基于平行Snake耦合Kalman滤波器的车道线检测算法

作者：范晖; 夏清国

来源：电子测量与仪器学报, 2019, 33(02): 101-109.

DOI：10.13382/j.jemi.B1801748

• 车道线检测
• 平行Snake
• Kalman滤波器
• 车道线鸟瞰图

针对当前车道线检测算法中易受到车道线磨损、遮挡、阴影等影响,导致检测算法精度不高,鲁棒性不强,提出了平行Snake耦合Kalman滤波器的车道线检测方案。首先,为了获得道路左右边界的平行属性,引入期望最大化(EM)算子,通过最小化目标函数来估计消失点,并估算其单应矩阵;并在齐次坐标空间中进行单应性变换,将车道线透视图转变为鸟瞰图。然后,通过参数预测算子建立车道模型,将平行性约束添加到主动轮廓模型(Snake)中,构建了一种平行Snake车道线检测方法。在平行Snake方法中,为了克服图像梯度低时Snake无法有效收敛到车道边界,引入了膨胀力,将两条平行的主动轮廓往道路的左右两边推挤,最终收敛到道路的左右边沿。最后,考虑到前后帧之间参数的连续性,采用Kalman滤波器进行跟踪优化,并抑制噪声,提高算法对车道线的识别精度。实验结果表明,与当前常用的车道线检测算法比较,提出的方案在精度与鲁棒性均得到改善,在阴影、光照变化、边界破损等车道数据集上取得了良好的性能。

• 单位
  西北工业大学; 西京学院