基于梯度方向和車載網(wǎng)絡信號實現(xiàn)車道檢測的研究

基于梯度方向和車載網(wǎng)絡信號實現(xiàn)車道檢測的研究

基于圖像處理的先進駕駛輔助系統(tǒng)由于能夠有效提高汽車的行駛安全性，因而其市場份額不斷增加。根據(jù)美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）統(tǒng)計，94%的交通事故是由于汽車偏離車道引起的，因而開發(fā)出了車道偏離預警（LDW）之類的先進駕駛輔助系統(tǒng)。常用的LDW系統(tǒng)需要借助攝像頭對汽車行駛前方圖像進行采集，通過采集圖像的處理，提取道路顏色和紋理，識別道路邊界和車道線，并在汽車偏離車道線時，通過聲音信號或光信號發(fā)出警報，以提醒駕駛員。

LDW系統(tǒng)運行時，需要依據(jù)設定好的算法進行大量計算。為了保證LDW系統(tǒng)具有較高的實時性和可靠性，需要結合不同方法對攝像頭采集的圖像進行處理。對于采集的圖像，首先采用傳統(tǒng)的坎尼（Canny）算子進行邊緣檢測，Canny算子的工作過程是先對處理的圖像進行平滑濾波，再采用非極值抑制技術對平滑處理后的圖像進行處理，從而得到所需的邊緣圖像；之后采用具有自適應校正功能的方向濾波器，利用梯度方向原理消除邊緣圖像上的干擾信息，消除時將汽車的橫擺角速度作為自適應校正信號，消除車道方向以外的干擾信息。為了保證處理過程具有足夠的可靠性和準確性，采用形態(tài)學濾波器對方向濾波器處理后的圖像進行濾波處理，并利用二值形態(tài)學理論將處理后的圖像表示為灰度圖像。從灰度圖像中能夠識別出車道線（包括磨損的車道線）（圖1）。由于該策略中對攝像頭采集的原始圖像進行了兩次濾波，因而可保證結果具有較高的可靠性。所采用的方向濾波器和形態(tài)學濾波器均不需要復雜的運算過程，可以保證檢測過程具有較高的實時性。

圖1 LDW系統(tǒng)進行車道線檢測的結果

David Andrade et al.SAE 2017-01-0042.

編譯：王祥