道路標記實時檢測與分類

道路標記實時檢測與分類

提出了使用未校準相機檢測和識別道路車道線標記的方法。首先，檢測出基于線性-拋物線模型的車道線邊界。然后，給出了一個簡單的模型，用來表示人行道的像素，并且利用這個模型估計相關的車道線像素。基于被檢測的車道標記，計算出一組特性，一串二進制分類器用來分辨5種類型的標記：虛線、虛-實線、實-虛線、單實線和雙實線。試驗結果顯示，提出的方法在不同場景下（陰影、變化的光照條件等）應用，都能夠展示出良好的分類結果。

對于車道線檢測算法，首先確定一個基本的感興趣區域，以減小計算量，并提高檢測的精準程度；然后利用邊緣檢測算子進行邊界識別，利用霍夫變換將邊緣線中的直線成分提取出來，即可成為需要的車道檢測結果；之后是針對車道線的分類方法提出了一種函數，這種函數是之前計算檢測結果的加權平均，其值是隨時間變化的。每種不同類型的車道標記線函數隨時間變化的規律不一樣，根據這種特征可提取出一組特征值，并根據其數值能夠判斷檢測出的車道線是上述5種類型的哪一種。在多種工況下對這種算法進行了測試，測試工況覆蓋了以上5種車道線類型，并有復雜的光照條件和陰影分布。

Mauricio et al.Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2013 26th SIBGRAPI- Conference on 5-8 Aug.2013.

編譯：王也