基于視覺的車道線檢測與識別.pdf

1、困擾當今國際交通領(lǐng)域的三大難題:交通安全、交通堵塞以及環(huán)境污染，其中尤其以交通安全問題最為嚴重。研究表明，采用智能交通技術(shù)提高道路管理水平后，每年僅交通事故死亡人數(shù)就可以減少30％以上。
　　 汽車輔助駕駛系統(tǒng)的開發(fā)得到了越來越多人都的關(guān)注。車道線的檢測系統(tǒng)就是汽車輔助駕駛系統(tǒng)的一部分。它是后續(xù)的車道保持輔助、偏離車道警告、換道輔助等功能的基礎(chǔ)，幫助確保駕駛員在車輛駕駛的過程中操作更加便捷，更加安全。
　　 本文是以車道

2、線的檢測作為研究目標，圍繞這一目標設(shè)計出相應(yīng)的檢測算法，能夠快速有效的從彩色道路圖片中將車道線檢測出來。
　　 車道線的檢測過程主要分為五個大的部分，分別為目標粗提取，提取邊緣線信息，Hough變換檢測直線，直線型車道線檢測和虛線型車道線檢測。其中目標粗提取中選用了圖像感興趣區(qū)域的選定，色彩空間模型的變換，在V值的灰度圖中選擇迭代閾值法對圖像進行初步分割，得到包含我們所需的目標的二值圖，其中也包括了大量的背景噪音。比較各個邊緣檢

3、測算子的效果，選擇效果最佳的算子，得到灰度圖邊緣信息，但是得到的邊緣線仍然不完整不封閉，再利用跟蹤法得到目標連通域的邊緣線。接著對邊緣信息進行Hough變換，將有相同斜率的點連成Hough直線，利用閉操作獲得封閉的連通域，將閉合的連通域進行極坐標系下角度theta的歸類，剔除沒有霍夫直線和包含水平或豎直的直線的邊緣線，得到實線型車道線，進而得到行車區(qū)域，在區(qū)域內(nèi)檢測虛線型車道線。
　　 本文是在Matlab平臺上實現(xiàn)算法設(shè)計，從