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题名基于轻量化U^(2)-Net的车道线检测算法研究
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作者
邓欢
王健
吴孟军
杜若飞
费明哲
王云靖
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机构
山东交通学院
宁波市鄞州德来特技术有限公司
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出处
《汽车工程师》
2024年第8期22-28,共7页
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基金
山东省交通运输科技项目(2022B107)
2021年山东省高等学校青年创新团队发展计划项目(2021KJ039)。
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文摘
针对车道线遮挡、道路阴影等多车道驾驶环境下提取的车道线特征信息缺失造成预测车道线模糊、不连续等问题,提出一种基于轻量化U^(2)-Net的车道线检测算法。首先,以轻量化U^(2)-Net的残差U形模块(RSU)和多特征尺度融合获得全局信息丰富的车道线特征;其次,对车道线特征进行逐像素阈值判断,并选择最小二乘法结合感兴趣区域(ROI)中车道线簇进行车道线的拟合,实现多车道线检测并确认自车道线区域;最后,在图森(TuSimple)数据集上进行验证与分析。验证结果表明,所提出的车道线检测算法的平均准确率达到98.4%,相比于其他车道线检测网络,该算法的网络参数量较少,准确率较高。
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关键词
轻量化U^(2)-Net
残差U形模块
多车道线检测
自车道线
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Keywords
Lightweight U^(2)-Net
Residual U-blocks(RSU)
Multi-lane line detection
self lane line
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分类号
U491.6
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名一种基于车道线检测的自动驾驶预行驶区域判别方法
被引量：11
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作者
高嵩
何佳
戎辉
王文扬
郭蓬
范海瑞
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机构
中国汽车技术研究中心汽车工程研究院
天津大学
河北工业大学
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出处
《激光杂志》
北大核心
2018年第7期37-41,共5页
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基金
国家博士后基金面上项目资助(No.2017M611180)
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文摘
无人车在道路行驶中须对前方障碍物进行实时检测与识别。预行驶区域的判别与划分可以限定障碍物检测的空间范围,帮助减少感知算法的运算量甚至提高感知算法的精度。本文提出了一种基于车道线检测的车辆预行驶区域检测与判别算法：在预处理阶段,针对车道线的颜色特征,本文在灰度变换中对黄色和白色区域进行重点突出;进而根据摄像头在车辆的加装位置,建立道路感兴趣区域标注模型,提高车道线检测的准确率与处理速率;然后采用相关滤波算法对车道线进行检测与提取,引入霍夫变换进行车道线的提取;最后通过最小二乘法拟合得到检测的车道线,以提取预行驶区域。实验结果表明,本文算法提高了车道线识别的准确性,加快了车道线识别的速度,能在实际道路上实时提取预行驶区域。在不同的光照和路况条件下,算法整体准确率达到93.75%。
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关键词
自动驾驶
预行驶区域
车道线检测
相关滤波
霍夫变换
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Keywords
self-driving
pre-driving area
lane line detection
correlation filtering
Hough transformation
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于机器视觉的红外激光辅助车道线检测方法
被引量：2
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作者
李伟林
方遒
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机构
厦门理工学院
厦门大学
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第5期58-65,共8页
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基金
福建省科技计划项目(No.2021J01230568)。
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文摘
车道线检测在车道偏离预警、车道保持、车道变换、前向碰撞预警、自适应巡航控制等驾驶辅助系统中发挥着重要的作用。传统的车道线检测算法存在算法复杂度较高、在路面变化时识别率低等问题。针对以上问题,提出了一种红外激光辅助车道线检测的方法。通过两道激光照射路面后激光光条在图像中的位置获取路面角度信息,以实现自适应逆透视变换;使用Canny算法完成二值化、Hough变换检测直线;利用激光照射位置处路面和车道线灰度差值明显的特点定位车道线,完成直线的筛选。实际路况的实验表明,所提算法能够有效地应对路面变换带来的视角变化并减少环境干扰,相比固定ROI提取方法和传统Hough直线检测方法效果更佳、鲁棒性更强,平均正确率达到97.24%,平均运算时间为28.7 ms/帧。
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关键词
自适应
逆透视变换
车道线检测
图像预处理
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Keywords
self-adaption
inverse perspective transform
lane line detection
image preprocessing
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U491.222
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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