王超;王宇雷;姚峰;

• 1:中国矿业大学信息与控制工程学院

摘要(Abstract)：

车道线检测作为先进驾驶员辅助系统(ADAS)乃至智慧交通和无人驾驶的重要组成部分,极大改善了传统驾驶模式中"道路-驾驶员-汽车"的信息获取流程,提高驾车行为安全性。本文首先在预定区域内利用概率霍夫变换(Houghlines P)和最小距离法求解出消失点,以此为基础建立梯形DROI;并利用结构化车道的特征将图像分别转换到LAB与HSL颜色空间,提取出车道线;然后将图像进行垂直分割和小窗搜索找到车道线的位置;最后与车道模型进行匹配,进行车道线模型的更新与车道线的拟合。检测结果表明,该系统检测效果清晰,具有良好的鲁棒性与一定的实时性。

关键词(KeyWords)： 车道线识别;消失点检测;梯形DROI;最小二乘法;模型约束

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 中国矿业大学大学生创新基金资助大学生项目(DC201719)

作者(Authors): 王超;王宇雷;姚峰;

DOI: 10.19353/j.cnki.dzsj.2018.07.111

参考文献(References)：

• [1]孙伟,张小瑞,唐慧强,等.Hough变换和最小二乘拟合的车道线协调检测[J].光电工程,2011,38(10):13-19.
• [2]赵颖,王书茂,陈兵旗.基于改进Hough变换的公路车线快速检测算法[J].中国农业大报,2006,11(3):104-108.