基于霍夫变换的车道线检测跟踪及车道偏离预警

摘要

为了实现自动驾驶系统中的车道线检测,课题组研发了一种基于霍夫变换的车道线检测跟踪及车道偏离预警算法。首先对采集到的图像进行图像预处理,包括图像灰度化、高斯滤波、Canny边缘检测、划分感兴趣区域,再将采集到的点进行霍夫变换以检测直线,然后利用单目相机测距原理计算车道线底部端点至图像中心的距离,判断车辆是否偏离车道。实验结果表明,课题组所提出的算法识别正确率为97.72%,车道偏离预警率达100%,识别率和预警率较高,处理后的视频帧率约为22帧/s,能够满足实时性的要求。但课题组没有考虑光线、地面干扰等因素的影响,未来还需要改进算法,以进一步提高识别精度和程序运行速度。