基于机器视觉的多车道线检测和分类算法

作者：朱贤臻; 魏霞; 黄德启

来源：现代电子技术, 2022, 45(23): 49-54.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2022.23.010

• 机器视觉
• 车道线检测
• Gamma校正
• Gabor滤波器
• Hough变换
• 直方图
• 截距约束

为解决机器视觉在多车道线检测时出现车道线漏识别、误识别、分类难和准确率低等问题，提出一种检测多车道线和快速分类的方法。首先获取原始图像的感兴趣区域并使用Gamma校正增强多车道线特征信息；然后使用多相位Gabor滤波器叠加滤波图像提取车道线纹特征，获得其边缘梯度；接着基于改进带多参数Hough变换提取出直线线段，基于累加角度值的直方图和双截距约束法实现多车道线快速分类；最后只需提取出线段上少量关键点，通过最小二乘法拟合出完整的车道线，生成动态有效的检测区域，减小后续检测时间。实验结果表明：该设计算法在Tusimple数据集与实际拍摄拥挤、夜间环境的道路中进行验证，识别准确率分别为95.4%,96.22%和95.22%，高于其他常用方法；该算法充分利用车道线多个特征信息，不易受检测环境变化带来的影响。

• 单位
  新疆大学