基于机器视觉的车道线检测与车道偏离预警技术研究

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随着我国车辆保有量的快速增长,道路交通安全已经成为人们日益关心的问题。道路交通事故大多是由于驾驶员的疏忽造成的,其中很多交通事故是由于车辆发生横向偏移导致的。车道偏离预警技术在车辆发生横向偏移时发出报警提醒驾驶员及时修正驾驶行为,从而有效避免车辆横向偏移导致的交通事故。本文对车道偏离预警系统的研究主要集中在车道线检测拟合和偏离预警策略两项关键技术上。本文主要研究工作如下:(1)道路图像预处理模块提出两步感兴趣区域提取法和基于颜色分量的灰度化方法以及改进的Otsu二值化法,并且进行感兴趣区域提取、灰度化、图像平滑、边缘提取、二值化等预处理操作。(2)基于Hough变换的缺点提出具有约束的概率Hough变换检测算法检测直线车道线,基于改进RANSAC算法和抛物线模型实现弯曲车道线的检测。为更加准确的适应实际驾驶环境,提出基于动态划分远近视场的直线-抛物线模型。(3)提出基于车辆当前横向偏移量和车道线斜率变化的车道偏离预警模型,并通过实车实验对该模型进行验证。景逸S50 EV实车实验和加载录制道路视频验证表明本文核心算法能很好的检测车道线并且车辆发生偏离时能及时发出预警,具有较好的鲁棒性和实时性。
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