發(fā)布時間：2025-03-30 01:36

　　 隨著汽車智能化與網(wǎng)聯(lián)化的發(fā)展，在未來智能網(wǎng)聯(lián)汽車必將占據(jù)主流汽車消費市場，因此智能汽車的交通安全受到人們更多的重視，車道偏離預警系統(tǒng)是實現(xiàn)自動駕駛的核心技術(shù)之一，該系統(tǒng)的實現(xiàn)能夠有效降低交通事故發(fā)生的概率。車道偏離預警系統(tǒng)主要由車道線檢測系統(tǒng)和車道線追蹤系統(tǒng)組成，車道線的準確識別對智能駕駛的實現(xiàn)具有重要意義。為了提高車道線識別技術(shù)的準確性，本文提出了一種基于Hough霍夫變換的車道線檢測算法，文中設計的車道線識別算法可以為自動駕駛汽車提供可靠的車道線數(shù)據(jù)信息。

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

圖1 車道檢測流程圖

車道線檢測任務受很多因素的干擾，如天氣、光照變化、障礙物部分遮擋等不可避免的因素，導致人們在過去的一段時間內(nèi)進行著不斷的技術(shù)改進。本文運用計算機視覺領(lǐng)域的圖像處理技術(shù)來對車道線進行檢測和識別任務，如圖1所示。1車道線邊緣檢測

圖2 圖像灰度化處理圖

調(diào)用OpenCV中的cvtColor（）函數(shù)，能夠方便地對圖像進行灰度化處理，如圖2所示。對于灰度化之后的圖像，為了精確的從中提取車道線的數(shù)據(jù)信息，對灰度圖進行了邊緣檢測處理。由于Canny邊緣檢測算法[2]能夠盡可能地標出圖像中的實際邊緣且與實際邊緣盡可能接近，并且圖像中的邊緣....

圖3 canny邊緣檢測圖

在OpenCV函數(shù)庫中用到了Canny函數(shù)，通過調(diào)整閾值獲得想要的圖像。通過閾值的改變，可以漸漸過濾掉一些背景；當閾值選擇過大時，也會將圖像的特征完全損壞。本文中Canny函數(shù)的高低閾值經(jīng)過調(diào)整最后設置為70和120，灰度圖經(jīng)過Canny邊緣檢測后的圖像如圖3所示。通過進行閾值的....

圖4 ROI區(qū)域圖

通過Canny邊緣檢測算子處理后的圖像中含有較多的事物因素，會對接下來的車道識別任務的準確性造成干擾。為了去除掉這些不感興趣的區(qū)域，有效提高檢測效率與速度，進行了感興趣區(qū)域[3]的確定。在車道檢測中，只關(guān)心車道線，由于視覺采集儀相對于車的位置是固定的，而自動駕駛汽車相對于車道的左....

本文編號：4037979