1、實時、可靠的道路識別是智能車輛研究的一個關(guān)鍵技術(shù),在車輛自主導(dǎo)航中起著重要的作用。由于道路的多樣性和外界環(huán)境的復(fù)雜性,如何實時、準(zhǔn)確的對道路進(jìn)行識別是目前道路識別領(lǐng)域研究的重點。近年來,很多學(xué)者在道路識別研究工作中做出了很多努力,并取得了一定的進(jìn)展,也形成了各種各樣的道路識別方法。
　　 本文研究了一種基于特征的道路識別算法,算法將基于區(qū)域特征的方法和基于邊緣特征的算法結(jié)合,最終完成對道路的識別。算法首先采用基于區(qū)域特征的分水嶺

2、算法識別道路,如果識別結(jié)果能夠滿足要求,就直接進(jìn)行道路擬合；如果不能夠滿足要求,則采用基于邊緣特征的檢測算法識別道路,兩種方法結(jié)合,實現(xiàn)道路識別。此外,在實現(xiàn)道路識別的基礎(chǔ)上,本文還根據(jù)道路的識別結(jié)果進(jìn)行障礙物（主要為車輛）檢測。
　　 基于區(qū)域特征的算法是在分水嶺算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行的,本文提出了對特征區(qū)域?qū)崟r更新的算法并設(shè)定了區(qū)域更新條件,以達(dá)到更好的識別效果。
　　 基于邊緣特征的算法是在基于區(qū)域特征的算法基礎(chǔ)上進(jìn)行的

3、。如果基于區(qū)域特征的算法識別效果不理想,就在分水嶺算法劃分的道路區(qū)域內(nèi)進(jìn)行邊緣檢測,結(jié)合兩者,最終實現(xiàn)道路的識別。
　　 障礙物檢測也是課題的一項主要工作。考慮到障礙物一定是在道路區(qū)域內(nèi),算法首先劃分出道路區(qū)域,在劃分的道路區(qū)域內(nèi)進(jìn)行障礙物檢測。
　　 本文制定了道路識別性能的評價指標(biāo),通過對視頻庫內(nèi)測試樣本的實驗,對算法的性能進(jìn)行了評價,并分析了算法的優(yōu)缺點。實驗表明,算法在識別效果和運行速度上都比較理想,能夠滿足道路