資料介紹
車道線檢測主要用于駕駛輔助和無人駕駛系統,根據攝像頭數量,分為單目和雙目兩種檢測系統。出于實時性和經濟性的考慮,一般采用單目檢測,在對采集過來的圖像預處理之后進行邊緣檢測和霍夫變化,提取出圖像中的直線,并由各類擬合算法擬合出車道線。通常在車道線檢測中,不同光照條件下,對于傳統固定值的車道檢測算法有非常大的影響,經常出現長時間無法檢測到車道線的情況。本文通過灰度世界算法對圖像進行白平衡處理,能很好過濾掉攝像頭采集過來的圖像的光照噪聲。對于車道線檢測的感興趣區域(ROI),一般在圖像的下半部分,即車道消失的點到圖像底部。傳統車道線檢測對ROI的提取,通常為圖像的某一固定區域,由于行駛過程中,車道消失點是不斷變化的,所以本文通過灰度世界算法得到的灰度平均值結合灰度分布統計,提取出感興趣區域,并應用到之后的Canny算法閾值的確定,達到自適應的車道線檢測。根據改進的車道線檢測算法,基于Nvidia Jetson TKI嵌入式平臺結合Qt Quick實現實時車道線檢測系統。

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