基于雙向窗口特征提取技術的車道線檢測算法

范延軍，張為公

(1.東南大學儀器科學與工程學院，南京210096;2.中國計量學院計算機科學與技術系，杭州310018)

基于雙向窗口特征提取技術的車道線檢測算法

范延軍1，2，張為公1

(1.東南大學儀器科學與工程學院，南京210096;2.中國計量學院計算機科學與技術系，杭州310018)

為提高車道線檢測算法的準確性與穩定性，提出一種基于雙向窗口特征提取技術的車道線檢測算法。融合運用Hough變換與邊緣分布函數技術得到車道線的直線特征點;運用雙向窗口特征提取技術獲得所有車道線特征點，包括直線部分與彎曲部分。獲得直線與雙曲線相結合的車道線模型:在近視場，應用直線車道線模型能獲得較好的魯棒性;在遠視場，使用雙曲線模型可有效檢測出車道線的彎曲部分。實驗結果表明，相較于已有的車道線檢測算法，該方法可有效提高多種場景下車道線檢測的準確性和穩定性。

車道線檢測;雙向窗口特征提取技術;Hough變換;車道線模型

0 引 言

基于視覺的車道線檢測技術［1-5］已經被廣泛應用于眾多應用領域，比如智能車輛［6-9］、先進輔助駕駛系統(ADAS)［10-12］、和汽車主動安全［13］等。在這些應用場景中，穩定的車道線檢測算法是一項關鍵步驟，關系到整個系統的優劣。截至目前，世界范圍內眾多的研究者已經提出了許多基于視覺的車道線檢測算法。然而，由于實際應用環境變化巨大，如陰影、車輛遮擋、車道線磨損、車輛自身運動、光照變化、雨雪等多種情況均會給檢測結果帶來意想不到的影響。……