车道信息融合的车辆行为识别算法研究

"基于车道信息融合的车辆行为识别_宋士奇.pdf" 本文主要探讨的是在车辆自动驾驶和辅助驾驶系统中的一个重要技术——车辆行为识别。在智能交通系统中，实时准确地分析车辆行为对于提高道路安全性和交通效率至关重要。作者宋士奇、朴燕和王健提出了一种基于车道信息融合的车辆行为识别算法，该算法旨在优化车辆状态的判断过程。 首先，文章介绍了一种改进的Robinson与LSD（Line Segment Detector）相结合的车道边缘检测模型。传统的Robinson算子用于图像梯度计算，但可能会受到噪声和复杂环境的影响。因此，作者对其进行了改进，以增强算法对车道边缘提取的准确性，尤其是在光照变化、图像模糊等条件下。改进的Robinson算子能够更好地确定最佳梯度幅值，从而更精确地提取车道边缘。 接着，论文引入了LSD算法作为进一步的车道检测手段。LSD算法是一种快速且鲁棒的线段检测方法，能够在保持效率的同时有效地检测到不同条件下的车道线。它能够处理因车辆运动或相机视角变化导致的车道线弯曲和断裂问题。 在获取了车道边缘信息后，论文提出了一个基于滑动窗口的三次样条插值法来拟合车道线。滑动窗口技术可以确保在车道线的连续性上进行有效的跟踪，而三次样条插值则可以平滑车道线，减少噪声影响，提高拟合精度。这种方法有助于构建更准确的车道模型，为后续的行为识别提供坚实的基础。 最后，通过对车道参数信息（如车道线的位置、方向、曲率等）的融合分析，可以推断出车辆的行为状态，如变道、直行、转向等。车道信息的融合考虑了多源数据的可靠性，增强了识别的稳定性和准确性。同时，这种融合策略可以适应各种复杂的交通环境，包括多车道、弯道、交叉路口等情况。 这篇文章提出的算法通过改进的边缘检测和车道拟合技术，结合车道参数信息的融合，实现了对车辆行为的有效识别。这在自动驾驶和辅助驾驶系统中具有广泛的应用前景，可以提升系统的智能决策能力，为未来智能交通的发展提供了技术支持。