一种基于结构化道路的单车道线检测算法

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智能交通系统中的车道线检测算法研究

智能交通系统中的车道线检测算法研究近年来随着人工智能和计算机技术的飞速发展，智能交通系统在全球范围内得到了广泛的应用和推广。

其中，车道线检测算法是智能交通系统中至关重要的一部分，它能够在机动车道上自动识别车道线，以实现自动驾驶等功能。

本文将就智能交通系统中的车道线检测算法进行一些探讨。

一、车道线检测算法的基本原理车道线检测算法是基于数字图像处理技术实现的，它将机动车道上的图像数据输入计算机，通过图像处理算法找出车道线上的主要特征，并用数学模型描述出车道线的形状、位置等信息。

通常，车道线检测算法可以分为以下几个关键步骤：1. 预处理：对机动车道上的图像进行预处理，包括降噪、增强等操作，以减少因亮度、颜色等因素造成的影响。

2. 特征提取：通过图像处理技术计算出机动车道上的主要特征，如边缘、角点、直线等。

3. 特征匹配：根据已知的车道线模型，将机动车道上检测到的特征与车道线模型进行匹配，以确定车道线的位置和形状。

4. 后处理：对车道线检测结果进行进一步处理和优化，并通过车载显示屏或者其他方式将车道线信息传送给驾驶员或者自动驾驶系统，以引导车辆行驶。

二、车道线检测算法的发展历程早期的车道线检测算法主要采用边缘提取和霍夫变换等基本图像处理技术，但这些算法在复杂场景下容易失效，车道线检测的精度也较低。

随后，一些基于模型和机器学习的算法被提出，如基于哈夫曼描述的车道线模型、基于支持向量机的车道线检测算法、基于深度学习的卷积神经网络等。

这些算法通过机器学习的方法学习车道线的特征，能够在各种复杂道路环境下检测车道线，且精度更高。

三、应用案例车道线检测算法已经被广泛应用于智能交通系统中，尤其在自动驾驶领域起到了非常重要的作用。

例如：1. 谷歌自动驾驶项目：谷歌的自动驾驶汽车采用了先进的摄像头和传感器，配合基于深度学习的车道线检测算法，能够自动识别道路上的车道线和交通信号灯，以实现自动驾驶功能。

2. 车厘子自动驾驶项目：车厘子公司研发的自动驾驶技术采用了多文化学习和模型预测的方法，其中涉及到车道线检测算法，能够自动匹配路面上的车道线，并精确测算车辆的位置，以实现自主驾驶功能。

基于改进大津算法的结构化道路车道线识别

第22卷第4期武汉交通职业学院学报2020年12月Vol.22No.4Journal of Wuhan Technical College of CommunicationsDec.2020㊀∗收稿日期:2020-10-14作者简介:蔡永华(1979-),男,湖北武汉人,武汉理工大学汽车工程学院副教授,从事PEM 燃料电池研究㊂周志勇(1995-),男,湖北潜江人,武汉理工大学汽车工程学院硕士,从事汽车新技术研究㊂基于改进大津算法的结构化道路车道线识别∗蔡永华1,2,3㊀周志勇1,2,3(1.现代汽车零部件技术湖北省重点实验室(武汉理工大学),湖北㊀武汉㊀430070;2.汽车零部件技术湖北省协同创新中心,湖北㊀武汉㊀430070;3.武汉理工大学,湖北㊀武汉㊀430070)摘㊀要:为了提升车道线检测的准确性和实时性,改良车道偏离预警系统的性能,提出了一种改进大津算法(Otsu )的车道线识别算法㊂首先对实时图像进行了感兴趣区域划分㊁灰度化以及空间滤波等一系列预处理操作,然后应用改进大津算法对密封条进行阈值分割㊂结果表明,采用改进大津算法的阈值分割方法检测结果更准确,检测速度更快㊂关键词:大津算法;车道线检测;车道线提取中图分类号:TP391文章编号:1672-9846-(2020)04-0101-07DOI:10.3969/j.issn.1672-9846.2020.04.017开放科学(资源服务)标识码(OSID ):1㊀引言目前交通事故时常发生,意外车道偏离是发生交通事故的主要原因,这给社会和个人造成了巨大的损失[1-2]㊂为减少事故的发生,各国研究学者开始研究车辆辅助预警系统㊂其中,准确㊁快速识别车道线是车道分离预警系统的关键技术[3]㊂车道线,作为引导方向和合理分割道路的交通标识线[4],主要用于管理㊁引导和限制交通,减少交通压力,提升道路安全㊂车道线检测识别主要通过边界提取技术和道路模型检测识别行驶车辆前方道路图像中的车道线㊂目前,已有很多在视觉基础上所建立的车道线辨识算法,可归结成两种:基于特征的辨识方法和基于模型的辨识方法[5]㊂韩泽凯[6]针对视频车辆的检测与识别问题,提出了一种基于深度学习的联合检测识别算法㊂张浩[7]提出了一种基于车道线宽度特征的车道线识别算法㊂根据车道线宽度对图像进行线性滤波,采用图像二值化㊁逆透视变换以及ROI 区域选取等技术获得车道线逆透视特征图,通过滑动窗口搜索方法提取所有车道线特征点并拟合车道线㊂葛平淑等[8]为解决在复杂变光照环境下车道标识线的辨识问题,实现全天候环境的车道偏离预警,提出了一种新的车道标识线辨识算法㊂将基于Otsu 算法的自适应图像分割技术用于在不同光照环境下车道标识线的划分,对图像的全局阈值和局部阈值进行加权处理得到自适应阈值㊂钟泽滨[9]以一段在复杂工况下车载相机捕捉到的视频为例,提出了一种改进的图像灰度化方法用于车道线识别中图像的前处理㊂王琳[10]从实际应用角度出发,以监控视频序列为研究对象,从车道线检测㊁车辆目标检测㊁多车辆目标跟踪和异常行为识别等几个关键技术着手进行研究㊂结合车辆检测㊁车辆跟踪结果,配合车道线的道路信息,设计了停车㊁逆行㊁违章变道这三种异常行为事件自动检测算法㊂尽管基于视觉的车道线识别技术已经应用于汽车安全辅助驾驶系统[11],但其算法的鲁棒性仍然有待于进一步提高㊂本文主要针对车道偏离预警系统和车道保持系统中的车道线检测识别模块进行了研究㊂针对大津算法在图像阈值分割的过程中存在蔡永华,周志勇:基于改进大津算法的结构化道路车道线识别检测速度慢㊁检测不准确等问题,提出了一种改进大津算法(Otsu)流程的方法进行阈值分割㊂2㊀Otsu 原理与方法2.1㊀图像预处理快速准确地识别出摄像机采集到的图像中的车道线,是基于视觉的车辆驾驶辅助系统和车辆自主驾驶系统能够正常运行的前提㊂为了能进一步提高系统的实时性,首先就需要对系统采集到的图像做预处理[12]㊂本文图像预处理算法的具体流程如图1所示㊂图1㊀图像预处理流程2.2㊀Otsu 算法的原理大津算法(Otsu)可以用来自动估计全局最优阈值㊂假设现在有一个强度值k ,其中0<k <l -1㊂使用该阈值来分割图像,它会把图像所有的像素点划分成C 1和C 2两个集合㊂集合C 1是由强度在[0,k ]范围内的所有像素点组成,集合C 2由强度在[k +1,l -1]范围内的所有像素点组成㊂使用阈值k ,一个像素点属于C 1的概率为P 1(k ),如式(1)所示㊂则C 1中所有像素点平均强度为g 1(k ),如式(2)所示㊂P 1(k )=ðki =0p i (1)g 1(k )=1P 1(k )ðki =0ipi(2)㊀㊀一个像素点属于C 2的概率为P 2(k ),如式(3)所示㊂则C 2中所有像素点平均强度值为g 2(k ),如式(4)所示㊂P 2(k )=1-P 1(k )(3)g 2(k )=1P 2(k )ðl -1i =k +1ipi (4)㊀㊀整幅图像的平均强度为g ,如式(5)所示㊂从灰度0级到k 级的平均强度为g (k ),如式(6)所示㊂g =ðki =0ip i (5)g (k )=ðl -1i =0ip i(6)㊀㊀整幅图像的加权均值与C 1中所有像素点强度的加权均值和C 2中所有像素点强度的加权均值的关系如式(7)所示㊂g =g 1(k )P 1(k )+g 2(k )P 2(k )(7)㊀㊀G 1和G 2之间的方差s 2B 计算公式如式(8)所示㊂根据P 1(k )和P 2(k )之间的关系,把式(8)转化为式(9)所示形式㊂s 2B=P 1(k )[g 1(k )-g ]2+P 2(k )[g 2(k )-g ]2(8)s 2B=P 1(k )P 2(k )[g 1(k )-g 2(k )]2=[gP 1(k )-g (k )]2P 1(k )[1-P 1(k )](9)㊀㊀类间方差s 2是两类之间的可分性测度㊂其值越大,则两类的差别越大,就越容易分割㊂因此,只要类G 1和G 2之间的方差s 2B 最大,阈值k 就会更接近理想阈值㊂2.3㊀大津算法步骤(1)某图像的强度值范围在[0,l -1],则阈值k 的取值也在该范围之内,令阈值k 取范围中的每个强度值㊂(2)计算每个阈值的类间方差㊂(3)全局最佳分割阈值,其等于使类间方差达到最大的阈值k ㊂如果有多个这样的阈值,则取它们的均值㊂3㊀基于改进大津算法的图像处理3.1㊀图像灰度化和空间滤波首先应用摄像头采取实时图片,然后用黑白棋盘格进行标定㊂为了降低后续车道线提取的难度㊁提高整套算法的运算速度以满足实时性需求,选取出感兴趣区域(ROI),即从整幅图像中选取第22卷总第88期武汉交通职业学院学报2020年第4期包含道路车道线的部分图像,提取ROI 区域[13]㊂根据先验知识,可以利用MATLAB 软件,手动提取感兴趣区域,如图2所示㊂图2㊀图像感兴趣区域的划分㊀㊀㊀㊀㊀单通道8像素深度的图像称之为灰度图像,其灰度值取值范围是0~255,有256个灰度级㊂使用车载摄像头采集的图像是3通道的RGB 彩色图像,要对其灰度化,把多通道的图像转换为单通道的图像㊂图3所示是行驶车辆前方道路图像的感兴趣区域(ROI)采用几种灰度化方法的对比图㊂从该图中,可以发现(e)分量法 R 通道灰度化图像可明显提高黄色车道线和背景的对比,较其他几种方法的效果要好㊂而且其他几种灰度化方法中车道外边界线与道路的强度差和黄色车道线与道路的强度差几乎持平,甚至前者高于后者㊂图4为灰度㊀㊀㊀(a)原图像感兴趣区域;(b)最大值法;(b)平均值法;(b)加权系数法;(e)分量法 R 通道;(f)分量法 G 通道;(g)分量法 B 通道图3㊀灰度化图像对比图(a)最大值法;(b)平均值法;(c)加权系数法;(d)分量法 R 通道;(e)分量法 G 通道;(f)分量法 B 通道图4㊀灰度图像某行像素的灰度强度蔡永华,周志勇:基于改进大津算法的结构化道路车道线识别图像某行像素的灰度强度㊂综合上述,最终选用分量法 R 通道来灰度化图像㊂采集得到图像信息中往往含有很多噪声,因此需要对图片进行降噪㊂如高斯滤波,它是线性平滑滤波的一种技术手段,其主要目的就是去除高斯噪声[14]㊂在对车道线的检测和识别过程中,主要用到车道线的边缘特征㊂因此,对图像进行滤波处理时,不仅要最大可能的去除噪声,还要保留图像的细节信息㊂图5所示为几种空间滤波方法的对比图㊂图5(a)是行驶车辆前方道路图像的感兴趣区域(ROI)经过分量法 R 通道灰度化的图像㊂为了使对比结果更明显,在(a)图像中加入了椒盐噪声,得到图(b),其中噪声的概率密度为0.1㊂图c g 是依次执行各种滤波操作的输出图像,各滤波器的大小为3ˑ3㊂由图可知,图(d)和图(e)的效果最差㊂经过中值滤波器滤波后的图像(c)虽然有个别噪声点没有滤除但整体看来效果较好,且图像的模糊程度较小㊂因此,中值滤波器对椒盐噪声有良好的降噪能力,并且与介绍的具有相同尺寸的其它滤波器相比,其可以保证输出的图像边缘依旧可以清晰可见㊂(a)原图像;(b)加入椒盐噪声的图像;(c)中值滤波后的图像;(d)最大值滤波后的图像;(e)最小值滤波后的图像;(f)均值滤波后的图像;(g)高斯滤波后的图像图5㊀空间滤波对比图㊀㊀图6所示的是用模板大小为3ˑ3的各个滤波器(其中值滤器采用的快速排序算法)分别对500张图片进行滤波所用的时间㊂表1为各滤波器对椒盐噪声的抑制能力,对比可得中值滤波效果最好,因此本文采用中值滤波进行仿真实验㊂图6㊀各滤波器所用时间表1㊀各滤波器对椒盐噪声的抑制能力对比滤波器模板(临域)大小均值时间(ms)边缘保持滤波效果快速中值滤波器3ˑ3 1.27好好最大值滤波器3ˑ3 6.19差差最小值滤波器3ˑ3 6.01差差均值滤波器3ˑ3 1.00一般一般高斯滤波器3ˑ30.96较好一般3.2㊀全局最优阈值目标图像和背景图像的灰度级近似呈正态分布,整幅图像的直方图可以看作是几个灰度集合的叠加㊂因此,当观察整幅图像的直方图时,可以发现该直方图的包络线有两个波峰,一个是目标图像部分的波峰,另外一个是背景部分图像的波第22卷总第88期武汉交通职业学院学报2020年第4期峰,如图7所示,图中阈值T 就是全局最优阈值,可以降低阈值分类处理的错误率㊂图7㊀全局最优阈值的选取㊀㊀㊀3.3㊀灰度图像的阈值分割虽然在获得的整幅图像中初步选定了感兴趣区域(ROI),但ROI 内仍然有其他无关的信息(如绿荫等),而且道路环境复杂多变,这些给后续图像的边缘检测带来了困难㊂图8展示了阈值分割对后续边缘检测效果的影响㊂经过对比分析,没经过阈值处理直接进行边缘检测,会有更多的伪边缘不利于后续车道线的检测;经过阈值处理后,Sobel 算子边缘检测图像中的伪边缘明显变少,甚至没有伪边缘,利于车道线的检测㊂因此采用阈值处理为后续车道线边缘检测做准备㊂(a)灰度图像;(b)不经过阈值处理Sobel 边缘检测图像;(c)经过阈值处理Sobel 边缘检测图像图8㊀经过阈值处理和不经过阈值处理后的边缘检测3.4㊀Otsu 算法的车道线识别与改进因为在采集的行驶车辆前方道路图像中,车道线占的比例比较小,其它分车道线部分统称为非车道线部分,此部分图像组成比较复杂㊂因此,在灰度化的道路图像的灰度直方图中会有多处峰值㊂直方图中有几个峰值在灰度化的道路图像中就可以把图像中的像素点分为几类㊂在图9中,㊀㊀㊀展示了4张行驶车辆前方道路的图像㊂图片(a)(b)(c)和(d)右边的图像为其图像的直方图㊂可以发现不同场景中,图像的直方图中峰值个数不同㊂Otsu 算法对单目标和背景的分割非常有效,即图像的直方图中只有两个峰值㊂如果图像的直方图中有多个峰值,Otsu 算法并不能很好的工作㊂图10中图像(a)(b)(c)和(d)分别是图9㊀㊀㊀图9㊀不同场景图像的直方图蔡永华,周志勇:基于改进大津算法的结构化道路车道线识别图10㊀Otsu 算法阈值处理中图像经过Otsu 算法分割后的图像㊂可以发现阈值分割后的图像完全没有分割出车道线㊂由于在行驶车辆前方道路图像的底部目标比较单一,一般只有车道和车道线组成㊂本文根据大津算法的特性和实际情况,对其使用流程进行改变㊂在ROI 底部选取一个局部区域,经多次实验局部区域的高为感兴趣区域高的45%效果较好㊂当为不连续的车道线时,部分图像底部可能并没有车道线,为了改变这种情况,可以利用帧间关联㊂视频中帧和帧之间的改变较小,可以关联起来统一考虑㊂通过实验发现两帧之间ROI 区域的最佳阈值相差较小,如果上一帧图像ROI 区域的最佳阈值和当前帧图像的最佳阈值发生跃变时,则当前帧图像的阈值分割效果不好,采用前一帧图像的阈值来分割效果会比较好㊂经过多次对比,发现当前后两帧最佳阈值差超过20个灰度级,可以判断当前帧阈值分割效果较差,采用前一帧最佳阈值来分割当前帧,为了保证分割的结果,并引入了反馈机制㊂对1000张阈值分割效果好的图片进行分析发现,图片中灰度级高的像素(车道部分)在整个ROI 区域中的占比在5%至20%之间,具体流程如图11所示㊂3.5㊀性能评价实验局部区域的高为感兴趣区域高的45%,利用帧间关联改变大津算法流程㊂如图12所示为采用改进Otsu 算法阈值分割后的图像,图中第1列是连续帧图像中感兴趣区域的灰度图像,第2列是与第1列相对应的阈值分割结果图像㊂可以发现采用改进大津算法后的阈值处理,识别的车道线更清晰,而且检测速度更快㊂图11㊀改进Otsu 算法流程4㊀总结本文主要对ADAS 系统在道路场景分析的车道线检测识别模块进行了研究,主要工作总结如下:(1)通过分析对比选用了综合性能更好的分量法 R 通道进行图像灰度化;(2)应用中值滤波器抑制图中包含的椒盐噪声,并尽可能使图像边缘免受破坏;(3)通过帧间关联来改进大津算法(Ot-su),改进后阈值分割更准确,车道线识别更清晰㊂第22卷总第88期武汉交通职业学院学报2020年第4期图12㊀改进Otsu 算法对连续帧图像的阈值处理结果参考文献:[1]SIMON STERNLUND ,JOHAN STRANDROTH ,MATTEORIZZI ,et al.The effectiveness of lane departure warning systems :a reduction in real-world passenger car injury cra-shes [J ].Traffic Inj Prev ,2017,18(2):225-229.[2]SANDIPANN P NAROTE ,PRADNYA N BHUJBAL ,ABBHILASHA S.NAROTE ,et al.A review of recentadvances in lane detection and departure warning system [J ].Pattern Recognit ,2018(73):216-234.[3]UMAR OZGUNALP.Robust lane-detection algorithmbased on improved symmetrical local threshold for fea-ture extraction and inverse perspective mapping [J ].IET Image Processing ,2019,13(6):975-982.[4]黄思育,柳培忠.一种自适应的车道线检测算法[J 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【精品】车道偏离预警系统

一、系统简介根据（美国)国家公路交通安全管理局的定义，车辆偏离预警系统(LDWS-LaneDepartingWarningSystem）是一种通过报警的方式辅助驾驶员避免或减少汽车因车道偏离而发生交通事故的系统。

绝大部分的车道偏离警告系统都将车辆在车道内的横向位置作为计算警告发生与否的一个基础.这些检测车辆横向位置的系统基本上可以分为两类：基于道路基础构造的系统以及基于车辆的系统【1】。

(1)基于道路基础构造的车道偏离警告系统造来检测车辆横向位置,需要对现有道路进行改造.最典型的道路改造方式就是使用埋在道路下的铁磁体标记（通常为磁铁或电线）。

车辆传感器检测这些铁磁信号，利用信号的强度计算车辆在车道中的横向位置.这种方法对车辆横向位置的估计精度能达到几个厘米,但这种方法最大的缺陷是道路改造耗资巨大。

（2)基于车辆的车道偏离警告系统该类系统主要是利用机器视觉或红外传感器检测车道标识的位置,按照传感器的安装方式可分为俯视系统和前视系统。

1)基于车辆的俯视系统基于车辆的俯视系统其优势就是在结构化道路上效率高并简单易行，并有可能取得更高的定位精度。

其不利的因素是只能在结构化道路上使用(必须存在道路标识，且道路标识能被有效识别）。

2）基于车辆的前视系统基于车辆的前视系统优势在于可以利用更多的道路信息，在没有道路标识的道路上也可以使用.其不利因素就是用来定位车辆横向位置的一些图像特征点可能被其他车辆或行人干扰.目前商业化使用的产品都是基于视觉的系统，由道路和车辆状态感知、车道偏离评价算法和信号显示界面三个基本模块组成.二、相关的预警系统国外—-（1)AURORA系统、美国卡内梅隆大学机器人学院于1997年开发成功，是基于车辆的俯视系统中最具代表性的系统。

该系统的处理算法主要基于视觉的车道标识线识别与跟踪、车辆横向闻之估计、车道偏离警告三部分组成。

（2）AtuoVue系统、该系统由德国的DaimlerChrysler公司和美国的Iteris公司联合开发，2000年6月首次实际应用。

基于单目视觉的结构化道路检测算法研究

２基于道路特征的识别方法
基于特征的识别方法主要是结合道路边界图像的
一
①道路形状假设。例如．国的ＵＭ研制的ＴＭ德ＢａＰ系统
和戴姆勒．莱斯勒公司的ＵｒＵｂｎＴａｓ克Ａ（ｒａｒｍｅＡ．ｓｔｔ系统Ｉ用回旋曲线作为道路模型。ｉａ）ｓｎ６１利由于高速公路的曲率变化缓慢。回旋曲线有很好的光滑特性．而可
要实现智能车辆无人驾驶自主道路跟踪．智能车辆首
大学的ＧＬＯＤ系统和韩国的ＰＲＩ系统１ ③ 道路一ＶＩＩ７］：
致性假设。常路面区域具有一定的特征．如灰度特通例征、色特征、理特征，非道路区域没有这样的特颜纹而征．以采用聚类的方法检测道路区域。例如ＣＵ大可Ｍ学的１ｏＤ［合彩色特征和纹理特征对像素进行分＇ｒｅ１ｈ８结
基于灰度特征和基于彩色特征的识别方法。目前研究较多的是基于灰度特征的识别方法
２１基于道路灰度特征的识别方法．
基于灰度特征的识别方法是从车辆前方的序列灰
确地控制车辆．需要将坐标从图像平面坐标系统转换
可以利用已知的摄像机标定信息进行逆透视变换．一般这两个假设条件是同时出现的例如意大利帕尔玛

结构化道路车道线快速检测的一种改进算法

摘要：基于视觉导航的高速智能车，出一种改进的道路快速检测算法。用改进的水平均值投影法划分道路和背景区域，提结合边缘检测算子和最大类间方差法（大津算法）构成双阈值法对道路区域图像进行二值化处理，，利用先验知识改进的霍夫变换，在路面存在阴影和噪声干扰的条件下，能准确地检测车道标识线；动态预测划分感兴趣区域，对采用菱形搜索法进行车道线跟踪，融合初始检测和后续跟踪两层算法循环处理道路图像序列。实车试验表明，算法具有良好的实时ｌ和鲁棒性，生
ａｄｔｅｌｇｓｂｔｅｎ— ｌｓｖｒｎｅ（ｔｌｏｔｍ）ＳａｔｅｇｙｃｌｏａｅｉｎｃｎｂｏｖｒｄｉｔｎｒｅｔｅｅｃａｓａａｃＯｓＡｇｒｈｈａｗｉｕｉＯｔｔｈｒｓａｅｆｏｄｒｇｏａｅｃｎｅｔｏｈａｒｅｎ
ｂｎｒｍａｅｉａｙｉｇ．ＴｈｌｏｔｍｒｔｒｖｄＨｏｇｒｎｆｒｕｉｇｔｅｔａｓｅｄｎａｎｗｌｄｅｎｈｎｄｌｅｔｄｅａｇｒｈｆｌｉｏｅｕｈｔａｓｅｓｎｒｎｃｎｅｔｌｏｅｇ，ａｄｔｅｅｉａｅｉｉｙｍｐｓｈｋｎｔｅｄｎｍｉｒｄｃｅｅｉｎｏｎｅｅｔＦｎｌ，ｉｉｔｄｃｄｄａｎｅｒｈａｇｒｈｆｒｔｃｉｇｌｅｌｅＩｈｙａｃｐｅｉｔｄｒｇｏｆｉｔｒｓ．ｉａｌｙｔｎｒｕｅｉｍｏｄｓａｃｌｏｔｍｏｒｋｎａｉ．ｔｏｉａｎｎｃｎｗｅｌａｄｔｌｅｅｔｌｎｒｋｎｖｎｉｅｅａｅｓｍｅｉｔｒｒｎｅｆｃｏｓｉｅｒａｕｈａｈｄｗ，ｙｗａｌｎｒｙｄｔｃａｅｍａｉｇｅｅｔｒｒｏｅｆｅｃａｔｒｎｔｏｄｓｃｓｓａｏｕｆｈｎｅｈａｐ，ｅｃｎｒｃｓｅｅｕｎｅｆｒａｍａｅｙｍｅｎｆｅｙｌｇｕｉｇｉｉａｅｔｇａｄｓｂｅｕｎａｋｎｄｔ．ａｄｐｏｅｓｄｓｑｅｃｓｏｄｉｇｓｂａｓｏｃｃｉｓｎｔｌｓｎｎｕｓｑｅｔｒｃｉｇｍｏ — ｏｒｎｎｉｔｉｔｕｅ．ＴｅＥｐｒｎａｅｕｔｈｗｈｔｔｉａｇｒｔｍｉｉｈｅｃｅｃｎｏｕｔｅｓｃｎｍｅｔｈｅｕｒｍｅｔｌｓｈｘｅｉｍｅｔｌｒｓｌｓｏｓｔａｓｌｏｈｗｔｈｇｆｉｎｙａｄｒｂｓｎｓａｅｅｒｑｉｈｉｈｉｔｅｎ

车道线检测算法综述

车道线检测算法综述
车道线检测算法是自动驾驶和智能驾驶等领域中非常重要的基
础技术之一，它可以通过图像、激光雷达、摄像头等传感器获取道路信息，实现自动驾驶车辆在道路上的稳定行驶和避免出现危险情况。

本文综述了现有的车道线检测算法及其特点，主要包括传统方法和深度学习方法两大类。

传统方法主要基于图像处理和计算机视觉技术，包括基于阈值、边缘检测、霍夫变换、模板匹配等方法。

这些方法具有简单易懂、处理速度快等优点，但存在着对光照、雨雪等天气条件的影响以及对车道线颜色和形状的依赖性等缺点。

深度学习方法则是近年来发展起来的一种新型方法，它利用人工神经网络对图像进行学习和处理，从而实现对车道线的检测和跟踪。

常用的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、卷积循环神经网络（CRNN）等。

这些方法在处理复杂场景、适应性等方面具有优势，但需要大量的训练数据和计算资源。

总体来说，车道线检测算法在不断发展和完善，越来越多的新方法被提出，但也需要结合实际场景和需求，综合考虑各种因素，才能更好地实现自动驾驶和智能驾驶的目标。

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一种基于特征匹配的车道线检测方法[发明专利]

专利名称：一种基于特征匹配的车道线检测方法专利类型：发明专利
发明人：叶金,李响
申请号：CN202010597005.2
申请日：20200628
公开号：CN111753749A
公开日：
20201009
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于特征匹配的车道线检测方法，其特点是对车载前视单目视频采集的视频进行图像处理，利用图像像素信息提取车道线的线型与颜色属性信息，具体包括：选取感兴趣区域、图像灰度化、图像滤波、边缘检测和基于特征匹配筛选车道线等步骤。

本发明与现有技术相比具有准确度高，且可适用于不同天气、光照与交通拥堵情况的复杂驾驶环境，进一步提高了车道线检测的准确性与鲁棒性，与基于机器视觉的车道线检测算法相比，可有效提高检测准确率，同时可适用于多种复杂驾驶环境。

申请人：华东师范大学
地址：200241 上海市闵行区东川路500号
国籍：CN
代理机构：上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙)
更多信息请下载全文后查看。

一种基于残差结构的车道线检测方法

一种基于残差结构的车道线检测方法一、背景车道线识别与跟踪是自动驾驶领域的核心技术之一。

它是自动驾驶系统中的基本任务之一，对于车辆的自主导航至关重要。

因此，车道线检测技术的准确性和鲁棒性是自动驾驶系统设计中至关重要的部分。

当前，车道线检测算法可以分为经典方法和深度学习方法。

经典方法通常将车道线视为特殊的直线模式，因此使用形态学和数学形态学技术进行车道线识别。

但是，由于车辆在行驶过程中，较多的时间是在非标准化和非规则化的道路环境中行驶的，这些方法在处理车辆运行时遇到的实际问题方面存在一定的限制。

深度学习方法是一种更加灵活的方法，它能够从原始数据中提取一定的特征来识别和跟踪车道线，但是需要大量标注的样本，训练和算法开发要求较高。

在深度学习方法中，直接使用卷积神经网络(CNN)进行车道线识别和跟踪是比较常见的，但是对于长距离车道线检测，目前的方法还存在一些缺陷。

例如，CNN 可能会将背景噪声识别为车道线，从而影响识别效果。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于残差结构的车道线检测方法，旨在提高深度神经网络对车道线的识别准确性和稳定性，同时避免对背景噪点的过度识别。

二、相关工作A.经典的车道线检测算法基于几何模型的车道线检测方法假设车道线是特定形状，许多边缘检测算法可以被用来检测车道线的像素位置。

Jason Yosinski 等人提出了局部方向用于识别车道线，局部方向在车道线中具有特定的方向，并将其与边缘图像的拐角结合，进行形态学操作以识别车线。

但是由于车道线的形态和路段的因素不同时，该算法无法适应各种道路场景。

B.基于深度学习的车道线检测算法CNN 是深度机器学习中最常用的神经网络类型。

当前的车道线检测算法中，CNN 已经被广泛使用，是目标检测和语义分割问题中的基础算法。

最近的一些研究表明，通过使用残差结构来进行车道线检测可以取得更好的效果。

三、车道线检测方法残差网络是一种有效的神经网络结构，可以缓解深度神经网络中的梯度消失问题。

车道线检测算法分析

车道线检测算法分析近年来，自动驾驶技术得到了广泛的关注和研究，而车道线检测算法作为自动驾驶中的重要环节，也越来越受到关注。

车道线检测算法的主要作用是从图像中识别出道路上的车道线，并根据识别的结果，对汽车的行驶轨迹进行控制。

在本文中，我们将对车道线检测算法进行分析和探讨。

一、车道线检测算法的基础车道线检测算法的基础是图像处理和计算机视觉技术。

在进行车道线检测时，需要使用摄像头对道路进行拍摄，然后对拍摄到的图像进行处理。

图像处理技术可以将原始图像进行滤波、二值化、边缘检测等处理，以便更好地提取车道线图像信息。

在车道线检测算法中，边缘检测是一个重要的步骤。

边缘检测可以将车道线图像中的边缘（即车道线）与背景区分开来，为后续的车道线检测提供了基础。

在进行边缘检测时，传统算法常用的方法有Sobel算子、Canny算子等，而近年来，深度学习技术的发展，也为车道线检测算法的研究提供了新的思路和方法。

二、传统车道线检测算法传统车道线检测算法分为基于颜色和形态学的方法和基于边缘检测的方法。

基于颜色和形态学的方法主要是通过分析道路图像的颜色和形状信息，来提取车道线图像信息。

常用的方法有HSV颜色空间分割、形态学处理等。

基于边缘检测的方法则是通过对车道线图像中的边缘进行检测和提取，来判断车道线的位置和方向。

常用的方法有Sobel算子、Canny算子等。

其中，Canny算法是常用的边缘检测算法之一。

Canny算法运用了高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制以及双阈值边缘跟踪等技术，能够有效地提取图像中的边缘，并且抑制噪声。

在车道线检测算法中，Canny算法的应用也十分广泛。

三、深度学习与车道线检测算法深度学习技术的发展，为车道线检测算法的研究提供了新的思路和方法。

与传统的车道线检测算法相比，深度学习算法拥有更高的准确率和更低的误判率，能够更好地应对复杂的交通场景。

常见的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。

一种基于结构感知的超快速车道线检测方法[发明专利]

专利名称：一种基于结构感知的超快速车道线检测方法专利类型：发明专利
发明人：李玺,秦泽群,王环宇
申请号：CN202010065160.X
申请日：20200120
公开号：CN111310593B
公开日：
20220419
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于结构感知的超快速车道线检测方法，用于在车道图像中进行超快速车道线检测问题。

具体包括如下步骤：获取用于训练车道线检测方法的车道图像数据集，定义算法目标；建立基于分类的车道线预测模型；建立车道线结构模型；建立上下文全局分割特征模型；基于前述建模结果训练预测模型；使用所述学习框架的车道线预测结果。

本发明用于复杂场景(复杂光照、遮挡)下的车道线检测，面对各类复杂情况具有较佳的效果和鲁棒性，同时具有极快的检测速度(大于300帧每秒)。

申请人：浙江大学
地址：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
国籍：CN
代理机构：杭州求是专利事务所有限公司
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基于颗粒分析和骨架化的车道线检测方法_刘超

第 31 卷第 4 期 2014 年 4 月
计算机应用与软件 Computer Applications and Software
Vol. 31 No． 4 Apr． 2014
基于颗粒分析和骨架化的车道线检测方法
刘超穆平安戴曙光
（上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海 200093 ）
摘
图2 含有车辆干扰的车道线图像
对图 2 的两幅图像用 Otsu 方法进行二值化得到的图像如图 3 所示。
（ 6） α pN （ X） = X pN X qN = α qN （ X）将 N 看成一个单位结构圆盘，用 α p 代替 α pN ，这一过程可以 p 为这个筛子的筛孔大小，筛理解为一个筛子筛选物体的过程，孔越大去除图像中的物体越多，为了确保图像中该保留的物体不被筛除，筛孔的选择是非常关键的。上述的原理给出了数学形态学的颗粒分析的表达式： d N 为基本结构元素， M 为二值图像，在欧式空间 Z = Ｒ中， p 为一整数变量，则： α p （ M） = ｛ M rN｝为图像 M 的颗粒分析表达式，记作｛ α p ｝。由此分析可以得出数学形态学的颗粒分析的基本特性：（ 1 ）经过颗粒分析筛选出的图像是原图像的子集；（ 2 ）如果图像 W 和图像 V，存在 W V 的关系，那么经过颗即筛粒分析｛ α p ｝筛选后的图像依然有 α p （ W） α p （ V）的关系，（ 7）
有一定宽度的车道线经骨架化后得到的由图 5 可以看出，是车道中心线，而不是得到车道的边界线，提高了车道线检测的精度。
图1
车道线直线模型
1
车道线模型的选取
本文对有车辆干扰的车道线检测是建立在车道线为直线模

【CN109886125A】一种构建道路检测模型的方法及道路检测方法【专利】

其中，lossclass表示损失值，I表示训练图像像素点子集，pi表示训练图像像素点子集中第i个像素点被预测为其真实类别的概率，qi表示训练图像像素点子集中第i个像素点被预测的类别是否为其真实类别的量化值，c表示像素点的类别。
10 .一种道路检测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一，获取车载摄像头图像；步骤二，基于所述车载摄像头图像，利用预设道路检测模型确定所述车载摄像头图像中的道路信息，其中，所述预设道路检测模型采用如权利要求1～9中任一项所述的方法构建得到。
3
CN 109886125 A
说明书
2/6 页
较大的作为该像素点的标注信息。 [0015] 根据本发明的一个实施例，在所述步骤二中，使用Adam优化器，并对解码器中使用概率为0 .5的信息丢失层进行模拟训练，并在周期性迭代中利用验证图像集合对训练超参数的不断优化，在损失值最小时，得到所述道路检测模型。 [0016] 根据本发明的一个实施例，根据如下表达式计滨曹东璞艾云峰
(74)专利代理机构北京聿华联合知识产权代理有限公司 11611
代理人李哲伟张文娟
(51)Int .Cl . G06K 9/00(2006 .01) G06K 9/62(2006 .01)
(10)申请公布号 CN 109886125 A (43)申请公布日 2019.06.14
0022本发明所提供的道路检测方法采用基于fcn全卷积神经网络对矿山道路的检测方式来实现对图像中道路的检测相对于传统的车道线边缘检测的城市道路检测方法本方法填补了无人矿山道路检测的空白其能够有效克服水迹边缘不清晰而导致基于haar纹理特征结合消失点的道路检测方法无法实施的问题同时可以克服矿山泥泞车辙纹理对光流效果影响而导致利用光流的道路检测方法无法实施的问题本方法能够实现对矿山道路基于像素点的精确定位

基于形态学结构元素建模的车道线检测算法

基于形态学结构元素建模的车道线检测算法
雷涛;樊养余;王小鹏;王履程
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2009(029)002
【摘要】针对智能车辆辅助导航系统中车道线检测算法复杂、鲁棒性差的问题,提出了一种基于形态学结构元素建模的车道线检测算法.算法首先通过交变序列滤波器对原始图像进行滤波,然后利用具有车道模型特征的结构元素对预处理后的图像进行特定目标提取,再对提取出的车道左、右标识线进行外线判断运算以去除双边缘,将所得结果进行整合得到车道左右内侧边缘线,最后进行Hough变换标记车道线.实验表明,该算法简单、鲁棒性强,能准确地检测到车道标识线.
【总页数】4页(P440-443)
【作者】雷涛;樊养余;王小鹏;王履程
【作者单位】西北工业大学,电子信息学院,西安,710072;兰州交通大学,电子与信息工程学院,兰州,730070;西北工业大学,电子信息学院,西安,710072;兰州交通大学,电子与信息工程学院,兰州,730070;兰州交通大学,电子与信息工程学院,兰州,730070【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于形态学电能质量干扰检测算法中结构元素的选取 [J], 张银;张祥华;周晓华
2.基于体素的形态学测量-自建模板及微分同胚图像融合算法评价近期发病创伤后
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4.一种基于形态学结构元素优化的车牌快速检测算法 [J], 周雪梅;潘多
5.基于多尺度多方向结构元素的形态学图像边缘检测算法 [J], 吴朔媚;韩明;王敬涛因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

结合形态学的结构化车道线快速识别算法

结合形态学的结构化车道线快速识别算法陈功醇;马玉贤;贾志绚【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2014(000)006【摘要】为解决结构化车道线识别算法中存在的约束条件多，计算过于复杂等问题，提出一种基于形态学的车道线快速识别算法。

该算法首先对道路图像进行中值滤波， Sobel算子增强边缘，利用直方图特征分割图像，然后划分感兴趣区域，接着构造具有车道特征的形态学结构元素去提取车道线，最后概率霍夫变换拟合车道线。

实验对比结果表明，针对结构化道路，该算法简单有效，计算量小，具有良好的实时性。

%In order to solve the problem in the structured lane recognition algorithm which includes many constraints and complicated calculation, this paper presents a fast lane detection algorithm based on morphology. Firstly, this work gets pre-process in road image by handled Median filter. Sobel operator is to enhance edge. A characteristic histogram threshold method is adopted to segment images. And region of interest is disposed with the detection results. Secondly, by constructing morphological structure elements with the feature of lane start to extract the lane line. Finally, Hough transform have been fitting with the best line of lane. The contrast experiment shows that algorithm provides a high real-time, less calculation and simple and effective approach to structured lane.【总页数】4页(P187-190)【作者】陈功醇;马玉贤;贾志绚【作者单位】太原科技大学电子信息工程学院，太原 030024;太原科技大学教育信息技术中心，太原030024;太原科技大学交通与物流学院，太原030024【正文语种】中文【相关文献】1.一种基于边缘点投影的车道线快速识别算法 [J], 陈无畏;蒋玉亭;谈东奎2.一种新的车道线快速识别算法 [J], 沈瑜;罗维薇;王小鹏;雷涛3.一种用于高速公路的快速有效的车道线识别算法 [J], 吴晴;田炳香;郑榜贵4.基于光流法的快速车道线识别算法研究 [J], 庄博阳;段建民;郑榜贵;管越5.一种基于随机抽样一致性的车道线快速识别算法 [J], 彭红;肖进胜;沈三明;李必军;程显因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。