基于改进Hough变换和斜率特征的车道线识别

摘要：

针对干扰条件下结构化道路车道线检测识别率不高的问题,在车道线的成像特点和斜率特征的基础上,提出一种改进Hough变换的车道线检测方法.首先,用Canny边缘检测方法识别出所有车道线的边缘,确定目标车道线所在的区域为感兴趣区域;其次,用改进的Hough变换通过斜率范围限定识别出组成车道线边缘的直线段,通过设置平均斜率偏离阈值去除非目标车道线边缘的直线段;最后,取出车道线直线段的端点作为车道线的数据点集,进行最小二乘法拟合出车道线.实验结果表明,干扰条件下车道线识别的准确率达到95.3％,耗时0.025 s,可见该方法具备了较好的实时性和鲁棒性.

关键词：车道线检测、斜率特征、Hough变换、最小二乘法拟合、准确率、鲁棒性

所属期刊栏目：46

分类号：TN911.73-34;TP391

资助基金：国家自然科学基金;广西高校中青年教师科研基础能力提升项目

在线出版日期：2023-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：180-186