车道线实时视频流图像实时检测仿真研究

摘要

针对传统车道线检测算法复杂,误检测率低,鲁棒性差等缺点,在电动试验车平台上,构建了车道线检测的硬件平台,为车辆智能驾驶系统提供可靠的车道引导信息,在对车道线检测方法分析的基础上,提出了一种能够根据实时视频流快速准确提取车道线的算法.首先对图像进行分块处理,去除掉与道路无关的区域,缩短数据处理时间,然后对图像进行灰度处理、双边滤波滤除高频噪声,再用最大类间差分(OTSU)方法得到二值图像.应用改进Hough变换检测出车道线.实际图像测试结果表明,此算法能快速准确地检测出车道线,较传统算法有更强的准确性和实时性.