基于滑動窗搜索算法在車道線檢測方面的改進

榮紅佳

摘 要：車道線檢測在自動駕駛和智能交通系統(tǒng)中扮演著至關(guān)重要的角色，它直接關(guān)聯(lián)到這些系統(tǒng)的安全性和有效性。盡管傳統(tǒng)的車道線檢測算法，如基于邊緣提取的方法，已被廣泛應(yīng)用，但它們存在一些局限性。[1]特別是在復(fù)雜的道路環(huán)境中，這些方法常常難以準(zhǔn)確識別車道線，從而影響整體系統(tǒng)的性能。針對這一挑戰(zhàn)，本文提出了一種新的車道線待選點提取方法，該方法基于Sobel算子和Hsv顏色空間模型，并結(jié)合霍夫變換，形成了一種綜合的三模型方法。Sobel算子在邊緣檢測方面表現(xiàn)優(yōu)異，能夠有效識別車道線的形狀和邊界；Hsv顏色空間模型則有助于處理在復(fù)雜光照和天氣條件下的車道線識別；霍夫變換則能在邊緣信息的基礎(chǔ)上進行直線的檢測和確認(rèn)。這三種方法的結(jié)合不僅彌補了單一方法的不足，還大大提升了車道線檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。

關(guān)鍵詞：滑動窗 搜索算法 車道線

1 車道線檢測數(shù)據(jù)集預(yù)處理

車道線檢測數(shù)據(jù)集預(yù)處理在整個車道線檢測系統(tǒng)中扮演著至關(guān)重要的角色，它對機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練效果和最終性能有著決定性的影響。這一過程不僅關(guān)乎數(shù)據(jù)的質(zhì)量，而且直接決定了模型對車道線檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。

在預(yù)處理階段，主要目標(biāo)是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成更適合模型訓(xùn)練和學(xué)習(xí)的形式。[2]首先，數(shù)據(jù)集中的圖像需要經(jīng)過徹底的清洗和篩選，移除那些模糊不清、有損壞或不相關(guān)的圖像。例如，對于車道線檢測，可能需要排除那些由于極端天氣條件或照明問題而變得模糊不清的圖像。

接下來是數(shù)據(jù)標(biāo)注階段，這是確保模型能夠正確學(xué)習(xí)識別車道線的關(guān)鍵步驟。在這個過程中，需要精確地標(biāo)記出數(shù)據(jù)集中每張圖像的車道線位置，這可以是手工完成，也可以通過半自動化工具來加速此過程。標(biāo)注需要精確無誤，因為任何錯誤都可能導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)到錯誤的模式。

另一個重要的步驟是數(shù)據(jù)增強，它通過人為創(chuàng)建各種情況下的車道線圖像，例如在不同的光照、天氣條件下，或是不同類型的道路上，以此來提高模型對各種環(huán)境條件的適應(yīng)能力和魯棒性。數(shù)據(jù)增強可以通過改變圖像的亮度、對比度、顏色飽和度，甚至通過合成技術(shù)在圖像中添加虛擬的車道線來實現(xiàn)。

最后，數(shù)據(jù)的規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化也非常關(guān)鍵。這包括調(diào)整圖像大小、改變分辨率以及歸一化圖像像素值，使得模型能夠在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)上進行訓(xùn)練。這有助于模型更快地學(xué)習(xí)并提高其在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)。

車道線檢測數(shù)據(jù)集預(yù)處理極為關(guān)鍵的一環(huán)，因為它直接影響到機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練效果和最終性能。預(yù)處理步驟的目的是確保數(shù)據(jù)集能夠以最佳狀態(tài)供模型學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，主要包括以下幾個方面：

（1）數(shù)據(jù)清洗車道線檢測數(shù)據(jù)集預(yù)處理過程中的一個關(guān)鍵步驟。其主要目的是確保輸入到機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型中的數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確、完整且相關(guān)的。這一步驟的重要性在于：

（2）特征提取是車道線檢測數(shù)據(jù)集預(yù)處理的另一個關(guān)鍵步驟，它涉及從原始數(shù)據(jù)中提取對于識別和檢測車道線至關(guān)重要的信息。這一步驟的核心在于確定哪些數(shù)據(jù)特征是對模型訓(xùn)練最有幫助的。

（3）數(shù)據(jù)增強是車道線檢測數(shù)據(jù)集預(yù)處理中的一個重要環(huán)節(jié)，它涉及使用各種技術(shù)手段人為地增加數(shù)據(jù)集中的多樣性。這一步驟對于構(gòu)建一個強大且魯棒的車道線檢測模型至關(guān)重要。

（4）標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化在車道線檢測數(shù)據(jù)集的預(yù)處理中起到關(guān)鍵作用，特別是在準(zhǔn)備數(shù)據(jù)以供機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型使用時。這個步驟涉及將數(shù)據(jù)調(diào)整至一個標(biāo)準(zhǔn)或統(tǒng)一的范圍內(nèi)，通常是0到1或者-1到1的范圍。

2 基于三模型的車道線檢測算法

基于三模型的車道線檢測算法確實是一種創(chuàng)新性的方法，它融合了三種不同的模型來提高車道線檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。[3]這種綜合方法的優(yōu)勢在于它能夠結(jié)合多種模型的優(yōu)點，從而在各種駕駛環(huán)境下實現(xiàn)更為可靠和精準(zhǔn)的車道線檢測。具體來說：

（1）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在車道線檢測中的應(yīng)用充分利用了其在圖像識別和處理領(lǐng)域的強大能力，特別是在提取圖像中空間層級特征方面。

（2）遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）：遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的特長在于處理序列數(shù)據(jù)，這在車道線檢測中尤其有用，尤其是當(dāng)涉及到分析視頻幀時，這種能力使RNN在處理高速行駛的車輛拍攝的視頻數(shù)據(jù)時尤為重要。車輛快速移動時，車道線的位置和方向可能迅速變化，RNN通過分析時間序列數(shù)據(jù)，可以有效地跟蹤這些變化，并預(yù)測車道線在短時間內(nèi)的移動趨勢，從而為自動駕駛系統(tǒng)提供更準(zhǔn)確、更及時的導(dǎo)航信息。

（3）第三種模型：在基于三模型的車道線檢測算法中，第三種模型，如自編碼器或生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），可以專門用于解決車道線檢測的特定挑戰(zhàn)。這種算法的集成方法不僅提高了車道線檢測的準(zhǔn)確性，還大大增強了模型在各種駕駛環(huán)境和條件下的魯棒性。在真實世界的駕駛場景中，這種靈活性和適應(yīng)性是至關(guān)重要的，因為它確保了系統(tǒng)能夠在多變的道路條件和不可預(yù)測的環(huán)境因素下保持高效和可靠的性能。這種多模型融合方法為自動駕駛技術(shù)提供了一種強大的工具，使之能夠更安全、更準(zhǔn)確地導(dǎo)航，滿足日益增長的自動化駕駛需求。

3 實驗

在“實驗數(shù)據(jù)與環(huán)境描述”部分，論文詳細(xì)介紹了用于測試車道線檢測算法的數(shù)據(jù)集及其實驗環(huán)境，包括如下細(xì)節(jié)：

數(shù)據(jù)集信息：本文的數(shù)據(jù)集專門從國內(nèi)高速公路和國道采集而來，包括200分鐘的視頻材料，其中高速公路和國道各占100分鐘，共計約12000幀圖像。所有視頻的分辨率為1280×720，這樣的高清分辨率有助于更精確地檢測車道線[4]。

實驗評價指標(biāo)：為了評估車道線檢測的正確率，實驗對左右車道的擬合值進行跟蹤。一旦出現(xiàn)擬合值消失或者發(fā)生較大漂移（閾值設(shè)定為341，相當(dāng)于實際距離中的1米），便判斷該幀視頻估計錯誤。這種評價方法提供了一個量化的標(biāo)準(zhǔn)來衡量檢測算法的準(zhǔn)確性。

軟硬件環(huán)境：實驗在搭載Windows 10操作系統(tǒng)的計算機上進行。軟件環(huán)境包括Python 3.6編程環(huán)境，硬件配置包括Intel酷睿i5-8700k處理器和華碩猛禽1080Ti GPU。這樣的配置不僅保證了實驗運行的順暢，也確保了數(shù)據(jù)處理和算法運行的高效率。

通過這樣詳盡的實驗數(shù)據(jù)與環(huán)境描述，研究者能夠清楚地展示算法在真實世界條件下的表現(xiàn)，同時為其他研究人員重現(xiàn)實驗結(jié)果或進行進一步研究提供了充分的信息[5]。

實驗結(jié)果：本研究的實驗結(jié)果集中評估了車道線檢測算法的性能，特別是在準(zhǔn)確度、處理速度以及不同道路條件下的表現(xiàn)。通過對比不同的檢測方法，在國道和高速公路環(huán)境中，我們發(fā)現(xiàn)使用本文提出的復(fù)合模型進行車道線檢測的準(zhǔn)確率顯著高于傳統(tǒng)的霍夫變換、Sobel方法和Hsv方法。

具體而言，根據(jù)表1的數(shù)據(jù)，在高速公路環(huán)境下，復(fù)合模型的準(zhǔn)確率高達(dá)96.1%，明顯優(yōu)于其他三種方法。同樣，在國道環(huán)境中，復(fù)合模型以88.6%的準(zhǔn)確率再次領(lǐng)先。這一結(jié)果表明，復(fù)合模型在處理復(fù)雜的車道線檢測任務(wù)時，無論是在高速公路還是國道，都展現(xiàn)出了優(yōu)異的性能。

此外，我們也評估了雙模型滑動窗算法的性能，并與優(yōu)化后的算法進行了比較（參考表2）。在高速直線道路和國道直線道路上，未優(yōu)化的方法展現(xiàn)了較高的準(zhǔn)確率，但在高速彎道和國道彎道上的表現(xiàn)略有下降。而優(yōu)化后的方法雖然在準(zhǔn)確率上略有下降，但在處理速度上顯著提升，達(dá)到了原來的1.25倍。這一結(jié)果說明，盡管在極端或復(fù)雜的駕駛環(huán)境中準(zhǔn)確率有所下降，優(yōu)化后的方法依然能夠滿足實時性的要求，并在整體的檢測效果上取得了良好的表現(xiàn)。

在實際道路的測試中（如圖1所示），本文算法不僅保證了車道線檢測的準(zhǔn)確性，也滿足了快速處理的實際應(yīng)用需求。這些結(jié)果綜合證明了我們算法在不同光照和天氣條件下的有效性和可靠性，為實際應(yīng)用中的自動駕駛系統(tǒng)提供了有力的技術(shù)支持。

綜合考慮這些實驗結(jié)果，我們可以得出以下幾點結(jié)論：

（1）高性能的準(zhǔn)確性：復(fù)合模型在高速公路和國道兩種不同的駕駛環(huán)境下均顯示出高于傳統(tǒng)方法的準(zhǔn)確率。這表明復(fù)合模型具有更強的適應(yīng)性和識別能力，尤其是在復(fù)雜的道路條件和多樣的光照環(huán)境下。

（2）處理速度的優(yōu)化：雖然優(yōu)化后的滑動窗算法在某些場景下的準(zhǔn)確率略有下降，但它在處理速度上的顯著提升證明了其在實時應(yīng)用中的可行性。這一點對于自動駕駛系統(tǒng)尤為重要，因為它們需要快速而準(zhǔn)確地處理大量信息。

（3）不同道路條件的適應(yīng)性：實驗結(jié)果還顯示，在直線道路和彎道條件下，復(fù)合模型均能保持相對較高的準(zhǔn)確率，盡管在更復(fù)雜的彎道條件下準(zhǔn)確率有所下降。這一發(fā)現(xiàn)強調(diào)了對算法進一步優(yōu)化的需求，以提高在所有類型道路條件下的性能。

（4）實際道路測試的成功：圖1所展示的實際道路測試結(jié)果進一步驗證了復(fù)合模型在真實世界應(yīng)用中的有效性。該模型不僅在理論上表現(xiàn)出色，而且在實際應(yīng)用中也能達(dá)到預(yù)期的性能標(biāo)準(zhǔn)。

4 小結(jié)

本研究中提出的基于三模型的車道線檢測算法，在實驗測試中顯示出了顯著的性能優(yōu)勢。特別是在高速公路和國道這兩種不同的道路環(huán)境中，該算法相比于傳統(tǒng)的霍夫變換、Sobel和Hsv方法表現(xiàn)出更高的準(zhǔn)確率。此外，雖然在某些復(fù)雜的駕駛條件下，如國道彎道，算法的準(zhǔn)確率略有下降，但優(yōu)化后的滑動窗算法在處理速度上取得了顯著的提升，這對于實時應(yīng)用如自動駕駛系統(tǒng)來說至關(guān)重要。盡管如此，算法在處理復(fù)雜道路條件時仍有改進的空間。未來的研究可以集中在進一步提升算法在極端或不常見道路條件下的準(zhǔn)確率，同時保持其高效率處理能力。整體而言，本研究為自動駕駛技術(shù)中的車道線檢測提供了一種有效的解決方案，對于該領(lǐng)域的發(fā)展具有重要意義。

參考文獻：

[1]石永彪.車載熱成像夜視儀關(guān)鍵技術(shù)研究[D].

[2]錢基德，陳斌，錢基業(yè)，陳剛.基于感興趣區(qū)域模型的車道線快速檢測算法[J].電子科技大學(xué)學(xué)報，2018，47（03）：356-361.

[3]劉俊峰.基于雙目視覺的三維重構(gòu)與障礙檢測[D].

[4] 趙謙.煤礦井下動態(tài)目標(biāo)視頻監(jiān)測圖像處理研究[D]. 2014.

[5]李偉，張麗艷，劉健，等.基于雙模型和滑動窗搜索的車道線檢測算法[J].電腦知識與技術(shù)：學(xué)術(shù)版，2019（6）：170-171.