基于單目視覺(jué)的車(chē)道線檢測(cè)與識(shí)別.pdf

1、統(tǒng)計(jì)表明，許多的交通事故是由于司機(jī)疏忽或疲勞駕駛引起的。汽車(chē)輔助駕駛系統(tǒng)正是被設(shè)計(jì)用來(lái)在汽車(chē)將要駛離車(chē)道或發(fā)生碰撞時(shí)警告司機(jī)，以幫助其保持車(chē)輛安全行駛，避免事故發(fā)生。而車(chē)道線檢測(cè)與識(shí)別是實(shí)現(xiàn)這一技術(shù)的首要問(wèn)題。因此本文圍繞基于單目視覺(jué)傳感器的車(chē)道線檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了深入研究。
　　論文的研究?jī)?nèi)容主要包括：視頻采集、圖像預(yù)處理、車(chē)道線特征提取、車(chē)道線擬合、車(chē)道偏離預(yù)警五個(gè)方面的內(nèi)容?；谖④浀腣FW(VideoforWindows

2、)視頻軟件服務(wù)包，提出了新的視頻開(kāi)發(fā)接口，實(shí)現(xiàn)視頻流的實(shí)時(shí)采集，然后將采集圖像以JPEG格式保存，它是后續(xù)算法處理的基礎(chǔ)。
　　圍繞基于單目視覺(jué)的車(chē)道線檢測(cè)技術(shù)，采用了新的基于B-Spline的2D車(chē)道線模型，并假設(shè)道路邊界在平面圖上是平行的，該模型可以處理更多道路結(jié)構(gòu)。利用透視平行線的知識(shí)將車(chē)道左右邊界檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為車(chē)道中線檢測(cè)問(wèn)題，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)車(chē)道線檢測(cè)算法的有效改進(jìn)和處理。
　　根據(jù)道路圖像中車(chē)道線的邊緣檢測(cè)效果顯著特

3、性，采用Canny算子得到梯度變化較大區(qū)域。針對(duì)車(chē)道線可能存在的曲率現(xiàn)象，使用了對(duì)車(chē)道線感興趣區(qū)域水平切割的解決方法。該方法利用透視投影特點(diǎn)，在圖像平面上找出路面與天空的水平（消失）線，以此切割圖像確定車(chē)道線感興趣區(qū)域。
　　對(duì)車(chē)道線提取問(wèn)題在CHEVP(Canny/HoughEstimationofVanishingPoints)算法基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)。對(duì)車(chē)道線感興趣區(qū)域的確定采用了根據(jù)圖像特征自動(dòng)調(diào)節(jié)水平線位置的解決辦法。使用了

4、參數(shù)可自調(diào)節(jié)的Hough變換檢測(cè)直線算法，并將像素的梯度值作為直線的權(quán)值。提出一個(gè)約束條件去除干擾直線，使每塊圖像得到唯一一對(duì)直線作為預(yù)估車(chē)道線邊界。
　　根據(jù)預(yù)估車(chē)道線邊界提出了中線構(gòu)建方法，采用B-Spline曲線模型將中線及車(chē)道左右邊界擬合為光滑的曲線。最后以車(chē)道中線的方向與當(dāng)前汽車(chē)行駛方向的夾角作為依據(jù)，來(lái)判斷是否進(jìn)行車(chē)道偏離預(yù)警。
　　大量的實(shí)驗(yàn)表明該算法有效，具有較好的魯棒性，同時(shí)對(duì)視覺(jué)導(dǎo)航領(lǐng)域的研究也有一定的借