1、車(chē)輛智能輔助系統(tǒng)的研究近年來(lái)一直是相關(guān)領(lǐng)域的熱點(diǎn),而基于機(jī)器視覺(jué)的系統(tǒng)因其成本的低廉性,而被廣泛地應(yīng)用。車(chē)道線的檢測(cè)和預(yù)警系統(tǒng)是車(chē)輛智能輔助系統(tǒng)重要的組成部分,本文將重點(diǎn)對(duì)這一部分進(jìn)行研究和算法的實(shí)現(xiàn)。具有實(shí)際應(yīng)用意義的車(chē)道線檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)該具有實(shí)時(shí)性,魯棒性和實(shí)用性三個(gè)特點(diǎn)。
　　本文通過(guò)單目攝像機(jī)完成對(duì)道路圖像信息的采集,選擇的車(chē)道線模型是直線模型。為了提高系統(tǒng)的魯棒性,在圖像預(yù)處理階段本文對(duì)道路圖像的環(huán)境進(jìn)行了大致的分類(lèi),并根據(jù)

2、各個(gè)類(lèi)的特點(diǎn)安排相應(yīng)的預(yù)處理算法,使系統(tǒng)對(duì)環(huán)境的變化有一定的適應(yīng)性。在車(chē)道線檢測(cè)階段,采樣用抗干擾性較好的Hough變換完成對(duì)直線的檢測(cè),并通過(guò)長(zhǎng)模式和角度的約束篩選出候選的車(chē)道線。在正確檢測(cè)到車(chē)道線后,建立動(dòng)態(tài)的ROI區(qū)域?qū)?chē)道線進(jìn)行跟蹤,簡(jiǎn)化算法。
　　為了保證整個(gè)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性,本文在算法的整體框架中引入了一種擴(kuò)散性搜索區(qū)域。在縱向上,擴(kuò)散性搜索區(qū)域劃分為透視區(qū)域和輔助區(qū)域,其中透視區(qū)域是主要的信息來(lái)源區(qū)域,該區(qū)域的信息將通過(guò)透

3、視變換投影到路面坐標(biāo)平面再進(jìn)行分析;在橫向上,擴(kuò)散性搜索區(qū)域劃分為限定區(qū)域,其中包括警告區(qū)域和左右安全區(qū)域。擴(kuò)散性搜索區(qū)域和動(dòng)態(tài)ROI區(qū)域的聯(lián)合運(yùn)用,使系統(tǒng)以一種擴(kuò)散性搜索的方式搜索車(chē)道線信息,目的是使算法在最小的區(qū)域內(nèi)搜索到足夠多的車(chē)道線信息,保證參與計(jì)算的圖像像素點(diǎn)數(shù)的最少化,從而減少系統(tǒng)的計(jì)算量,提高實(shí)時(shí)性。
　　在論文的最后,本文對(duì)各種分步算法進(jìn)行整合,并對(duì)采集到的大量的道路圖像和視頻進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證算法的可行性,并對(duì)系