关于直线模型下车道线识别算法的研究

简介：
本研究聚焦于直线模型下的车道线识别技术，旨在开发高效的算法以提高自动驾驶及辅助驾驶系统的安全性与可靠性。通过对不同道路环境中的数据进行分析和实验验证，优化现有算法性能，为智能交通系统提供技术支持。 为了更好地满足车道标志线识别算法的实时性和鲁棒性要求，本段落提出了一种新的、有效的车道标志线识别方法。首先将图像灰度化以简化计算复杂度，并通过中值滤波去除采集过程中引入的噪声。 接着应用方向可调滤波器进行边缘提取，在此之前对原图划分感兴趣区域并利用边缘分布函数确定初始方向角，从而优化了检测效果和准确性。此外，本段落提出了一种基于梯度加权霍夫变换的方法来识别车道标志线，并通过建立一个动态的梯形兴趣区实现对其实时跟踪。 实验部分在多段实地采集视频上验证了该算法的有效性，结果表明这种方法不仅简化了特征参数估计过程而且显著缩短了执行时间。此外，在不同环境条件下均表现出良好的稳定性与鲁棒性。 综上所述，本段落提出的车道线识别方法结合图像预处理、方向可调滤波器技术、边缘分布函数以及梯形兴趣区等手段有效提升了自动驾驶系统中车道标志线检测的性能表现，为实际应用提供了重要参考。该研究具有创新性和实用性，在智能交通和自动驾驶领域展现出广泛的应用前景。