用于智能汽车的复杂光照环境车道线检测及跟踪方法

摘要

cqvip:针对复杂光照环境的智能汽车行驶安全问题,提出一种车道线检测及跟踪的改进方法。在图像预处理阶段,应用灰度变换方法增大不同光照环境的车道线和道路对比度;用改进概率Hough变换方法提取二值化图像中的车道线;用最小二乘法进行车道线拟合;根据前一帧车道线检测结果建立Kalman滤波动态感兴趣区域,实现车道线准确跟踪。进行夜间光照、弱光照、强光照及正常光照等不同光照环境下的车道线检测和跟踪实验。结果表明:该方法的准确率约为97.53%,对于单帧车道图像的处理时间约为60 ms,具有较好的准确性和实时性,并具有抗路面阴影、交通标志、车辆遮挡、路灯等因素干扰的能力。