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實(shí)時車道標(biāo)記檢測

對于自動導(dǎo)航來說，實(shí)時處理是非常重要的技術(shù)。提出了一種實(shí)時檢測車道標(biāo)記的方法，利用并行處理的優(yōu)勢。由于關(guān)注區(qū)域受約束于當(dāng)前車輛的速度，因此利用道路標(biāo)記和路面顏色的不同，可以對圖像進(jìn)行分片化處理。整個處理過程分為3部分：①基于顏色概率檢測道路標(biāo)記；②布置了一個距離聚類分析算法，用來定義表面層；③使用曲線擬合的方法將車道線的參數(shù)從圖像中提取出來。在一個數(shù)據(jù)集上對這種方法進(jìn)行了測試，并且證明了其有效性。

系統(tǒng)使用的相機(jī)布置在車輛頂棚上，并且向下有一個9°傾角，這樣有助于獲取更多的有關(guān)路面信息，同時減少類似天空和建筑等無用信息的干擾。當(dāng)車速不同時，預(yù)警時間內(nèi)車輛向前行駛的距離也會不同，在圖像中受關(guān)注的區(qū)域也有所不同。文中所提出的方法根據(jù)車輛的速度確定關(guān)注區(qū)域的范圍，速度大時關(guān)注范圍就大，速度小時關(guān)注范圍就小，這樣不但能提高檢測精度，而且能提高計算速度。對關(guān)注區(qū)域范圍的圖像進(jìn)行二值化處理，可以將車道標(biāo)記和道路表面初步分離開，便于后續(xù)的特征提取操作。特征提取階段首先提取近視場直線區(qū)域，然后提取遠(yuǎn)視場曲線區(qū)域，這樣就能夠獲得帶有曲率的車道線。測試結(jié)果顯示，所提出算法的檢出率高于90%。

Alexander Filonenko et al. Cybernetics (CYBCONF), 2015 IEEE 2nd International Conference.

編譯：王也