基于图像处理的车道线识别技术研究

发布时间：2025-03-30 01:36

　　 随着汽车智能化与网联化的发展，在未来智能网联汽车必将占据主流汽车消费市场，因此智能汽车的交通安全受到人们更多的重视，车道偏离预警系统是实现自动驾驶的核心技术之一，该系统的实现能够有效降低交通事故发生的概率。车道偏离预警系统主要由车道线检测系统和车道线追踪系统组成，车道线的准确识别对智能驾驶的实现具有重要意义。为了提高车道线识别技术的准确性，本文提出了一种基于Hough霍夫变换的车道线检测算法，文中设计的车道线识别算法可以为自动驾驶汽车提供可靠的车道线数据信息。

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【部分图文】：

图1 车道检测流程图

车道线检测任务受很多因素的干扰，如天气、光照变化、障碍物部分遮挡等不可避免的因素，导致人们在过去的一段时间内进行着不断的技术改进。本文运用计算机视觉领域的图像处理技术来对车道线进行检测和识别任务，如图1所示。1车道线边缘检测

图2 图像灰度化处理图

调用OpenCV中的cvtColor（）函数，能够方便地对图像进行灰度化处理，如图2所示。对于灰度化之后的图像，为了精确的从中提取车道线的数据信息，对灰度图进行了边缘检测处理。由于Canny边缘检测算法[2]能够尽可能地标出图像中的实际边缘且与实际边缘尽可能接近，并且图像中的边缘....

图3 canny边缘检测图

在OpenCV函数库中用到了Canny函数，通过调整阈值获得想要的图像。通过阈值的改变，可以渐渐过滤掉一些背景；当阈值选择过大时，也会将图像的特征完全损坏。本文中Canny函数的高低阈值经过调整最后设置为70和120，灰度图经过Canny边缘检测后的图像如图3所示。通过进行阈值的....

图4 ROI区域图

通过Canny边缘检测算子处理后的图像中含有较多的事物因素，会对接下来的车道识别任务的准确性造成干扰。为了去除掉这些不感兴趣的区域，有效提高检测效率与速度，进行了感兴趣区域[3]的确定。在车道检测中，只关心车道线，由于视觉采集仪相对于车的位置是固定的，而自动驾驶汽车相对于车道的左....

本文编号：4037979