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针对夜间获取的车道图像对比度低的问题,提出了一种基于自适应阈值分割的夜间车道标识线识别算法。首先,对预处理后的图像进行分块拉伸以增强边缘信息。再结合Otsu门限法和邻域中值法,通过加权分配获取自适应阈值,对车道图像进行分割。最后,采用分区域搜索方式,利用Hough变换精确地提取车道标识线。现场实测表明,针对结构化道路的车道线,论文采用的车道线提取方法准确率高且实时性好。 相似文献
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王全 《计算机与数字工程》2014,(11):2164-2167
对基于单目视觉的车道线检测技术进行研究,针对复杂环境中车道线检测易受图像中其它直线段的影响而出现较多误检测的问题,提出一种改进算法。首先将车道线图像灰度化,采用中值滤波去除图像噪声;再次,采用Canny算子和OTSU方法进行边缘增强和图像二值化;最后,使用改进的Hough变换进行车道线检测。实验结果表明,该方法可以有效地滤除其它直线段的影响,在复杂环境中获得良好的车道线检测效果。 相似文献
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为提高车道线检测的精度和实时性,提出了一种基于直线模型的实时车道线检测方法.采用改进的Sobel算子进行边缘检测,利用自适应双阈值的方法进行图像的二值化.对基于Hough变换的车道线检测方法进行了改进,令识别视觉效果大大提升.并利用Kalman滤波器来动态确定感兴趣小窗口的大小和位置,实现后续帧道路图像的跟踪.实验结果表明,该方法准确性高,具有较好的实时性和鲁棒性. 相似文献
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自动驾驶与辅助驾驶中对车道线检测的要求都是极高的.传统车道线检测中对感兴趣区域的划分主要是粗略的截取图像的下三分之二处,导致对一些特殊场景的适用性不高.本文为了更精确的检测出车道线,在传统的车道线检测基础上提出将感兴趣区域进行动态划分,通过行灰度值和列灰度值剔除图像上部天空和左右风景的无关信息.通过实验表明,上诉方法在... 相似文献
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车道线的检测是汽车高级驾驶辅助系统中的重要组成部分.为了提高车道线检测的准确率,论文提出使用颜色阈值分割法检测车道线.首先对采集到的视频图像使用高斯滤波去噪,然后进行颜色空间转换,从RGB转换到HSV,再选取合适的颜色阈值对图像进行分割来实现目标识别(车道线).目标区域运用Canny算子进行边缘检测,最后使用霍夫变换对... 相似文献
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为了解决缩微交通环境下的车道标识线检测问题,提出了一种数学形态学与概率霍夫变换相结合的车道标识线检测方法。首先运用灰值腐蚀膨胀对道路图像进行滤光处理,去除光照影响,然后利用自适应阈值二值化图像,最后利用概率霍夫变换寻找车道标识线。实验结果表明,在缩微交通环境下该方法能够准确地检测出车道标识线,具有很强的鲁棒性。 相似文献
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基于改进Hough变换的车道线检测技术 总被引:2,自引:0,他引:2
为提高车道线识别的实时性和可靠性,提出了一种基于改进Hough变换的车道线检测方法;在图像预处理时对不同光照图像进行分类处理,得到二值化图像;利用极角约束Hough变换进行车道线初始定位;根据前一帧图像信息使用基于动态ROI的Hough变换进行车道跟踪;算法加入了车道线检测失效判别模块,以提高检测的可靠性;由于该方法减少了图像空间中被投票的目标点数,缩小Hough变换的投票空间,在一定程度上提高了车道检测的实时性和稳定性;实验结果表明,在结构化道路上,对于不同的路况,算法均具有较好的实时性和鲁棒性。 相似文献
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一种用于高速公路的快速有效的车道线识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种针对高速公路的车道线检测与跟踪方法;在图像预处理中采用基于采样的自适应阈值以满足不同光照条件下的使用要求,采用霍夫变换(HT,Hough Transform)进行车道线初始检测,车道线跟踪利用Kalman预测参数动态建立感兴趣区域(ROI,Region of Interest),用扫描线法搜索车道线边界点,在车道线间断区域利用Kalman预测器定位车道线边界;设计了一个失效判别模块,验证跟踪结果,当跟踪失败时,重新启动初始检测算法进行识别;实验结果表明,对于不同的车道线种类和在大部分车道线被前方车辆遮挡的条件下,该算法均具有较高的实时性和鲁棒性。 相似文献
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车道标识线识别和跟踪方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
为了得到比较理想的道路图像中车道标识的边缘,文中采用了基于二维直方图熵最大化的车道标识边缘提取方法。对此边缘图像采用定向边界跟踪方法提取出车道标识特征点,对这些特征点采用线性回归技术就可以得到车道标识线参数,从而完成对道路图像中的车道标识线的识别,并且文中还采用了建立梯形的感兴趣区域的办法实现了对车道标识线的实时跟踪。 相似文献
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车道线检测是智能辅助驾驶算法中的核心算法之一。为了解决基于传统霍夫变换的车道线检测算法检测效率低下等问题,提出一种基于级联霍夫变换的快速车道线检测算法。该算法首先对视频帧进行ROI选取、滤波、边缘检测、非极大值抑制等预处理,然后使用基于平行坐标系的映射将原始图像转换到参数空间,完成点到线、线到点的映射,接着再使用一次映射,最终实现点到点、线到线的映射,以此快速提取车道线消失点,并根据消失点位置扫描实际车道线,实现车道线的提取。该算法在点的映射过程中,坐标值始终是线性变换,克服了传统霍夫变换在映射过程时需对每一个点进行极坐标转换的缺点,计算更简单,运算效率更高。仿真实验表明,文中提出的改进算法比传统霍夫变换运算速度提高了31%,准确率提高了6.2%,检测效果有明显提高,可广泛应用于智能辅助驾驶中。 相似文献
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道路区域分割的车道线检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了满足无人驾驶车在高速公路行驶的实时性和鲁棒性要求,提出了一种基于道路区域分割的车道线检测方法.该方法分道路区域分割和车道线检测2个阶段.在道路区域分割阶段,首先提取的道路颜色值,然后在二值边缘图像中搜索连通域,通过将连通域的颜色特征值与道路颜色特征值比较来快速定位道路区域,并将这一区域划定为车道线检测的感兴趣区域.车道线检测阶段则使用改进的概率Hough变换方法提取车道线点,并使用最小二乘法对车道线点集进行拟合,获得车道线模型的参数.实验证明该方法相比传统的利用标准Hough变换算法准确率提升23%,有效地排除了道路区域外的直线像素干扰,具备较好的鲁棒性和实时性. 相似文献
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针对复杂环境下车道线检测算法鲁棒性和实时性差的问题,提出一种基于边缘方向连续性的车道线快速检测算法.首先,为解决复杂光照下黄色车道线模糊不清的问题,采用Lab色彩空间中b分量与灰度图像加权的方法增强黄色车道线的对比度;为获得上升沿和下降沿的连续直线轮廓区域,选择合适掩膜遍历边缘点,剔除非连续干扰边缘;为拟合出正确车道轮廓,经过曲直判定后,采用改进的Hough变换和最小二乘法检测车道线.实验结果表明,在多种复杂环境下,本文算法仍能满足车道线检测的准确性和实时性要求. 相似文献