车道识别过程中搜索车道线的方法
使用Python和OpenCV在道路上找到车道线
使用Python和OpenCV在道路上找到车道线
使用Python和OpenCV在道路上找到车道线
识别道路上的车道是所有司机的共同任务，以确保车辆在驾驶时处于车道限制之内，并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。
对自动驾驶汽车来说，这同样也是一项关键任务。
事实证明，使用计算机视觉技术识别道路上的车道标记是可能的。
本算法将介绍其中的一些技术。
这个项目的目标是创建一种方法，使用Python和OpenCV在道路上找到车道线。
实例图像
Udacity提供了960 x 540像素的示例图像，用于训练我们的算法。
下面是提供的两个图像。
算法步骤
在这一部分中，我们将详细介绍本算法所需的不同步骤，这将使我们能够识别和分类车道线，如下所示:
将原始图像转换为HSL
从HSL图像中分离出黄色和白色
将分离的HSL与原始图像相结合
将图像转换为灰度，便于操作
应用高斯模糊来平滑边缘
在平滑的灰色图像上应用Canny边缘检测
跟踪感兴趣的区域，并剔除其他区域的信息
执行一个霍夫变换，在我们感兴趣的区域内找到车道，并用红色跟踪它们
分开左车道和右车道
插入直线梯度来创建两条平滑的直线
每个步骤的输入都是前一步的输出(例如，我们对区域分割图像应用Hough变换)。
转换到不同的色彩空间
虽然我们的图像目前是RBG格式，但是我们应该探索在不同的颜色空间，如HSL或HSV。
叙述车道检测方法和原理
叙述车道检测方法和原理车道检测是自动驾驶和智能交通系统中的关键技术之一，其目的是识别道路上的车道线，为车辆的导航和行驶提供必要的信息。
以下是常见的车道检测方法和其原理：1、基于边缘检测的方法：这种方法利用图像处理技术，通过检测车道线的边缘来识别车道线。
首先，对图像进行预处理，包括滤波、去噪等操作，以提高图像质量。
然后，使用边缘检测算法，如Canny算法、Sobel算法等，检测出车道线的边缘。
最后，通过拟合直线、圆弧等几何形状，确定车道线的位置。
2、基于Hough变换的方法：Hough变换是一种用于形状检测的图像处理技术，可以用于检测车道线。
该方法首先对图像进行边缘检测，然后使用Hough变换将边缘点转换为参数空间中的投票结果。
通过统计投票结果，可以识别出车道线的位置和方向。
Hough变换具有较好的鲁棒性和抗干扰能力，能够在复杂的道路环境下准确地检测车道线。
3、基于机器学习的方法：随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始采用基于机器学习的方法进行车道检测。
常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。
这些方法通常需要大量的标注数据集进行训练，通过训练学习得到一个模型，用于自动检测车道线。
基于机器学习的方法可以自动适应不同的道路环境和光照条件，具有较高的鲁棒性。
4、基于深度学习的方法：深度学习技术在图像识别领域取得了巨大的成功，也被广泛应用于车道检测。
基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。
首先，通过网络提取图像中的特征，然后使用全连接层进行分类，识别出车道线的位置和方向。
深度学习方法需要大量的标注数据和强大的计算资源进行训练，但其识别精度高、鲁棒性好，是未来的发展趋势。
除了上述方法外，还有一些综合方法，如基于特征融合的方法、基于级联分类器的方法等。
这些方法结合了多种技术和算法的优势，以提高车道检测的准确性和鲁棒性。
车道检测的原理主要基于图像处理、计算机视觉和机器学习等技术。
利用激光雷达检测车道线的4种方法
利用激光雷达检测车道线的4种方法利用激光雷达检测车道线的4种方法通过理论分析和实验验证可知一二两层返回的信息主要包括路面、车道线、少量障碍物和边界数据；三四两层主要返回道路边界、障碍物和少量路表信息，所以在特征种子点提取阶段需要重点分析一二两层的雷达数据，这部分数据中对于车道线检测最大的干扰在于路面，提取车道线种子点特征的重点就是分离车道线特征与路面特征。
基于视觉系统的车道线检测有诸多缺陷首先，视觉系统对背景光线很敏感，诸如阳光强烈的林荫道，车道线被光线分割成碎片，致使无法提取出车道线。
其次，视觉系统需要车道线的标识完整，有些年久失修的道路，车道线标记不明显，不完整，有些刚开通几年的道路也是如此。
第三，视觉系统需要车道线的格式统一，这对按照模型库识别车道线的系统尤其重要，有些车道线格式很奇特，比如蓝颜色的车道线，很窄的车道线，模型库必须走遍全国将这些奇特的车道线一一收录，才能保证顺利检测。
再次，视觉系统无法对应低照度环境，尤其是没有路灯的黑夜。
一般LKW要求时速在72公里以上才启动，原因之一是速度比较高时人不会轻易换道，另一个原因就是比较低的车速意味着视觉系统的取样点不足，拟合的车道线准确度较低。
而激光雷达的有效距离一般是视觉系统的4-5倍，有效的采样点比较多，车速较低时检测准确度远高于视觉系统。
最后，如果车道线表面被水覆盖，视觉系统会完全无效。
视觉系统最大的优点就是成本低。
因此自2008年后，学术界已经很少研究基于视觉系统的车道线检测，转而利用激光雷达检测车道线，激光雷达可以解决上述所有问题，包括车道线被水覆盖，激光雷达最大可穿越70米的水深。
激光雷达唯一的缺点就是成本太高。
基于雷达扫描点密度的车道线检测早期激光雷达检测车道线是基于雷达扫描点密度的车道线检测方法，该方法通过获取雷达扫描点的坐标并转换成栅格图，用原始数据映射栅格图，可以是直接坐标栅格图也可以是极坐标栅格图。
按照后期处理需要进行选择，极坐标栅格图被直接用于车道线识别，即有多个点映射的栅。
一种基于视觉的车道线检测及追踪方法
5110.16638/ki.1671-7988.2021.015.014一种基于视觉的车道线检测及追踪方法高 越，张 勇，杜学峰，杨 伟（长安大学 汽车学院，陕西 西安 710064）摘 要：文章以OpenCV 软件为主要平台，基于机器视觉建立一种车道线的检测及跟踪方法。
首先检测出图片中车道线区域，对每一帧图片做透视转换到鸟瞰图视角。
然后对鸟瞰图二值化，进一步区分左右两条车道线。
用滑动窗口的方法检测第一帧的车道线像素点，从第一帧的曲线周围寻找后面的车道线像素点，拟合车道线曲线。
经实验证明该方法能够准确地检测出车道线。
关键词：机器视觉；车道线；滑动窗口；检测；追踪中图分类号：U495 文献标识码：B 文章编号：1671-7988(2021)15-51-03A Method of Lane Line Detection and Tracking Based on VisionGAO Yue, ZHANG Yong, DU Xuefeng, YANG Wei（Chang ’an University, College of Automobile, Shaanxi Xi'an 710064）Abstract: This paper uses OpenCV software as the main platform, and establishes a method of lane line detection and tracking based on machine vision. First, detect the lane line area in the picture, and convert each frame of the picture to the bird's-eye view perspective. Then binarize the bird's-eye view to further distinguish the left and right lanes. The sliding window method is used to detect the lane line pixels of the first frame, and find the subsequent lane line pixels around the curve of the first frame to fit the lane line curve. Experiments show that this method can accurately detect lane lines. Keywords: Machine vision; Lane line; Sliding window; Detection; Tracking CLC NO.: U495 Document Code: B Article ID: 1671-7988(2021)15-51-03前言在复杂的交通系统中，采用基于视觉的辅助驾驶技术是解决当前严重交通问题的重要手段之一。
汽车智能驾驶中的车道线识别与跟踪技术研究
汽车智能驾驶中的车道线识别与跟踪技术研究随着科技的不断进步，汽车智能驾驶技术被广泛关注和研究。
其中，车道线识别与跟踪技术是实现自动驾驶的关键之一。
本文将对汽车智能驾驶中的车道线识别与跟踪技术进行深入研究，探讨其原理、方法和应用。
一、车道线识别技术车道线识别技术是智能驾驶系统中的基础技术之一，它可以通过摄像头或传感器实时获取道路图像，然后利用图像处理和计算机视觉算法来识别道路上的车道线。
车道线识别技术的实现过程通常包含以下几个步骤：1. 图像获取：通过车载摄像头或传感器获取道路图像。
2. 图像预处理：对图像进行去噪、增强等处理，以提高后续处理的准确性和效果。
3. 特征提取：利用特征提取算法，从图像中提取出车道线的特征信息，如颜色、纹理、形状等。
4. 车道线定位：通过图像分析技术，确定车道线在图像中的位置和形状。
5. 车道线筛选：根据预设的准则，对提取到的车道线进行筛选，排除干扰因素。
6. 车道线插值：通过插值算法，对车道线进行平滑处理，以获取连续的车道线曲线。
7. 车道线参数估计：通过拟合算法，估计出车道线的参数，如曲率、斜率等。
8. 车道线跟踪：基于前一帧的车道线信息，利用滤波算法等方法，对当前帧中的车道线进行跟踪。
二、车道线跟踪技术车道线跟踪技术是车道线识别技术的延伸和补充，它主要用于实时检测车辆的行驶轨迹是否与车道线保持一致。
常见的车道线跟踪技术包括以下几种：1. 基于模板匹配的跟踪：通过构建车道线模板，与当前图像进行匹配，从而实现车道线的跟踪。
2. 基于卡尔曼滤波的跟踪：使用卡尔曼滤波算法对车道线进行预测和更新，以实现精确的跟踪。
3. 基于神经网络的跟踪：使用神经网络算法对车道线进行学习和识别，从而实现准确的跟踪。
4. 基于概率统计的跟踪：利用概率统计理论，对车道线进行建模和推断，以实现鲁棒的跟踪。
车道线跟踪技术的目标是实现对车道线的连续跟踪，提供准确的车辆控制输入，确保车辆行驶在正确的车道中，提高行驶的安全性和稳定性。
车道线检测方法综述
车道线检测方法综述车道线检测是一种基础且重要的视觉任务，对于自动驾驶、交通管理和驾驶员辅助系统具有重大意义。
车道线检测的目的是准确地检测和提取道路上的车道线，并为车辆提供定位和路径规划的依据。
本文将综述常见的车道线检测方法，包括基于传统图像处理技术和深度学习技术的方法。
一、基于传统图像处理技术的车道线检测传统的车道线检测方法主要基于图像处理技术，通过对图像进行处理提取车道线。
这些方法已经被广泛研究和应用。
1. 边缘检测方法边缘检测法是基于单通道图像信息的，通过检测图像中的颜色和灰度变化来提取车道线。
其中最常用的边缘检测方法是Canny算子，该算子能够在一定程度上减少噪声干扰，提高车道线的准确性。
但是该方法容易受到光照、阴影和天气等外部因素的影响，导致检测效果不稳定。
2. 霍夫变换方法霍夫变换法是一种常用的检测直线的方法，它能够在二维空间中对直线进行描述，通过对图像中不同点的集合进行分析来提取车道线。
该方法对噪声鲁棒性较好，但是对于非直线的曲线车道线检测效果不佳。
3. 其他方法此外还有像模板匹配和滤波器方法等传统的车道线检测方法，但这些方法需要对图像进行处理和预处理，并且对光照和阴影等外部因素敏感，容易受到环境变化的影响。
尽管这些方法已经被广泛应用，但随着深度学习技术的发展，更加高效准确的车道线检测方法已经被提出。
深度学习是近年来十分流行的技术，已在许多领域得到了广泛应用。
对于车道线检测来说，深度学习技术能够获得更好的性能和鲁棒性。
1. 卷积神经网络方法卷积神经网络（CNN）是一种由多个卷积层和全连接层构成的神经网络。
该方法最初在2015年被使用于路面检测领域，对于车道线检测能够通过网络训练自适应性同时具有较强鲁棒性，因此越来越受到车道线检测领域的关注。
现在已经有很多使用CNN的车道线检测算法被提出，能够克服传统方法的缺点，具有更高的性能和鲁棒性。
物体检测技术也很常用于车道线检测。
对于车道线检测来说，物体检测可以定位道路上的车道线区域，并进行车道线提取。
自动驾驶技术中的车道线识别算法
自动驾驶技术中的车道线识别算法自动驾驶技术作为当今科技领域的热门话题，正在逐渐改变我们的生活方式和交通系统。
而在自动驾驶车辆的核心技术中，车道线识别算法被认为是至关重要的一环。
本文将探讨自动驾驶技术中常用的车道线识别算法，并分析其在实际应用中的特点和问题。
一、传统方法传统的车道线识别算法主要基于计算机视觉技术，通过分析摄像头捕捉到的图像来判断车道线的位置和形状。
其中最常用的方法是基于图像处理和特征提取的方式。
首先，将彩色图像转换为灰度图像，然后通过二值化处理将车道线部分提取出来。
接下来，通过边缘检测算法，如Canny算法，寻找图像中的边缘线。
最后，通过直线检测算法，如Hough变换，将边缘线检测结果转换为车道线的方程，进而得到车道线的位置和形状信息。
然而，传统的车道线识别算法在实际应用中存在一些问题。
首先，由于图像质量、光照条件、天气等因素的干扰，传统算法往往识别准确率不高，容易产生误判。
其次，传统算法对于复杂路况，如弯道、交叉口等情况，处理能力较弱，很难实现精准的车道线识别。
此外，传统算法对计算资源要求较高，需要较长的计算时间，不太适用于实时性要求较高的自动驾驶系统。
二、深度学习方法深度学习方法作为近年来兴起的一种人工智能技术，被广泛应用于自动驾驶技术中的车道线识别任务。
与传统方法相比，深度学习方法通过神经网络模型自动学习特征表示，从而实现更高的准确率和鲁棒性。
目前，卷积神经网络（CNN）是深度学习方法中应用最广泛的模型之一。
通过输入训练数据集，CNN可以学习到车道线的特征表示，并通过训练优化算法调整模型参数，以实现准确的车道线识别。
同时，基于深度学习的方法可以较好地处理复杂路况下的车道线识别任务，具有较强的泛化能力。
然而，深度学习方法也存在一些问题。
首先，深度学习方法对数据集的要求较高，需要大量的标注数据进行训练，且对数据质量敏感。
其次，深度学习方法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间，不太适用于嵌入式系统。
车道线检测常用方法
车道线检测常用方法车道线检测是计算机视觉中的重要应用，它通过图像处理的方法来识别道路上的车道线，为自动驾驶车辆、智能交通系统等提供必要的信息。
目前，车道线检测的方法包括基于图像处理的方法和基于深度学习的方法两种。
一、基于图像处理的方法1. Canny边缘检测算法Canny算法是较为常见的边缘检测算法，可以有效检测图像中的边界，常用于车道线检测中。
该算法通过对图像灰度值的变化进行分析，提取边缘信息。
步骤包括高斯模糊、求梯度、非极大值抑制和阈值处理等。
2. 霍夫变换霍夫变换是一种常用的直线检测算法，可以检测图像中的直线。
车道线通常采用直线来描述，因此可以采用霍夫变换来检测车道线。
步骤包括边缘检测、霍夫变换和直线提取等。
3. 基于颜色分割的方法车道线通常呈现一定的颜色特征，可以采用颜色分割来检测车道线。
常用的颜色分割方法包括RGB颜色空间、HSV颜色空间等。
步骤包括颜色空间转换、颜色阈值处理和形态学操作等。
二、基于深度学习的方法深度学习在车道线检测中也得到了应用，特别是卷积神经网络（CNN）模型。
该模型可以通过大量训练数据来学习车道线的特征信息，从而实现车道线检测。
常用的CNN模型包括Faster R-CNN、Yolo等。
总体来说，车道线检测方法有不同的优缺点和适用场景。
基于图像处理的方法简单易懂，但在车道线复杂或噪声较多时效果有限；基于深度学习的方法可以取得更好的效果，但需要大量训练数据和计算资源支持。
未来，随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，车道线检测方法也将不断提升。
智能驾驶系统中的车道检测算法总结
智能驾驶系统中的车道检测算法总结智能驾驶系统是近年来快速发展的一个领域，它依靠一系列的传感器和算法来感知和理解道路环境，以实现车辆自主导航的目标。
而车道检测算法则是智能驾驶系统中至关重要的一部分，它能够准确地识别出道路上的车道线，并为自动驾驶提供重要的参考信息。
本文将对智能驾驶系统中常用的车道检测算法进行总结和分析。
1. 边缘检测算法边缘检测算法是车道检测算法中最基础的一种方法。
它利用图像处理技术来检测图像中的边缘，并通过边缘的形状和位置来确定车道线的位置。
常用的边缘检测算法包括Canny算法和Sobel算法。
Canny算法能够在图像中准确地识别出边缘线，但对噪声敏感；而Sobel算法能够通过一系列的卷积操作来检测图像中的边缘，但对光照变化较为敏感。
2. 霍夫变换算法霍夫变换算法是一种常用的车道检测算法。
它通过将图像中的点映射到霍夫空间中，从而检测出在图像中共线的点。
通过在霍夫空间中的投票和参数空间的搜索，可以确定车道线在图像中的位置。
但是，霍夫变换算法对噪声和曲线形状的变化较为敏感，容易产生误检测。
3. 线性回归算法线性回归算法是一种常用的车道检测算法，它利用统计学方法对图像中的数据进行拟合，并得到车道线的方程。
基于线性回归算法进行车道检测的过程包括：首先，将图像转化为灰度图像，并进行边缘检测；然后，通过图像处理，将边缘点映射到直线上；最后，通过线性回归分析，拟合出车道线的方程。
线性回归算法能够有效地识别出车道线，并对曲线形状的变化有一定的鲁棒性。
4. 卷积神经网络算法卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，在车道检测中得到了广泛应用。
CNN能够通过训练大量的图像数据来自动学习特征，并通过特征提取和分类来实现车道线的检测。
CNN的优势在于它能够自动提取图像的高级特征，并具有较高的准确性和鲁棒性。
但是，CNN算法的训练和调优过程较为复杂，而且对计算资源要求较高。
5. 高级驾驶辅助系统（ADAS）ADAS是智能驾驶系统中的一种高级辅助功能，它能够通过车载传感器和算法来实现车辆的自动驾驶和自动辅助驾驶。
车道识别过程中搜索车道线的方法
是对含有少量数据的不同子集
重复进行相同的操作 , 直到有
一定的可信度保证至少有一个
子集的所有数据都是好数据 。
如图 4 所示 , 算法随机从数据
点中挑出数据形成 3 个子集 ,
拟合结 果分 别为 L1 、L2 和 L3 。 分别考察所有数据点到 3 条曲
线的距离 , 并以距离平方的中
值代表所有数据点到各条拟合 图 4 LMedSquare
ω i
-
p
i =1
i =1
至此可以利用
σ3 0
排除噪声点 , 凡是冗余度超过
k
倍 (比如 k = 1196)σ03 的数据点视为噪声点 。排除 噪声点之后 ,剩余数据构成的子集即最佳子集 ,使用 最小二乘原理进行曲线拟合即可以得到边缘曲线 。
4 试验结果
应用在 RO I中建立搜索窗口的算法通过 V isual C + +实现了对复杂路况下车道线的识别 。当搜索 窗口的位置被初始化以后 ,对 RO I内的图像进行识 别 ,识别过程大致可分为灰度转换 、滤波 、图像锐化 、 边缘点搜索 、拟合中线 5个步骤 。
基于视觉的车道偏离预警系统 [ 2 - 3 ] ,可以划分 为 3部分 :道路和车辆状态感知模块 、车道偏离评价 算法和信号显示界面 。系统运行的基本过程是 :状
态感知模块接收道路集合特征和车辆的动态参数 , 然后由车道偏离评估算法对车道偏离的可能性进行 评估 ,必要的时候通过显示界面向驾驶员报警 。德 国的 VaMoR s智能车系统 [ 4 ] 、美国的 Navlab智能车 系统 [ 5 ]和意大利的 ARGO 系统 [ 6 ]都采用了计算机 视觉技术识别高速公路车道标志线的方法 ,实现智 能车辆高速导航 。
使用Python和OpenCV在道路上找到车道线
使用Python和OpenCV在道路上找到车道线
识别道路上的车道是所有司机的共同任务，以确保车辆在驾驶时处于车道限制之内，并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。
对自动驾驶汽车来说，这同样也是一项关键任务。
事实证明，使用计算机视觉技术识别道路上的车道标记是可能的。
本算法将介绍其中的一些技术。
这个项目的目标是创建一种方法，使用Python和OpenCV在道路上找到车道线。
实例图像
Udacity提供了960 x 540像素的示例图像，用于训练我们的算法。
下面是提供的两个图像。
算法步骤
在这一部分中，我们将详细介绍本算法所需的不同步骤，这将使我们能够识别和分类车道线，如下所示:
将原始图像转换为HSL
从HSL图像中分离出黄色和白色
将分离的HSL与原始图像相结合
将图像转换为灰度，便于操作
应用高斯模糊来平滑边缘
在平滑的灰色图像上应用Canny边缘检测
跟踪感兴趣的区域，并剔除其他区域的信息
执行一个霍夫变换，在我们感兴趣的区域内找到车道，并用红色跟踪它们
分开左车道和右车道
插入直线梯度来创建两条平滑的直线
每个步骤的输入都是前一步的输出(例如，我们对区域分割图像应用Hough变换)。
转换到不同的色彩空间
虽然我们的图像目前是RBG格式，但是我们应该探索在不同的颜色空间，如HSL或HSV。
车道识别过程中搜索车道线的方法
Ｋｅ ｗｏ ｄ ：Ｌａ ｅｄ ｐ ｒｕ ｅ ｗａ ｎｎ ｙ ｔｍ ，Ｌａ ｅ ｄ ｔｃｉｎ， ｅ ｒ ｈｎ ｎ ｏ ，ＬＭ ｅ Ｓ ｃ ｒ ｅｆ ｔ ｇ ｙ ｒｓ ｎ ｅ ａ ｔ ｒ ｒ ｉｇ ｓｓｅ ｎ ｅ ｔｏ Ｓ ａ ｃ ｉ ｇ ｗｉｄ ｗｓ ｅ ｄ ｕ ｖ ｔｉ ｉ ｎ
弯路路况。运用 Ｌ ｅＳｕ ｅ Ｍ ｄｑａ 曲线拟合算法提高了车道拟合过程的稳健性和精确性。由于 Ｒ Ｉ ｒ Ｏ 的建立 ， 整个识别过
程的计算量大大降低 ， 应实时 眭要 求。 适
关键词 ： 车道偏离预警系统 。 车道识别 。 搜索窗口，Ｍ ｄｑ ａ 曲线拟合 Ｌ ｅＳｕｒ ｅ Ａ Ｍｅｈ ｄ ｏ ｒ ｉ ｅ Ｓ ａ ｃ ｉｇ ｉ ａ ｅ Ｄｅｅ ｔ ｎ Ｐ ｏ ｅ ｓ ｔ ｏ ｆＭａｋ Ｌ ｎ ｅ ｒ ｈｎ ｎ Ｌ ｎ ｔ ｃｉ ｒ ｃ ｓ ｏ
于车道 偏 离状 态 。对 此 各 个 汽 车 企 业 、 究 所 展 开 研 了广泛 的研 究 ， 国外 的汽 车企 业 已 经 开发 出许 多安
然后由车道偏离评估算法对车道偏离的可能性进行 评估 ， 必要的时候通过显示界面 向驾驶员报警 。德 国的 Ｖ Ｍ Ｒ 智能 车系统 、 国的 Ｎ ｖ ｂ智能车 ａｏｓ 美 ａｌ ａ 系统 和意大利 的 Ａ Ｇ Ｒ Ｏ系统一 都 采用了计算机 视觉技术识别高速 公路车道标志线 的方法 ， 现智 实 能车辆高速导航 。 车道偏离预警算法 中比较重要的部分是根据采
态感知模块接收道路集合特征和车辆的动态参数 ，
１ 前言
高速公路上每年都会发生多起 由于驾驶员分散 注意力或是操作原 因所 引起 的交通事故。 ， 车道偏 离是其主要原因。车道偏离的定义是将车辆简化为 四个角点的矩形 ， 任何一个角点接触或是超过 了车 辆正在行驶的道路 的车道线 ， 就认 为车辆 目前正处
车道识别过程中搜索车道线的方法
车道识别过程中搜索车道线的方法
毕雁冰;管欣;詹军
【期刊名称】《汽车工程》
【年(卷),期】2006(028)005
【摘要】提出了一种在ROI(region ofinterest)即感兴趣区域中建立搜索窗口的车道识别算法,使其能够很好地处理非理想路况的各种不确定因素,并建立实时动态搜索窗口,除了能精确地追踪车道标志线之外,还能应用于弯路路况.运用LMedSquare曲线拟合算法提高了车道拟合过程的稳健性和精确性.由于ROI的建立,整个识别过程的计算量大大降低,适应实时性要求.
【总页数】4页(P439-442)
【作者】毕雁冰;管欣;詹军
【作者单位】吉林大学,汽车动态模拟国家重点实验室,长春,130022;吉林大学,汽车动态模拟国家重点实验室,长春,130022;吉林大学,汽车动态模拟国家重点实验室,长春,130022
【正文语种】中文
【中图分类】U4
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1.换车道过程中搜索车道线的一种方法 [J], 毕雁冰;管欣;詹军
2.基于启发式搜索的车道线识别算法研究 [J], 陈军;赵玉凡;徐友春;彭永胜;袁一
3.高速公路中搜索车道线的方法 [J], 胡庆新;吴林成;顾爱华
4.利用视觉传感器图像处理技术实现前方车道线识别方法研究 [J], 翟煕照;韩同群;杨正才
5.基于机器视觉的车道线识别方法 [J], 胡泽军;项新建;黄炳强;姚佳娜;王乐乐
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高速公路中搜索车道线的方法
高速公路中搜索车道线的方法
胡庆新;吴林成;顾爱华
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2010(026)022
【摘要】车道识别近年来越来越受到各方面的关注,本文提出一种车道线的识别方法,这种方法是基于CCD视觉传感器的,能够识别各种直道、弯道等各种弯曲角度的车道,并且能很好地处理外界环境的干扰.实验表明该方法对于车道线搜索可得到良好的效果.
【总页数】3页(P166-168)
【作者】胡庆新;吴林成;顾爱华
【作者单位】230009,合肥,合肥工业大学计算机与信息学院;230009,合肥,合肥工业大学计算机与信息学院;230009,合肥,合肥工业大学计算机与信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP317.4
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5.面向高速公路的快速车道线检测方法 [J], 陈韦良; 朱晓欣; 张彬腾; 张宁; 袁敏
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
自动驾驶环境传感器是如何检测车道线类型的有哪些判断逻辑
自动驾驶环境传感器是如何检测车道线类型的有哪些判断逻辑
自动驾驶环境传感器通常通过图像和激光雷达来检测车道线类型。
以下是一些常见的判断逻辑和方法：
1. 图像处理：通过车载摄像头获取道路图像，并使用图像处理算法进行车道线检测和识别。
常用的算法包括边缘检测、霍夫变换和分割算法等。
通过分析图像中的特征，如亮度、颜色、纹理等，可以判断车道线的类型和位置。
2. 色彩识别：车道线通常会使用白色或黄色进行标记。
传感器可以通过颜色识别算法来检测不同颜色的车道线。
例如，利用色彩阈值化和颜色空间转换等方法，可以将车道线从其他场景中分离出来。
3. 线条特征分析：车道线通常表现为一条或多条线条，传感器可以通过分析线条的形状、长度、宽度等特征来判断车道线的类型。
例如，实线通常较长且宽度均匀，而虚线则交替出现较短的线段。
4. 上下文信息：除了车道线本身的特征，传感器还可以利用上下文信息来判断车道线的类型。
例如，感知其他车辆和交通标志的位置和行驶方向，可以帮助判断车道线的功能和类型。
需要注意的是，自动驾驶环境传感器通常采用多传感器融合的方式来进行车道线检测和判断。
例如，将图像数据和激光雷达数据进行融合，可以提高车道线检测的精度和可靠性。
此外，环境条件的变化（如光照、天气）和道路标记的多样性也可能对车道线检测造成挑战，因此算法和模型的鲁棒性和健壮性也是需要考虑的重要因素。
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由世界坐标系下车道标志线宽度经过透视变换得
到 。假设车体坐标系下车道标志线块状结构宽度为
ν′i ,则二者的变换关系可以表示为
ν i
= F (ν′i , i)
式中 F表示标志线宽度从车体坐标系到图像坐标
系的透视变换关系 ,在图像坐标系下 , RO I宽度变化
的基本规律是下宽上窄 。
在 RO I中建立 5个搜索窗口 (图 3 ) ,每个窗口
首先从彩色图像中提取有用的颜色通道如 R、 G、HSV 的 H通道等形成灰度图像 ,其次滤波 、进行 Canny边缘锐化 ,然后进行阈值化分割得到二值道 路图像 。二值化后像素值 0 表示非边缘点 , 255 表 示边缘点 。在二值图像中运用搜索窗口进行车道标 志点搜索 ,最后进行车道线拟合 。
图 5为文中算法的试验结果 。从图中可以看 出 ,该算法能够比较准确地对路边线进行识别 ,并能 够准确地拟合出车道标志线 。由于主要对 RO I内 的边缘点进行计算 ,因此不仅能够减少计算量 ,而且 能够保证准确度 。运用 LMedSquare曲线拟合算法 克服了噪声的影响 。
2006年 (第 28卷 )第 5期
汽 车 工 程 Automotive Engineering
2006 (Vol. 28) No. 5
2006096
车道识别过程中搜索车道线的方法 3
毕雁冰 ,管 欣 ,詹 军
(吉林大学 ,汽车动态模拟国家重点实验室 ,长春 130022)
[摘要 ] 提出了一种在 RO I( region of interest)即感兴趣区域中建立搜索窗口的车道识别算法 ,使其能够很好 地处理非理想路况的各种不确定因素 ,并建立实时动态搜索窗口 ,除了能精确地追踪车道标志线之外 ,还能应用于 弯路路况 。运用 LM edSquare曲线拟合算法提高了车道拟合过程的稳健性和精确性 。由于 RO I的建立 ,整个识别 过程的计算量大大降低 ,适应实时性要求 。
车道偏离预警算法中比较重要的部分是根据采 集到的图像信息 ,通过边线上探测点而拟合出车道 线 。但是在此过程中由于图像上的噪声 ,车道线因 磨损而导致的清晰度降低等问题往往使得最终不能 够得到准确的结果 ,如何快速简洁地探测出车道线 就成为需要首先解决的问题 。作者提出在感兴趣区 域 (RO I, region of interest)中建立搜索窗口的方法 , 使得计算量大大减少 ,并对车道线识别过程中出现
[ Abstract] A lane detection algorithm is brought forward, which set searching w indow s in region of interest (RO I). The algorithm can better deal w ith the uncertainty factor of road surface, and establish real2time dynam ic searching w indow s. B esides tracking lane mark line more accurately, it can also be app lied to curved road condi2 tions. The app lication of least median square (LmedS) curve fitting algorithm imp roves the robustness and accuracy of m ark line fitting. W ith the introduction of RO I, the computing effort in searching p rocess can be reduced greatly, so meeting the real2tim e requirements.
曲线的距离大小 。选择其中最
的几何解释
小值对应的拟合曲线 L2 ,并依据所有数据点到 L2 的 距离来选择一个最佳子集 。如果距离小于一定的阈 值 ,将该点纳入最佳子集 ,图 4中用圆圈出的点是被 排除的数据 。考察完所有数据点后 ,对最佳数据子 集的数据进行最小二乘拟合 ,获得最终拟合结果 ,如 图 4中曲线 L。
3 国家自然科学基金资助项目 (59775027) 、高等学校骨干教师计划资助项目 ( GG - 580 - 10183 - 1995)资助 。 原稿收到日期为 2005年 4月 21日 ,修改稿收到日期为 2005年 9月 14日 。
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式中 m s 为要使用的最小子集数目 ; ε为噪声点比
例 ,即在给定数据点集中噪声点的比例 ; s为数据子
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理想情况下 ,每个数据子集都应该加以考虑 。 由于实时性要求 ,只能使用尽可能多的数据子集 ,使 得拟 合 结 果 达 到 尽 可 能 高 的 可 信 度 H (如 H = 0195) 。采用如下公式计算达到该可信度所需要的 最小的数据子集数 。
lg ( 1 - H )
ms
= lg[ 1 -
( 1 - ε) s ]
之间的距离由下至上逐步缩小 ,以适应道路的方向
变换 。每部分拥有各自的边线参数 ,各部分所获得 的像素都仅能够为该部分组成直线所使用 。RO I的 位置首先根据车辆位置确定 ,当搜索到车道线 ,确定 搜索窗口位置之后由搜索窗口的位置确定 。RO I的 中心位置为第 3 个搜索窗口的中心位置 。一旦在 RO I中搜索到车道线 ,就在车道线位置建立搜索窗 口 ,下一次只需要对搜索窗口的图像信息进行实时 处理 。当车道线的位置改变时 ,通过下式对搜索窗 口进行调整
M J = m in m j =1, 2, …, m s j 冗余度标准差的初始估计可以表示为
σ 0
= 114826
1+
5
MJ
n- p
利用该标准差可以为每个数据点赋予一个权系
数 ,权系数由下式定义
ω i
=
1 | m | i ≤ 215σ0 0 其它
则标准差的最终估计表示为
σ3 0
=
n
n
∑ ∑ (ωi d2i ) /
程:
( 1)初始化参数向量
_
sj;
( 2)计算每个点对于
( 3)查找冗余度平方
d2i 的中
值
m j ,即
mj
=
i
=
m ed
1, 2, …,
n
d2i
。
最佳数据子集的选择通过最小中值过程和一个
噪声点去除过程后完成 。根据以上过程每个子集对
应有一个中值冗余度平方 m j,其中最小值 M J 为
基于视觉的车道偏离预警系统 [ 2 - 3 ] ,可以划分 为 3部分 :道路和车辆状态感知模块 、车道偏离评价 算法和信号显示界面 。系统运行的基本过程是 :状
态感知模块接收道路集合特征和车辆的动态参数 , 然后由车道偏离评估算法对车道偏离的可能性进行 评估 ,必要的时候通过显示界面向驾驶员报警 。德 国的 VaMoR s智能车系统 [ 4 ] 、美国的 Navlab智能车 系统 [ 5 ]和意大利的 ARGO 系统 [ 6 ]都采用了计算机 视觉技术识别高速公路车道标志线的方法 ,实现智 能车辆高速导航 。
ω i
-
p
i =1
i =1
至此可以利用
σ3 0
排除噪声点 , 凡是冗余度超过
k
倍 (比如 k = 1196)σ03 的数据点视为噪声点 。排除 噪声点之后 ,剩余数据构成的子集即最佳子集 ,使用 最小二乘原理进行曲线拟合即可以得到边缘曲线 。
4 试验结果
应用在 RO I中建立搜索窗口的算法通过 V isual C + +实现了对复杂路况下车道线的识别 。当搜索 窗口的位置被初始化以后 ,对 RO I内的图像进行识 别 ,识别过程大致可分为灰度转换 、滤波 、图像锐化 、 边缘点搜索 、拟合中线 5个步骤 。
对于搜索窗口所搜索到的车道线边缘点 ,为了 减少阴影等噪声的影响 ,设立一个常数阈值 ,低于该 阈值的像素都设为该常数 。对于 RO I中的边缘特 征点 ,运用 LM edSquare曲线拟合技术将其拟合成为 车道曲线 。
3 LM edSquare曲线拟合基本原理
LM edSquare是一种随机采样算法 ,其核心思想
关键词 :车道偏离预警系统 ,车道识别 ,搜索窗口 , LM edSquare曲线拟合
A M ethod of M ark L ine Searching in Lane Detection Process
B i Yanb ing, Guan X in & Zhan Jun
S ta te Key L abora tory of A u tom obile D ynam ic S im ulation, J ilin U n iversity, Changchun 130022
Keywords: Lane departure warn ing system , Lane detection, Search ing w indows, LM edS curve f itting
1 前言
高速公路上每年都会发生多起由于驾驶员分散 注意力或是操作原因所引起的交通事故 [ 1 ] ,车道偏 离是其主要原因 。车道偏离的定义是将车辆简化为 四个角点的矩形 ,任何一个角点接触或是超过了车 辆正在行驶的道路的车道线 ,就认为车辆目前正处 于车道偏离状态 。对此各个汽车企业 、研究所展开 了广泛的研究 ,国外的汽车企业已经开发出许多安 全产品 。车道偏离预警系统就是这些安全产品的主 流 ,它能够在驾驶员发生车道偏离之前给予预警 。