基于机器视觉的车道线精确检测算法

作者：代少升^*; 肖佳伟; 熊昆; 吴云铎

来源：半导体光电, 2021, 42(06): 940-946.

DOI：10.16818/j.issn1001-5868.2021102802

• 车道线检测
• 感兴趣区域
• 霍夫变换
• DBSCAN
• 聚类

车道线检测是车辆智能驾驶系统的重要组成部分。针对传统的车道线检测方法精度低、实时性能差的问题,提出一种基于机器视觉的车道线精确检测算法。该算法采用车道内侧边缘线代表车道线,具体包括预处理和车道线提取两个步骤:预处理部分包括灰度化、Sobel边缘检测、ROI设定、二值化,最终得到车道线部分的二值图像;车道线提取部分包括图像切片、改进的Hough直线检测、DBSCAN直线聚类以及直线拟合,最终得到精确的车道边缘线信息。最后将算法应用于各种场景下的路况测试,实验结果表明:该算法的平均准确率为94.9%,平均处理时长为25.6 ms/f,具有很好的实时性和鲁棒性。

• 单位
  重庆邮电大学; 通信与信息工程学院