道路標記實時檢測與分類
提出了使用未校準相機檢測和識別道路車道線標記的方法。首先,檢測出基于線性-拋物線模型的車道線邊界。然后,給出了一個簡單的模型,用來表示人行道的像素,并且利用這個模型估計相關(guān)的車道線像素?;诒粰z測的車道標記,計算出一組特性,一串二進制分類器用來分辨5種類型的標記:虛線、虛-實線、實-虛線、單實線和雙實線。試驗結(jié)果顯示,提出的方法在不同場景下(陰影、變化的光照條件等)應(yīng)用,都能夠展示出良好的分類結(jié)果。
對于車道線檢測算法,首先確定一個基本的感興趣區(qū)域,以減小計算量,并提高檢測的精準程度;然后利用邊緣檢測算子進行邊界識別,利用霍夫變換將邊緣線中的直線成分提取出來,即可成為需要的車道檢測結(jié)果;之后是針對車道線的分類方法提出了一種函數(shù),這種函數(shù)是之前計算檢測結(jié)果的加權(quán)平均,其值是隨時間變化的。每種不同類型的車道標記線函數(shù)隨時間變化的規(guī)律不一樣,根據(jù)這種特征可提取出一組特征值,并根據(jù)其數(shù)值能夠判斷檢測出的車道線是上述5種類型的哪一種。在多種工況下對這種算法進行了測試,測試工況覆蓋了以上5種車道線類型,并有復雜的光照條件和陰影分布。
Mauricio et al.Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2013 26th SIBGRAPI- Conference on 5-8 Aug.2013.
編譯:王也