基于滑動窗搜索算法在車道線檢測方面的改進

榮紅佳

摘 要：車道線檢測在自動駕駛和智能交通系統中扮演著至關重要的角色，它直接關聯到這些系統的安全性和有效性。盡管傳統的車道線檢測算法，如基于邊緣提取的方法，已被廣泛應用，但它們存在一些局限性。[1]特別是在復雜的道路環境中，這些方法常常難以準確識別車道線，從而影響整體系統的性能。針對這一挑戰，本文提出了一種新的車道線待選點提取方法，該方法基于Sobel算子和Hsv顏色空間模型，并結合霍夫變換，形成了一種綜合的三模型方法。Sobel算子在邊緣檢測方面表現優異，能夠有效識別車道線的形狀和邊界；Hsv顏色空間模型則有助于處理在復雜光照和天氣條件下的車道線識別；霍夫變換則能在邊緣信息的基礎上進行直線的檢測和確認。這三種方法的結合不僅彌補了單一方法的不足，還大大提升了車道線檢測的準確性和魯棒性。

關鍵詞：滑動窗 搜索算法 車道線

1 車道線檢測數據集預處理

車道線檢測數據集預處理在整個車道線檢測系統中扮演著至關重要的角色，它對機器學習或深度學習模型的訓練效果和最終性能有著決定性的影響。這一過程不僅關乎數據的質量，而且直接決定了模型對車道線檢測的準確性和可靠性。

在預處理階段，主要目標是將原始數據轉換成更適合模型訓練和學習的形式。[2]首先，數據集中的圖像需要經過徹底的清洗和篩選，移除那些模糊不清、有損壞或不相關的圖像。例如，對于車道線檢測，可能需要排除那些由于極端天氣條件或照明問題而變得模糊不清的圖像。

接下來是數據標注階段，這是確保模型能夠正確學習識別車道線的關鍵步驟。在這個過程中，需要精確地標記出數據集中每張圖像的車道線位置，這可以是手工完成，也可以通過半自動化工具來加速此過程。標注需要精確無誤，因為任何錯誤都可能導致模型學習到錯誤的模式。

另一個重要的步驟是數據增強，它通過人為創建各種情況下的車道線圖像，例如在不同的光照、天氣條件下，或是不同類型的道路上，以此來提高模型對各種環境條件的適應能力和魯棒性。數據增強可以通過改變圖像的亮度、對比度、顏色飽和度，甚至通過合成技術在圖像中添加虛擬的車道線來實現。

最后，數據的規范化和標準化也非常關鍵。這包括調整圖像大小、改變分辨率以及歸一化圖像像素值，使得模型能夠在統一的數據標準上進行訓練。這有助于模型更快地學習并提高其在實際應用中的表現。

車道線檢測數據集預處理極為關鍵的一環，因為它直接影響到機器學習或深度學習模型的訓練效果和最終性能。預處理步驟的目的是確保數據集能夠以最佳狀態供模型學習和訓練，主要包括以下幾個方面：

（1）數據清洗車道線檢測數據集預處理過程中的一個關鍵步驟。其主要目的是確保輸入到機器學習或深度學習模型中的數據是準確、完整且相關的。這一步驟的重要性在于：

（2）特征提取是車道線檢測數據集預處理的另一個關鍵步驟，它涉及從原始數據中提取對于識別和檢測車道線至關重要的信息。這一步驟的核心在于確定哪些數據特征是對模型訓練最有幫助的。

（3）數據增強是車道線檢測數據集預處理中的一個重要環節，它涉及使用各種技術手段人為地增加數據集中的多樣性。這一步驟對于構建一個強大且魯棒的車道線檢測模型至關重要。

（4）標準化/歸一化在車道線檢測數據集的預處理中起到關鍵作用，特別是在準備數據以供機器學習和深度學習模型使用時。這個步驟涉及將數據調整至一個標準或統一的范圍內，通常是0到1或者-1到1的范圍。

2 基于三模型的車道線檢測算法

基于三模型的車道線檢測算法確實是一種創新性的方法，它融合了三種不同的模型來提高車道線檢測的準確性和魯棒性。[3]這種綜合方法的優勢在于它能夠結合多種模型的優點，從而在各種駕駛環境下實現更為可靠和精準的車道線檢測。具體來說：

（1）卷積神經網絡（CNN）：卷積神經網絡（CNN）在車道線檢測中的應用充分利用了其在圖像識別和處理領域的強大能力，特別是在提取圖像中空間層級特征方面。

（2）遞歸神經網絡（RNN）：遞歸神經網絡（RNN）的特長在于處理序列數據，這在車道線檢測中尤其有用，尤其是當涉及到分析視頻幀時，這種能力使RNN在處理高速行駛的車輛拍攝的視頻數據時尤為重要。車輛快速移動時，車道線的位置和方向可能迅速變化，RNN通過分析時間序列數據，可以有效地跟蹤這些變化，并預測車道線在短時間內的移動趨勢，從而為自動駕駛系統提供更準確、更及時的導航信息。

（3）第三種模型：在基于三模型的車道線檢測算法中，第三種模型，如自編碼器或生成對抗網絡（GAN），可以專門用于解決車道線檢測的特定挑戰。這種算法的集成方法不僅提高了車道線檢測的準確性，還大大增強了模型在各種駕駛環境和條件下的魯棒性。在真實世界的駕駛場景中，這種靈活性和適應性是至關重要的，因為它確保了系統能夠在多變的道路條件和不可預測的環境因素下保持高效和可靠的性能。這種多模型融合方法為自動駕駛技術提供了一種強大的工具，使之能夠更安全、更準確地導航，滿足日益增長的自動化駕駛需求。

3 實驗

在“實驗數據與環境描述”部分，論文詳細介紹了用于測試車道線檢測算法的數據集及其實驗環境，包括如下細節：

數據集信息：本文的數據集專門從國內高速公路和國道采集而來，包括200分鐘的視頻材料，其中高速公路和國道各占100分鐘，共計約12000幀圖像。所有視頻的分辨率為1280×720，這樣的高清分辨率有助于更精確地檢測車道線[4]。

實驗評價指標：為了評估車道線檢測的正確率，實驗對左右車道的擬合值進行跟蹤。一旦出現擬合值消失或者發生較大漂移（閾值設定為341，相當于實際距離中的1米），便判斷該幀視頻估計錯誤。這種評價方法提供了一個量化的標準來衡量檢測算法的準確性。

軟硬件環境：實驗在搭載Windows 10操作系統的計算機上進行。軟件環境包括Python 3.6編程環境，硬件配置包括Intel酷睿i5-8700k處理器和華碩猛禽1080Ti GPU。這樣的配置不僅保證了實驗運行的順暢，也確保了數據處理和算法運行的高效率。

通過這樣詳盡的實驗數據與環境描述，研究者能夠清楚地展示算法在真實世界條件下的表現，同時為其他研究人員重現實驗結果或進行進一步研究提供了充分的信息[5]。

實驗結果：本研究的實驗結果集中評估了車道線檢測算法的性能，特別是在準確度、處理速度以及不同道路條件下的表現。通過對比不同的檢測方法，在國道和高速公路環境中，我們發現使用本文提出的復合模型進行車道線檢測的準確率顯著高于傳統的霍夫變換、Sobel方法和Hsv方法。

具體而言，根據表1的數據，在高速公路環境下，復合模型的準確率高達96.1%，明顯優于其他三種方法。同樣，在國道環境中，復合模型以88.6%的準確率再次領先。這一結果表明，復合模型在處理復雜的車道線檢測任務時，無論是在高速公路還是國道，都展現出了優異的性能。

此外，我們也評估了雙模型滑動窗算法的性能，并與優化后的算法進行了比較（參考表2）。在高速直線道路和國道直線道路上，未優化的方法展現了較高的準確率，但在高速彎道和國道彎道上的表現略有下降。而優化后的方法雖然在準確率上略有下降，但在處理速度上顯著提升，達到了原來的1.25倍。這一結果說明，盡管在極端或復雜的駕駛環境中準確率有所下降，優化后的方法依然能夠滿足實時性的要求，并在整體的檢測效果上取得了良好的表現。

在實際道路的測試中（如圖1所示），本文算法不僅保證了車道線檢測的準確性，也滿足了快速處理的實際應用需求。這些結果綜合證明了我們算法在不同光照和天氣條件下的有效性和可靠性，為實際應用中的自動駕駛系統提供了有力的技術支持。

綜合考慮這些實驗結果，我們可以得出以下幾點結論：

（1）高性能的準確性：復合模型在高速公路和國道兩種不同的駕駛環境下均顯示出高于傳統方法的準確率。這表明復合模型具有更強的適應性和識別能力，尤其是在復雜的道路條件和多樣的光照環境下。

（2）處理速度的優化：雖然優化后的滑動窗算法在某些場景下的準確率略有下降，但它在處理速度上的顯著提升證明了其在實時應用中的可行性。這一點對于自動駕駛系統尤為重要，因為它們需要快速而準確地處理大量信息。

（3）不同道路條件的適應性：實驗結果還顯示，在直線道路和彎道條件下，復合模型均能保持相對較高的準確率，盡管在更復雜的彎道條件下準確率有所下降。這一發現強調了對算法進一步優化的需求，以提高在所有類型道路條件下的性能。

（4）實際道路測試的成功：圖1所展示的實際道路測試結果進一步驗證了復合模型在真實世界應用中的有效性。該模型不僅在理論上表現出色，而且在實際應用中也能達到預期的性能標準。

4 小結

本研究中提出的基于三模型的車道線檢測算法，在實驗測試中顯示出了顯著的性能優勢。特別是在高速公路和國道這兩種不同的道路環境中，該算法相比于傳統的霍夫變換、Sobel和Hsv方法表現出更高的準確率。此外，雖然在某些復雜的駕駛條件下，如國道彎道，算法的準確率略有下降，但優化后的滑動窗算法在處理速度上取得了顯著的提升，這對于實時應用如自動駕駛系統來說至關重要。盡管如此，算法在處理復雜道路條件時仍有改進的空間。未來的研究可以集中在進一步提升算法在極端或不常見道路條件下的準確率，同時保持其高效率處理能力。整體而言，本研究為自動駕駛技術中的車道線檢測提供了一種有效的解決方案，對于該領域的發展具有重要意義。

參考文獻：

[1]石永彪.車載熱成像夜視儀關鍵技術研究[D].

[2]錢基德，陳斌，錢基業，陳剛.基于感興趣區域模型的車道線快速檢測算法[J].電子科技大學學報，2018，47（03）：356-361.

[3]劉俊峰.基于雙目視覺的三維重構與障礙檢測[D].

[4] 趙謙.煤礦井下動態目標視頻監測圖像處理研究[D]. 2014.

[5]李偉，張麗艷，劉健，等.基于雙模型和滑動窗搜索的車道線檢測算法[J].電腦知識與技術：學術版，2019（6）：170-171.