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《吉林大学》 2016年
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基于RANSAC抛物线拟合的实时车道线检测和类型识别算法

宫小虎  
【摘要】:随着社会的发展,生活节奏的加快,汽车是人们提高效率、方便生活的重要工具,但同时也带来了更多的安全隐患和交通问题。智能车辅助驾驶系统可以提醒和帮助驾驶人做出正确的操作,减少车辆拥堵、车祸等现象的发生,无人驾驶汽车更是将人们的生活变得更加智能化。车道线检测是车道偏离预警的一部分,主要是通过车载相机传入的视频帧经过多种图像处理算法之后,能够实时的检测出图像中出现的车道线,当车辆发生偏移,将要越过车道线时,能够及时提醒驾驶员,起到保护的作用。车道线检测亦可以作为实现车辆无人驾驶的一个重要环节,它包含在辅助驾驶系统中,无人驾驶汽车主要是通过多种雷达扫描有形体的障碍物,车辆,道路等信息通过处理后,利用路径规划的相关算法,决定汽车的行驶路线,以及汽车的运动状态,如加速超车,减速,停车,转弯,掉头等自动化操作,通过车载相机的输入以及计算机视觉图像处理相关技术检测车道线,车辆等信息,由于只通过图像来实现无人驾驶虽然成本很低,但准确度达不到可以实际运行的要求。由于雷达测量的准确性,因此要以雷达计算出的道路信息为主,图像处理技术为辅,实现车辆无人驾驶。本文通过车载相机传入的图像,平滑滤波后首先根据相机位置及内参进行逆透视投影,将投影结果利用Canny算子进行边缘检测,之后通过Hough变换检测边缘图像中的直线,将检测出的直线根据中点位置进行分组,找到车道线可能出现位置的外接矩形,利用区域随机抽样一致性算法对其中的关键点进行抛物线拟合处理,最后将白平衡处理后的彩色图像进行等分阶梯式颜色比较,以此来判断车道线的类型。本文提出的算法可以检测图像中出现的多条车道线,并识别车道线类型,包括(白色实线,白色虚线,黄色实线,黄色虚线),且可以满足实时性要求。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U463.6;TP391.41

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