用于車道偏離檢測(cè)的高效算法

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用于車道偏離檢測(cè)的高效算法

先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）被用于預(yù)防車禍。特別是車道偏離預(yù)警系統(tǒng)（LDWS）作為ADAS中最基本和必不可少的一部分，其可以在車輛偏離車道時(shí)警告駕駛員。這種基于照相機(jī)和車道檢測(cè)程序的LDWS功耗低，而且必須與其它駕駛輔助程序共享中央處理器（CPU）、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器（RAM）、只讀存儲(chǔ)器（ROM）等資源。此外，為了吸引消費(fèi)者，該系統(tǒng)應(yīng)該價(jià)格低廉。因此，LDWS中的車道檢測(cè)程序應(yīng)該簡(jiǎn)潔、短小、高效。

以前的車道檢測(cè)程序可以歸結(jié)為3類：直線或曲線匹配算法、色彩算法和學(xué)習(xí)算法。曲線匹配算法的典型代表是使用B-Snake算法進(jìn)行車道檢測(cè)與跟蹤，其在車道線是彎曲的情況下也有較好的性能，但需要較長(zhǎng)的時(shí)間尋找車道線。色彩算法迅速高效，但易受到光照表面急劇變化的環(huán)境影響。學(xué)習(xí)算法很難收集到訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

提出一種高效的車道偏離檢測(cè)算法，該算法適用于類似汽車黑盒子的低計(jì)算能力的系統(tǒng)。首先，提取候選點(diǎn)，這些點(diǎn)支持提取假設(shè)的兩條車道線，在這一步使用哈爾特征以便利用完整圖像移除計(jì)算冗余。然后，利用自定義的規(guī)則檢驗(yàn)上述假設(shè)。這些規(guī)則基于照相機(jī)安裝于汽車中心。最后，如果檢測(cè)到車道線，就執(zhí)行車道偏離檢測(cè)步驟。結(jié)果實(shí)現(xiàn)了90.16%的檢測(cè)率，沒(méi)采用并行計(jì)算的情況下每幀處理時(shí)間大約為0.12ms。

將來(lái)會(huì)利用類似于隨機(jī)抽樣一致性的魯棒算法來(lái)擴(kuò)展車道偏離檢測(cè)算法，以使其可以處理更多不同的情況，如擋風(fēng)玻璃受到污染、雨刷擺動(dòng)、道路上有陰影。

M.P. Heechul Jung et al. 2013 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), Australia-June 23-26,2013.

編譯：周建鵬