｍｏｒｅ
ａＣｃｕｒａｔｅｌｙｍｅａｓｕｒｅ
ｎｌｅｄｉｓｔａｌｌｃｅｏｆｔｈｅｔａ略ｅｔａ１１ｅａｄｉＩｌ１ｉｎｅ
ｗｉｔｈｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｌｌｉｇｈｓｐｅｅｄｖｅｈｉｃｌｅｓｆｏｒｒｅａｌ．ｔｉｍｅ．
１（ｅｙ
Ｗｏｒｄｓ：Ｍｏｎｏｃｕｌａｒ
绪｛仑………………………………………………………………………………………………………………１
１．１研究背景及意义………………………………………………………………１１．２测距技术的发展………………………………………………………………１１．３国内外研究现状………………………………………………………………６
ｃｌ啪ｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ
ｏｆ舶ｅＷａｙ
ｌａｌｌｅｌｉｎｅ，ｕｓｅｄｔ１１ｅ
ＶａＩｌｉｓ啦ｇｐｏｉｌｌｔ，ｆｏｕｎｄ

基于单目视觉的非结构化道路检测与跟踪

第３２卷第３期
２１年３月０１
哈
尔
滨
工程
大
学
学
报
Ｖ０．２Ｎ．１３ｏ３
Ｍａ．０１１ｒ２
ｉＪｕｎｌｆＨａｂｎＥｎｉｅｒｎｉｅｓｔｏｒａｒｉｇｎｅｇＵｎｖｒｉｙｏ
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ｏ：０３６／．ｓ．０６—７４．０１０．ｒｅｉｌｎｏｓｙｉａｌ，ｔｅＨｏｇｉｅｅｅｔｄａｄｔａｋｄｂｈｎｅＣｒｔｏｒｏｌｅｐｅｅｖｄｓｍｕｔｅｕｌ．ＦｎｌａｙｈｕｈｌｓｄｔｃｅｎｒｃｅｙｔｅＭｏｔａｌｍｅｈｄｗｅｅｎｏｒｐｅｅｔｄｂｈｅｇｈ，ａｅａｅｇａｉｎｍｐｉｄ，ｄｓａｃ，ａｄｏｅｔｔｎｏｈｉｅＡｓ，ｔｅａｏｔｄｅｒｓｎｅｙｔｅｌｎｔｖｒｇｒｄｅｔａｌｕｅｉｔｎｅｎｒｎａｉｆｔｅｌ．ｌｏｈｄｐｅｔｉｏｎＭｏｔｒｔｏｕｄｂｂｅｔｖｌａｅｗｈｔｅｒｎｔｈｕｈｌｅｅｏｇｔｃｒｉｏｄｂｕｄｒｅｎｎｅＣａｌｍｅｈｄｗｏｌｅａｌｏｅａｕｔｅｈｒｏｅＨｏｇｉｓｂｌｎｅｔｎｒａｏｎａｉｓａｄｏｏｔｎｏａ
基于单目视觉的非结构化道路检测与跟踪
王燕清陈德运石朝侠，，
（．哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院，１黑龙江哈尔滨１０８；．南京理工大学计算机科学与技术学院，苏５００２江

智能驾驶系统中的车道线检测技术

智能驾驶系统中的车道线检测技术随着科技的不断进步，智能汽车也逐渐成为人们关注的焦点，尤其是智能驾驶系统的应用，成为了未来汽车行业的一个重要发展方向。

其中，车道线检测技术作为智能驾驶系统中的重要组成部分，发挥了关键的作用。

本文将从车道线检测技术的定义、发展历程、相关算法及其在智能驾驶系统中的应用等几个方面进行探讨。

一、车道线检测技术的定义车道线检测技术是指通过对道路上的车道线进行识别和跟踪来实现车辆行驶控制的技术。

一般来说，车道线是指道路上标线、路缘石等物理标志，车道线检测技术可以通过识别这些标志来确定车辆当前所在位置，并在驾驶过程中进行相应的调整和控制。

二、车道线检测技术的发展历程车道线检测技术的发展可以追溯到20世纪80年代，当时的车道线检测技术主要采用图像处理的方法，利用计算机对视频中的车道线进行识别。

这种技术虽然能够实现一定的效果，但是受限于当时计算机性能的限制，算法的复杂度较低，且对图像的质量要求也较高。

随着计算机技术的不断提升，车道线检测技术也得到了进一步的发展。

在20世纪90年代，神经网络开始逐渐应用于车道线检测技术中。

这种基于神经网络的车道线检测技术可以实现对车道线的自动标记和跟踪，但由于神经网络的计算复杂度较高，运行速度较慢，在应用中仍存在一定的局限性。

近年来，随着传感器技术、计算机视觉技术和深度学习技术的迅速发展，车道线检测技术得到了新的突破。

目前，大部分智能驾驶系统采用的车道线检测技术都是基于计算机视觉和深度学习的方法来实现的。

三、车道线检测技术的相关算法目前，车道线检测技术主要采用的算法有霍夫变换、Canny边缘检测和深度学习等。

其中，霍夫变换是一种常用的车道线检测算法，它可以将车道线的标记转换为数学方程，并通过计算来确定矢量方向和位置。

这种算法虽然简单，但对图像的质量要求较高，并且需要进行多次迭代才能获得较好的效果。

此外，这种算法也较难应用于复杂的车道线形状。

Canny边缘检测是一种经典的图像处理算法，它可以通过识别图像中的边缘来实现车道线的检测。

基于机器视觉的车道线智能识别系统的设计

基于机器视觉的车道线智能识别系统的设计随着自动驾驶技术的快速发展，车道线智能识别系统在自动驾驶、智能交通管理和驾驶辅助系统中扮演着重要角色。

本文将介绍一个基于机器视觉的车道线智能识别系统的设计。

首先，车道线智能识别系统需要一个高质量的摄像头来获取道路图像。

在现代车辆中，车载摄像头已经普遍存在，可以利用摄像头获取道路图像。

摄像头将实时的道路图像传输到系统内部进行处理。

系统的第一步是图像预处理。

该步骤可以包括图像去噪、图像灰度化、图像二值化等。

图像去噪可以通过滤波算法如高斯滤波器或中值滤波器来实现，以去除图像中的噪声。

图像灰度化将彩色图像转化为灰度图像，简化后续的计算。

图像二值化将灰度图像转化为二值图像，将道路区域与背景分开。

接下来，系统需要提取车道线的特征。

常用的特征提取算法有边缘检测、Hough变换等。

边缘检测算法可以检测出道路图像中的边缘信息，例如Canny算法，它能够有效地识别出图像中的边缘。

Hough变换算法则可以将边缘信息转换为直线信息，在车道线检测中有着重要作用。

在特征提取后，系统需要通过拟合算法来对车道线进行拟合。

常用的拟合算法有最小二乘法、RANSAC等。

最小二乘法可以通过最小化车道线与实际车道线之间的距离平方和来拟合车道线。

RANSAC算法则可以通过迭代的方式剔除异常点，从而更准确地拟合车道线。

拟合完成后，系统需要对车道线进行分类。

这一步可以根据车道线的位置和形状来判断车道线类型，如实线、虚线等。

通过分类可以为后续的车道线控制提供重要参考。

最后，系统需要根据识别到的车道线进行车道线控制。

控制方式可以根据实际需求选择，例如使用电机操纵车辆的方向盘或者发出警示信号来提醒驾驶员。

总之，基于机器视觉的车道线智能识别系统的设计需要经过图像预处理、特征提取、拟合、分类和车道线控制等步骤。

这些步骤相互配合，最终实现对车道线的智能识别和控制。

这样的系统将极大地提高车辆的安全性和驾驶舒适度。

基于SSD的道路车辆目标检测

基于SSD的道路车辆目标检测随着自动驾驶技术的不断发展，道路车辆目标检测成为了自动驾驶技术中的重要环节。

而基于SSD（Single Shot Multibox Detector）的目标检测算法正是为了解决这一问题而被提出的。

SSD算法在道路车辆目标检测领域具有重要的意义和应用价值。

本文将介绍基于SSD的道路车辆目标检测原理、算法优势及应用前景。

1.1 SSD算法介绍SSD是由Google研究团队在2016年提出的一种目标检测算法。

它是一种基于深度学习的算法，通过卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取和目标检测。

SSD采用了一种新颖的多个先验框的设计，通过卷积层提取特征并对每个先验框进行目标分类和位置回归，从而实现对图像中目标的准确检测。

1.2 SSD在道路车辆目标检测中的应用在道路车辆目标检测中，SSD算法可以通过对驾驶场景进行图像识别和分析，实现对道路上行驶的车辆进行自动检测和识别。

通过SSD算法，系统可以对道路上的车辆实现快速、准确的检测，为自动驾驶系统提供重要的环境感知能力。

2.1 准确性高SSD算法利用深度卷积神经网络对图像进行特征提取，同时采用多尺度的先验框设计，能够更好地适应不同尺寸和比例的车辆目标。

SSD算法在道路车辆目标检测中具有较高的准确性，能够实现对车辆的快速、准确的识别。

2.2 实时性强SSD算法采用了单次检测的方式，不需要通过复杂的区域建议网络（RPN）来生成候选区域，因此可以大大提高目标检测的速度。

在处理道路车辆目标检测任务时，SSD算法能够实现实时性强的特性，可以在短时间内完成对道路车辆的检测和识别。

2.3 鲁棒性好SSD算法通过多层卷积网络进行特征提取，能够更好地提取图像的语义信息和视觉特征。

这使得SSD算法具有较好的鲁棒性，能够适应不同光照、天气和道路条件下的车辆目标检测需求，提高了系统的稳定性和可靠性。

随着自动驾驶技术的快速发展，基于SSD的道路车辆目标检测在自动驾驶领域的应用前景广阔。