基于梯度方向和車載網絡信號實現車道檢測的研究

基于梯度方向和車載網絡信號實現車道檢測的研究

基于圖像處理的先進駕駛輔助系統由于能夠有效提高汽車的行駛安全性，因而其市場份額不斷增加。根據美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）統計，94%的交通事故是由于汽車偏離車道引起的，因而開發出了車道偏離預警（LDW）之類的先進駕駛輔助系統。常用的LDW系統需要借助攝像頭對汽車行駛前方圖像進行采集，通過采集圖像的處理，提取道路顏色和紋理，識別道路邊界和車道線，并在汽車偏離車道線時，通過聲音信號或光信號發出警報，以提醒駕駛員。

LDW系統運行時，需要依據設定好的算法進行大量計算。為了保證LDW系統具有較高的實時性和可靠性，需要結合不同方法對攝像頭采集的圖像進行處理。對于采集的圖像，首先采用傳統的坎尼（Canny）算子進行邊緣檢測，Canny算子的工作過程是先對處理的圖像進行平滑濾波，再采用非極值抑制技術對平滑處理后的圖像進行處理，從而得到所需的邊緣圖像；之后采用具有自適應校正功能的方向濾波器，利用梯度方向原理消除邊緣圖像上的干擾信息，消除時將汽車的橫擺角速度作為自適應校正信號，消除車道方向以外的干擾信息。為了保證處理過程具有足夠的可靠性和準確性，采用形態學濾波器對方向濾波器處理后的圖像進行濾波處理，并利用二值形態學理論將處理后的圖像表示為灰度圖像。從灰度圖像中能夠識別出車道線（包括磨損的車道線）（圖1）。由于該策略中對攝像頭采集的原始圖像進行了兩次濾波，因而可保證結果具有較高的可靠性。所采用的方向濾波器和形態學濾波器均不需要復雜的運算過程，可以保證檢測過程具有較高的實時性。

圖1 LDW系統進行車道線檢測的結果

David Andrade et al.SAE 2017-01-0042.

編譯：王祥