一种基于无人机影像的高精地图车道线检测与提取方法

摘要：

高精度地图是实现自动驾驶技术必不可少的基础设施,车道线是高精度地图车道级路网的重要组成部分.以往高精度地图的车道线检测多基于车载摄像头数据,存在成像范围有限、需要透视变换和多次拼接造成的效率问题.基于无人机航拍影像,采用U-Net网络识别道路区域,过滤非道路区域噪声,通过HSL颜色变换和Sobel算子分别计算车道线颜色和边缘梯度特征,使用O tsu算法自动确定特征分割阈值获得二值化车道线特征图,通过局部最大值算法确定滑动窗口的初始位置,最后借助滑动窗口算法和多项式检测拟合车道线.实验结果表明,在保证一定检测精度的前提下,单条车道线检测长度超过了百米,道路检测效率达到25.2 m/s,对比于地面影像的检测算法具有明显的效率优势.

关键词：高精度地图、无人机影像、车道线提取、U-Net、视觉特征

所属期刊栏目：45

分类号：P285.4(地图制图学（地图学）)

资助基金：国家重点研发计划2017YFB0503501

在线出版日期：2022-09-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：141-150