高速路的车道检测与车辆跟踪

摘要

基于智能交通的快速发展,研究了基于高速路的车道检测和车辆跟踪技术.对于多车道检测,根据路面与分道线灰度级相差较大的特点来实现车道路面的分割,接着结合直线方程和Catmull-Rom Spline插值算法来拟合分道线.对于单车道检测,首先基于HSV颜色空间和Sobel边缘提取方法对其进行有效分割,接着在透视变换空间中提取分道线坐标点并用二次多项式拟合分道线.针对车辆检测,使用Hog+Gentle-Adaboost分类算法实现无人车前方路面车辆的检测,接着基于车底阴影的特征对车底阴影进行检测以验证学习算法检测到的车辆区域的真伪性.针对车辆跟踪,采用动态二阶自回归模型的方法预测车辆的状态.其中,对于粒子滤波固有的粒子退化问题,引入Thompson_Taylor算法改善了粒子退化和低多样性的缺陷.本文的车道检测和车辆跟踪算法能较容易地移植在嵌入式平台,可靠性和准确性较高,且有助于进一步实现车道偏离报警和前向防撞系统.