基于自適應(yīng)區(qū)域的車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)研究.pdf

1、在中國(guó)乃至全球范圍內(nèi)，眾多的道路交通事故導(dǎo)致了很大的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。據(jù)估計(jì)，大約44％的車(chē)禍發(fā)生原因是由于車(chē)輛偏離正常車(chē)道。車(chē)道偏離警告系統(tǒng)（簡(jiǎn)稱(chēng)為L(zhǎng)DWS或RDWS）是根據(jù)車(chē)輛安全系統(tǒng)的特點(diǎn)和道路的基本規(guī)則設(shè)計(jì)出來(lái)的。它的主要功能是協(xié)助過(guò)度勞累或長(zhǎng)期單調(diào)駕駛的司機(jī)保持車(chē)輛在正確車(chē)道里穩(wěn)定的行駛。LDWS具有可以顯著提高車(chē)輛行駛的主動(dòng)安全性的潛力，已經(jīng)得到了國(guó)內(nèi)外的研究人員越來(lái)越多的關(guān)注。因此，LDWS系統(tǒng)具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值和市場(chǎng)潛

2、力。而LDWS系統(tǒng)的核心部分即是道路標(biāo)志線(xiàn)檢測(cè)的算法。
　　在本文中，我們研究了一個(gè)基于視覺(jué)圖像處理的車(chē)道檢測(cè)和識(shí)別方法。在這個(gè)算法中我們基于這樣一種車(chē)道模型:1.車(chē)道線(xiàn)的灰度高于道路的灰度值。2.車(chē)道線(xiàn)邊緣可以分段近似為直線(xiàn)。3.兩條車(chē)道之間保持有一定固定寬度。
　　在具體的算法中，首先，我們通過(guò)檢測(cè)輸入圖像的環(huán)境信息，通過(guò)檢測(cè)和分析圖像中的線(xiàn)段，得到一個(gè)自適應(yīng)的矩形區(qū)域，我們將這個(gè)區(qū)域稱(chēng)為特定假設(shè)感興趣區(qū)域(Assump

3、tive ROI)。A_ROI將在不知道具體的車(chē)道所在位置的前提下，自適應(yīng)的包含大多數(shù)的車(chē)道信息。通過(guò)設(shè)置感興趣區(qū)域，對(duì)圖像的運(yùn)算時(shí)間與算法執(zhí)行效率都有很大提升。然后，一系列的算法用來(lái)將這個(gè)區(qū)域內(nèi)的車(chē)道信息分割與處理，這里我們用到了大津法閾值分割算法(OTSU)先進(jìn)行閾值分割出可能的車(chē)道信息。然后將這個(gè)分割出的二值圖像經(jīng)中值濾波和形態(tài)學(xué)處理，去除多數(shù)的噪聲和錯(cuò)誤直線(xiàn)。然后我們將分段再次設(shè)置感興趣區(qū)域(Segment ROI)，在新的S_