2014年滑动ROI增强的实时复杂环境车道检测算法

本文档探讨了一种在复杂道路环境中实现强鲁棒性和实时性的车道侦测算法，针对智能交通系统（ITS）的需求。首先，该算法的核心在于采用自适应阈值的横向梯度算子，这是一种关键的图像处理技术，它通过对影像灰度图的分析来过滤出车道线的相关信息。这种方法有助于减少噪声干扰，特别是当面对阴影、天气变化等复杂条件时，增强了系统的抗干扰能力，提高了车道线检测的准确性。 接着，文章引入了模糊搜索策略来进一步优化过滤后的车道线资讯，这种策略可以弥补单一阈值处理的不足，确保在不确定性较高的情况下仍能有效地识别车道线。滑动ROI（Region Of Interest，兴趣区域）窗口策略的应用是另一个亮点，通过统计车道边界信息图的梯度方向角，算法能够剔除异常角度的边界噪声，从而提升检测精度，并减少后续Hough变换所需的计算量。 针对不同类型的车道，如直线和弯道，算法采取了不同的处理方式。在直线车道部分，作者提出了一种快速查找表的Hough转换方法，提高了直线检测的效率。而对于弯道部分，采用了双曲线对模型，其参数初始值基于直线车道部分，然后通过搜索策略确定h参数，确保了弯道检测的准确性。 论文特别强调了在处理弯道时，如何将前期的直线检测结果作为起点，通过连续性和一致性来减少冗余的车道线边界信息，这在实际应用中具有重要意义，因为它减少了算法的复杂度并加快了处理速度。 总结来说，该算法在车道识别、障碍物检测和防碰撞等功能中展现出良好的鲁棒性和实时性能，特别是在应对各种复杂道路环境和光照条件下。这是一项重要的技术创新，对智能交通系统的实时性和可靠性有着显著的提升，对于保障道路交通安全具有实际价值。