基于圖像識別的汽車車道偏移監測技術研究

中圖分類號：U463.675 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025)06-0048-03

Research on Vehicle Lane Departure Monitoring Technology Based on Image Recognit

Fan Ling (Sichuan Technologyand Business University，Chengdu ，China)

【Abstract】With the increasingattention paid to traffc safety issues，accidents caused by lane deviation have become the focusof research.Thetraditional lane departuremonitoring technology has limitations.Thisarticlemainly studies theapplicationof imagerecognition technologyinthisfield.Byconstructingacompletetechnical chain， designing multi-scenario experimental schemes，and systematically analyzing the technical performance.The results show thatthe imagerecognition technology has high detectionaccuracyand lowcost inscenes with clear markings，but performs poorly in extreme weather conditions.

【Key words】 image recognition；lane shift；monitoring technology；automobile safety；computer vision

0 引言

在汽車安全技術發展進程中，車道偏移預警系統（Lane DepartureWarning System，LDWS)作為主動安全核心組件備受關注。疲勞駕駛與分心操作引發的車道偏離事故頻發，傳統慣性傳感器方法受路面起伏和車輛姿態干擾，難以精準監測；計算機視覺技術雖帶來新突破，但在霧霾、逆光等極端條件下存在特征丟失、誤檢率高等問題。

1基于圖像識別的車道偏移監測方法

1.1 圖像識別技術基礎

圖像識別技術通過模擬人類視覺系統，實現從數字圖像中提取信息并理解其內容的核心功能。在車道偏移監測領域，該技術主要涉及圖像采集、特征提取與模式識別3個關鍵環節。

在圖像采集階段，車載攝像頭是獲取道路場景圖像的核心設備，鏡頭畸變校正與曝光參數調節直接影響原始數據品質。為消除光照變化帶來的干擾，需采用自適應白平衡技術。特征提取環節的重點在于區分車道線與復雜背景，通常運用邊緣檢測算法定位路面標線的梯度變化，并結合顏色空間轉換，強化黃白車道線的色彩特征。在模式識別層面，機器學習方法通過大量標注數據訓練分類模型，使系統能夠準確辨別真實車道線與類似紋理的干擾物。值得注意的是，實時性要求促使算法必須在有限計算資源下完成處理，這推動了輕量化網絡架構的發展。例如，采用深度可分離卷積替代標準卷積操作，在保證精度的前提下，有效降低計算復雜度。上述技術基礎的構建，為后續車道偏移分析提供了可靠的數據輸入與特征支撐。

1.2基于圖像識別的車道偏移監測方法

基于圖像識別的車道偏移監測方法，其核心在于構建從圖像輸入到偏移量計算的完整技術鏈條。系統首先利用車載攝像頭獲取前方道路圖像，通過透視變換消除攝像頭安裝角度引起的幾何畸變，將二維圖像轉換為鳥瞰視角的俯視投影，顯著提升車道線曲率分析的準確性。

在車道線檢測環節，采用改進型霍夫變換結合滑動窗口搜索法，先對車道線大致區域進行粗定位，再通過多項式擬合精修車道線曲率參數。偏移量計算則基于車輛坐標系與圖像坐標系的轉換關系，實時計算車身中心線與車道中心線的橫向距離差2]。

針對雨雪天氣、標線磨損等干擾因素，系統引入時間域濾波機制，通過多幀數據融合消除瞬時誤檢，并結合車道線連續性特征進行軌跡預測。在彎道場景中，算法可動態調整檢測區域寬度，避免傳統固定檢測窗口導致的特征丟失問題。該方法突破單一視覺特征依賴，構建了光照魯棒性與幾何約束相結合的綜合判據體系，有效平衡了檢測精度與實時性需求。

1.3圖像識別技術中的關鍵技術與算法

車道偏移監測的核心算法主要圍繞特征提取與決策優化進行突破。在特征提取層面，改進型Canny算子通過自適應雙閾值設定，有效應對路面反光與陰影干擾，其邊緣檢測結果配合方向梯度直方圖(HistogramofrientedGradient，HOG)特征描述，形成車道線結構化表征。

在分類算法方面，支持向量機（SupportVectonMachine，SVM)與卷積神經網絡(ConvolutionalNeuralNetworks，CNN)的融合應用成為發展趨勢。前者負責快速粗分類，后者進行精細特征驗證。針對動態場景挑戰，引入時空一致性約束模型，通過卡爾曼濾波預測車道線位置變化趨勢，顯著降低突發干擾導致的誤判率。在模型優化方向，知識蒸餾技術將復雜教師網絡的特征表達能力遷移至輕量學生網絡，使算法在車載嵌入式設備上達到每秒25幀以上的處理速度。此外，多尺度特征融合架構的采用，通過并聯不同感受野的卷積層，同步捕捉車道線局部細節與全局走向特征，這對彎道連續檢測至關重要。這些關鍵技術的協同創新，共同保障了車道偏移監測系統在復雜環境下的可靠運行。

2基于圖像識別的車道偏移監測系統架構

2.1 系統架構設計

基于圖像識別的車道偏移監測系統采用模塊化分層架構，通過多級處理流程實現從圖像采集到預警輸出的完整功能鏈。系統設計遵循高內聚低耦合原則，各功能模塊既可獨立優化，又能協同工作，核心在于平衡計算效率與檢測精度的矛盾。系統主要模塊及其交互關系如表1所示。

該架構的先進性體現在3個方面： ① 預處理模塊采用自適應參數調整策略，可根據光照強度自動切換濾波算法； ② 車道檢測與偏移監測模塊間設置環形緩沖區，通過時間戳同步確保數據一致性； ③ 決策輸出模塊引入分級預警機制，依據偏移速率動態調整報警強度。系統通過硬件加速單元實現圖像處理的并行計算，在嵌入式平臺上滿足實時處理要求。

2.2 圖像采集與預處理

圖像采集環節采用廣角攝像頭配合魚眼校正算法，有效擴展水平視場角至 120^° ，滿足三車道檢測需求。預處理流程通過3步優化提升圖像品質。首先，利用CLAHE算法增強低對比度區域的車道線特征，解決逆光場景下的細節丟失問題。其次，運用引導濾波技術去除雨雪噪聲干擾，保留車道線邊緣銳度。最后，進行透視變換，將前視圖像轉換為鳥瞰視圖，消除道路曲率對檢測精度的影響4。針對夜間環境，系統自動切換至紅外增強模式，利用車道標線反光特性強化特征提取。預處理階段的創新點在于動態參數調整機制，可根據圖像清晰度指標實時優化濾波強度，在保證特征完整性的同時控制計算耗時。

2.3車道檢測與偏移監測算法實現

車道檢測模塊創新性地融合傳統視覺算法與深度學習技術。采用改進型滑動窗口法進行初始定位，通過卷積神經網絡驗證候選區域置信度，有效克服路面裂縫、陰影等干擾物的誤判問題。偏移量計算引入車輛運動學模型，綜合方向盤轉角與橫擺角速度數據，構建三維空間坐標系下的動態補償算法。對于彎道場景，系統通過貝塞爾曲線擬合預測車道線延伸軌跡，結合卡爾曼濾波實現多幀軌跡平滑，顯著提升連續檢測穩定性。算法實現的關鍵突破在于建立失效保護機制。當圖像品質低于設定閾值時，自動切換至基于歷史軌跡的預測模式，確保系統在攝像頭短暫失效時的功能連續性。

3 試驗設計

3.1 試驗場景

試驗場景設計全面覆蓋典型駕駛環境與極端工況，旨在系統性驗證監測技術的魯棒性。城市道路測試重點考察標線模糊、車輛遮擋等復雜場景，選擇早晚高峰時段評估系統在密集車流中的抗干擾能力。高速公路測試聚焦彎道曲率識別精度，選取不同半徑的連續彎道驗證軌跡預測算法的穩定性。鄉村道路場景模擬標線缺失與路面破損工況，測試系統在無清晰車道線時的失效保護機制。極端環境測試包含暴雨、濃霧、強逆光等惡劣條件，驗證圖像預處理模塊的光照適應能力。

試驗車輛安裝多視角攝像頭同步采集數據，通過高精度差分GPS記錄真實車道位置，構建誤差小于 2cm 的基準數據集。此外，特別設置突發干擾場景，如臨時施工標志誤識別、路面大面積水漬反射等，檢驗算法動態調整機制的可靠性。

3.2 評價指標

為全面評估系統性能，建立包含基礎性能、環境適應性與功能安全的三維評價體系。核心評價指標及其內涵如表2所示。

該指標體系具有兩個突出特點： ① 對檢測精度與響應延遲提出平衡性要求，通過設置 15cm 誤差容限與 80ms 時延上限，兼顧安全需求與計算資源限制； ② 環境適應性指標采用分級評價，如將光照強度細分為晝間強光、黃昏、夜間無路燈，分別設定檢測成功率閥值。測試方法設計強調場景復現的真實性，例如天氣抗干擾性測試采用實車噴灑系統模擬不同降雨強度，確保試驗結果具有工程指導價值。

3.3 結果分析

車道偏移監測技術中，傳統傳感器方法（如陀螺儀、輪速傳感器）通過車輛運動參數間接推算車道位置，其優勢在于對光照、天氣變化不敏感，但存在依賴路面平整度、無法識別車道線類型等固有缺陷。而基于圖像識別的方法通過視覺特征直接解析車道線幾何信息，在標線清晰的場景中具有更高的檢測精度與語義理解能力。然而，視覺技術易受環境干擾的短板也亟待突破。為明確兩類技術的性能邊界與互補潛力，本研究通過實車測試獲取關鍵數據(表3)。

研究對比圖像識別與傳統傳感器車道偏移監測技術發現，在標線完整、光照充足場景下，圖像識別技術橫向誤差較傳統方法降低 76% ，晴天檢測率提升 13% ，城市道路中識別虛實線準確率達 93.7% ，傳統方法誤報率則高出2.6倍。但暴雨場景下，圖像識別檢測率降至 68% ，傳統方法仍有 82% 穩定性。成本上，視覺方案硬件投入僅為傳統的1/5，響應延遲更長。兩類技術互補，圖像識別適用于日常，傳統方法可應對惡劣環境。數據融合后，彎道誤差可縮至 19.8cm ，暴雨檢測率提至 79.4% ，為車道偏移監測優化提供方向。

4結論

基于圖像識別的汽車車道偏移監測技術在提高汽車安全性方面具有顯著優勢，特別是在精準度、實時性和環境適應性上，相較于傳統傳感器技術表現更加出色。通過先進的圖像處理算法，如邊緣檢測、圖像分割和深度學習，能夠有效提高車道偏移監測的準確性和響應速度。然而，低光照和極端天氣條件下的圖像品質問題仍然是技術面臨的挑戰。隨著算法優化、硬件進步以及多傳感器融合技術的發展，圖像識別技術有望克服這些限制，進一步提升系統性能。

參考文獻

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(編輯林子衿)