基于单目视觉的智能车车道线识别算法＊

石金虎，金辉，王迪

（辽宁工业大学汽车与交通工程学院，辽宁 锦州 121001）

前言

自动驾驶汽车是目前以及将来要面对的一个热点和难点，其中车道线检测在其中发挥着至关重要的作用。它不仅为车辆导航提供了参考，而且目前已经应用在运动目标检测和汽车预警等方面。从开始研究智能车辆时就对车道线检测给予了很大的重视，首先要实现车辆的自主导航，最基本的技术就是要把车控制在当前道路上，不能发生跑偏。即实时的获取车道线的变化，准确的了解车道线的信息，才能在获取车辆在当前道路的相对位置和方向，从而达到预期的效果。本文采用的是结构化道路为输入信息，对采集到的道路图像进行分割，选用实验效果较好的最大类间方差法；在图像边缘检测中分析了Canny 算法并进行一些改进；最后为了更好的识别车道线效果采用了霍夫变换。

1 单目视觉图像采集系统概述

一般视觉系统采集图像可以依据摄像机的个数来区别：第一个是带有多个摄像头的立体视觉系统，第二个是带有单个摄像头的单目视觉系统。 总体来说他们都是对汽车行驶环境的实时监测，主要包括车道线的识别、车辆行驶时其周围的环境等信息为切入点进行采集。然后处理所收集的图像信息，并将处理后的信息发送到控制器，由控制器做出决定以实现车辆的自主导航。 与多目视觉相比，本文使用的单目视觉具有更快的图像处理速度和实时控制要求。……