基于多特征融合和窗口搜索的新型车道线检测算法

作者：蔡创新; 邹宇; 潘志庚; 刘志彬; 高尚兵

来源：江苏大学学报(自然科学版), 2023, 44(04): 386-391.

• 无人驾驶
• 车道线检测
• 多特征融合
• 单应性变换
• 窗口搜索

针对现有车道检测算法准确性和实时性较难平衡的问题，提出了一种基于多特征融合和窗口搜索的新型车道线检测算法.采用多边形填充方法确定车道线的感兴趣区域(region of interest, ROI),融合车道线的颜色、直方图和梯度特征，以消除ROI中的复杂背景.通过单应性变换得到车道线的二值图像，基于其像素密度分布寻找车道线初始位置，以窗口搜索方式提取整个车道线上的所有候选像素点.通过拟合像素点构建车道线数学模型.结果表明：提出的算法具有较高的准确性和实时性，算法对黄色车道线、树木阴影遮挡、光照变化、车道线缺损和地面交通标志干扰具有较好的鲁棒性.

• 单位
  淮阴工学院; 南京信息工程大学