劉文俊，陳世春

（廣州學(xué)院）

1 引言

機(jī)器視覺系統(tǒng)應(yīng)用作為當(dāng)前智能化系統(tǒng)建設(shè)中一項較為重要的技術(shù)，在其技術(shù)的應(yīng)用中，已經(jīng)將對應(yīng)的車道線檢測系統(tǒng)識別和具體的機(jī)器視覺識別整合，借助這種智能化系統(tǒng)識別控制實現(xiàn)了整體系統(tǒng)應(yīng)用的實踐性能力提升，同時,也促進(jìn)了智能化系統(tǒng)應(yīng)用的科學(xué)化發(fā)展。本文針對基于機(jī)器視覺的車道線智能識別系統(tǒng)的設(shè)計進(jìn)行了研究，以期找到適合智能化城市交通建設(shè)中視覺識別系統(tǒng)和車道檢測系統(tǒng)應(yīng)用的技術(shù)整合，對提升城市智能化交通建設(shè)工作開展實施能力具有重要性研究意義。

2 總體設(shè)計方案

在機(jī)器視覺系統(tǒng)的應(yīng)用中，系統(tǒng)設(shè)計工作開展和具體的系統(tǒng)檢測技術(shù)，系統(tǒng)構(gòu)成和車道線檢測技術(shù)的應(yīng)用都具有明顯的關(guān)聯(lián)性，并且在系統(tǒng)構(gòu)成中獲取視頻、圖像處理、模型控制以及擬合車道線。系統(tǒng)構(gòu)成設(shè)計如圖1所示。

3 基于機(jī)器視覺的車道線智能識別消失點檢測與梯形DROI的設(shè)立

機(jī)器視覺識別車道系統(tǒng)設(shè)計中，從系統(tǒng)設(shè)計和車道線檢測之間切入，主要展現(xiàn)圖像集中處理區(qū)域，并且在圖像檢測中，以圖像識別消失點檢測與梯形DROI的設(shè)立作為整個系統(tǒng)設(shè)計中的關(guān)鍵性因素，及時地在車道線檢測技術(shù)的處理中將系統(tǒng)檢測工作開展做好。從檢測技術(shù)應(yīng)用來看，在其處理過程中，需要及時地設(shè)置算法梯形，設(shè)計流程如下：

①按照梯形算法處理中的需求，及時地將算法處理點設(shè)置好，并且嚴(yán)格按照算法處理中的要求，進(jìn)行算法整合構(gòu)建。

②利用霍夫概率將整個檢測技術(shù)處理中的直線概率控制好，同時，還應(yīng)該按照算法處理中的技術(shù)控制，將整個車道線檢測中的線性關(guān)系落實，檢測成本函數(shù)控制需要將整體的檢測消失點控制和成本函數(shù)整合，對控制成本函數(shù)整體的檢測曲線進(jìn)行對比重合，才能滿足車道線智能化檢測技術(shù)的應(yīng)用需求[1]。

4 基于機(jī)器視覺的車道線智能識別的圖像預(yù)處理

4.1 顏色空間轉(zhuǎn)換

由于機(jī)器系統(tǒng)應(yīng)用的車道線智能識別系統(tǒng)在處理圖像中，需要借助色彩三原色轉(zhuǎn)換，也就是借助RGB三原色進(jìn)行系統(tǒng)識別原色轉(zhuǎn)化，將已經(jīng)識別的系統(tǒng)顏色和具體的系統(tǒng)顏色結(jié)合處理，以這種數(shù)據(jù)圖像處理形式作為整體系統(tǒng)檢測工作開展的實踐需求。按照檢測技術(shù)處理中的要求，將對應(yīng)的檢測技術(shù)應(yīng)用和具體的系統(tǒng)載波建模濾波整合，并且嚴(yán)格按照系統(tǒng)檢測技術(shù)處理中的需求進(jìn)行色彩識別，轉(zhuǎn)換機(jī)器視覺系統(tǒng)識別中獲取的顏色，以此作為整個系統(tǒng)識別工作開展中的信息獲取工作的實踐需求。

4.2 車道線濾波

車道線濾波處理是機(jī)器視覺圖像處理中一項較為重要的檢測技術(shù)，在其檢測技術(shù)的處理中，由于車道線自身的顏色變化存在著明顯的差異，在檢測工作開展時，濾波變化、系統(tǒng)檢測濾波處理、車道線顏色檢測中的亮度以及色彩結(jié)構(gòu)變化等都出現(xiàn)了明顯的改變，對檢測技術(shù)中的改變實施控制，能夠為整體的技術(shù)應(yīng)用控制實踐奠定基礎(chǔ)，對保障整體的車道線檢測工作開展實施具有重要性意義。

為了將車道線檢測技術(shù)實施好，必須注重其檢測技術(shù)處理中載波關(guān)系的分析，衡量載波分析控制中的技術(shù)處理要點，提高車道檢測中信息技術(shù)的處理能力[2]。

5 車道線坐標(biāo)獲取

在車道線檢測技術(shù)處理中，為了體現(xiàn)整體的檢測系統(tǒng)應(yīng)用能力，需要按照車道線檢測技術(shù)處理中的需求，及時獲取車道線的坐標(biāo)，這樣才能將檢測技術(shù)應(yīng)用和具體的車道線坐標(biāo)定位工作整合。比如，按照車道線檢測技術(shù)處理中的應(yīng)用需求，及時進(jìn)行車道線系統(tǒng)坐標(biāo)軸的構(gòu)建[3]。車道線坐標(biāo)構(gòu)建中，其對應(yīng)的波動值曲線滿足式（1）：

式中，a、b、c為車道線坐標(biāo)獲取中的參數(shù)，x為車道線檢測中其對應(yīng)的位置，y為在整個車道線檢測中，其對應(yīng)的車道線坐標(biāo)標(biāo)記位置。

6 系統(tǒng)仿真結(jié)果

按照該系統(tǒng)設(shè)計中的技術(shù)應(yīng)用，將其和現(xiàn)實的系統(tǒng)仿真效果進(jìn)行對比，得出系統(tǒng)仿真結(jié)果，如表1所示。

由表1中的數(shù)據(jù)可以看出，在檢測工作的開展中，系統(tǒng)仿真效果在不同的道路檢測中，識別效果是不同的，最大的系統(tǒng)識別效果正確率達(dá)到了98.31%，這在一定程度上為道路檢測中的車道線檢測提供了技術(shù)保障。

7 結(jié)語

通過本文的研究和分析，基于機(jī)器視覺的車道線智能識別系統(tǒng)的設(shè)計從圖像識別消失點檢測與梯形DROI的設(shè)立出發(fā)，將圖像預(yù)處理技術(shù)應(yīng)用進(jìn)行了整合，并且分析了系統(tǒng)仿真應(yīng)用結(jié)果。結(jié)果顯示，將基于機(jī)器視覺的車道線智能識別系統(tǒng)應(yīng)用到城市發(fā)展建設(shè)中，能夠滿足整體城市智能建設(shè)發(fā)展的需求，對城市化交通智能監(jiān)控建設(shè)具有重要性研究意義。

表1 系統(tǒng)仿真檢測結(jié)果