基于圖像識別的汽車車道偏移監(jiān)測技術(shù)研究

中圖分類號：U463.675 文獻標(biāo)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(shù)發(fā)展進程中，車道偏移預(yù)警系統(tǒng)（Lane DepartureWarning System，LDWS)作為主動安全核心組件備受關(guān)注。疲勞駕駛與分心操作引發(fā)的車道偏離事故頻發(fā)，傳統(tǒng)慣性傳感器方法受路面起伏和車輛姿態(tài)干擾，難以精準(zhǔn)監(jiān)測；計算機視覺技術(shù)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(jiān)測方法

1.1 圖像識別技術(shù)基礎(chǔ)

圖像識別技術(shù)通過模擬人類視覺系統(tǒng)，實現(xiàn)從數(shù)字圖像中提取信息并理解其內(nèi)容的核心功能。在車道偏移監(jiān)測領(lǐng)域，該技術(shù)主要涉及圖像采集、特征提取與模式識別3個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

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(shè)備，鏡頭畸變校正與曝光參數(shù)調(diào)節(jié)直接影響原始數(shù)據(jù)品質(zhì)。為消除光照變化帶來的干擾，需采用自適應(yīng)白平衡技術(shù)。特征提取環(huán)節(jié)的重點在于區(qū)分車道線與復(fù)雜背景，通常運用邊緣檢測算法定位路面標(biāo)線的梯度變化，并結(jié)合顏色空間轉(zhuǎn)換，強化黃白車道線的色彩特征。在模式識別層面，機器學(xué)習(xí)方法通過大量標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類模型，使系統(tǒng)能夠準(zhǔn)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(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的發(fā)展。例如，采用深度可分離卷積替代標(biāo)準(zhǔn)卷積操作，在保證精度的前提下，有效降低計算復(fù)雜度。上述技術(shù)基礎(chǔ)的構(gòu)建，為后續(xù)車道偏移分析提供了可靠的數(shù)據(jù)輸入與特征支撐。

1.2基于圖像識別的車道偏移監(jiān)測方法

基于圖像識別的車道偏移監(jiān)測方法，其核心在于構(gòu)建從圖像輸入到偏移量計算的完整技術(shù)鏈條。系統(tǒng)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(zhuǎn)換為鳥瞰視角的俯視投影，顯著提升車道線曲率分析的準(zhǔn)確性。

在車道線檢測環(huán)節(jié)，采用改進型霍夫變換結(jié)合滑動窗口搜索法，先對車道線大致區(qū)域進行粗定位，再通過多項式擬合精修車道線曲率參數(shù)。偏移量計算則基于車輛坐標(biāo)系與圖像坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)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(biāo)線磨損等干擾因素，系統(tǒng)引入時間域濾波機制，通過多幀數(shù)據(jù)融合消除瞬時誤檢，并結(jié)合車道線連續(xù)性特征進行軌跡預(yù)測。在彎道場景中，算法可動態(tài)調(diào)整檢測區(qū)域?qū)挾龋苊鈧鹘y(tǒng)固定檢測窗口導(dǎo)致的特征丟失問題。該方法突破單一視覺特征依賴，構(gòu)建了光照魯棒性與幾何約束相結(jié)合的綜合判據(jù)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(shù)中的關(guān)鍵技術(shù)與算法

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

在分類算法方面，支持向量機（SupportVectonMachine，SVM)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetworks，CNN)的融合應(yīng)用成為發(fā)展趨勢。前者負責(zé)快速粗分類，后者進行精細特征驗證。針對動態(tài)場景挑戰(zhàn)，引入時空一致性約束模型，通過卡爾曼濾波預(yù)測車道線位置變化趨勢，顯著降低突發(fā)干擾導(dǎo)致的誤判率。在模型優(yōu)化方向，知識蒸餾技術(shù)將復(fù)雜教師網(wǎng)絡(luò)的特征表達能力遷移至輕量學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，使算法在車載嵌入式設(shè)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(gòu)的采用，通過并聯(lián)不同感受野的卷積層，同步捕捉車道線局部細節(jié)與全局走向特征，這對彎道連續(xù)檢測至關(guān)重要。這些關(guān)鍵技術(shù)的協(xié)同創(chuàng)新，共同保障了車道偏移監(jiān)測系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的可靠運行。

2基于圖像識別的車道偏移監(jiān)測系統(tǒng)架構(gòu)

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

基于圖像識別的車道偏移監(jiān)測系統(tǒng)采用模塊化分層架構(gòu)，通過多級處理流程實現(xiàn)從圖像采集到預(yù)警輸出的完整功能鏈。系統(tǒng)設(shè)計遵循高內(nèi)聚低耦合原則，各功能模塊既可獨立優(yōu)化，又能協(xié)同工作，核心在于平衡計算效率與檢測精度的矛盾。系統(tǒng)主要模塊及其交互關(guān)系如表1所示。

該架構(gòu)的先進性體現(xiàn)在3個方面： ① 預(yù)處理模塊采用自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整策略，可根據(jù)光照強度自動切換濾波算法； ② 車道檢測與偏移監(jiān)測模塊間設(shè)置環(huán)形緩沖區(qū)，通過時間戳同步確保數(shù)據(jù)一致性； ③ 決策輸出模塊引入分級預(yù)警機制，依據(jù)偏移速率動態(tài)調(diào)整報警強度。系統(tǒng)通過硬件加速單元實現(xiàn)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(yù)處理

圖像采集環(huán)節(jié)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(yù)處理流程通過3步優(yōu)化提升圖像品質(zhì)。首先，利用CLAHE算法增強低對比度區(qū)域的車道線特征，解決逆光場景下的細節(jié)丟失問題。其次，運用引導(dǎo)濾波技術(shù)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(zhuǎn)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(huán)境，系統(tǒng)自動切換至紅外增強模式，利用車道標(biāo)線反光特性強化特征提取。預(yù)處理階段的創(chuàng)新點在于動態(tài)參數(shù)調(diào)整機制，可根據(jù)圖像清晰度指標(biāo)實時優(yōu)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(jiān)測算法實現(xiàn)

車道檢測模塊創(chuàng)新性地融合傳統(tǒng)視覺算法與深度學(xué)習(xí)技術(shù)。采用改進型滑動窗口法進行初始定位，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驗證候選區(qū)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(xué)模型，綜合方向盤轉(zhuǎn)角與橫擺角速度數(shù)據(jù)，構(gòu)建三維空間坐標(biāo)系下的動態(tài)補償算法。對于彎道場景，系統(tǒng)通過貝塞爾曲線擬合預(yù)測車道線延伸軌跡，結(jié)合卡爾曼濾波實現(xiàn)多幀軌跡平滑，顯著提升連續(xù)檢測穩(wěn)定性。算法實現(xiàn)的關(guān)鍵突破在于建立失效保護機制。當(dāng)圖像品質(zhì)低于設(shè)定閾值時，自動切換至基于歷史軌跡的預(yù)測模式，確保系統(tǒng)在攝像頭短暫失效時的功能連續(xù)性。

3 試驗設(shè)計

3.1 試驗場景

試驗場景設(shè)計全面覆蓋典型駕駛環(huán)境與極端工況，旨在系統(tǒng)性驗證監(jiān)測技術(shù)的魯棒性。城市道路測試重點考察標(biāo)線模糊、車輛遮擋等復(fù)雜場景，選擇早晚高峰時段評估系統(tǒng)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(xù)彎道驗證軌跡預(yù)測算法的穩(wěn)定性。鄉(xiāng)村道路場景模擬標(biāo)線缺失與路面破損工況，測試系統(tǒng)在無清晰車道線時的失效保護機制。極端環(huán)境測試包含暴雨、濃霧、強逆光等惡劣條件，驗證圖像預(yù)處理模塊的光照適應(yīng)能力。

試驗車輛安裝多視角攝像頭同步采集數(shù)據(jù)，通過高精度差分GPS記錄真實車道位置，構(gòu)建誤差小于 2cm 的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。此外，特別設(shè)置突發(fā)干擾場景，如臨時施工標(biāo)志誤識別、路面大面積水漬反射等，檢驗算法動態(tài)調(diào)整機制的可靠性。

3.2 評價指標(biāo)

為全面評估系統(tǒng)性能，建立包含基礎(chǔ)性能、環(huán)境適應(yīng)性與功能安全的三維評價體系。核心評價指標(biāo)及其內(nèi)涵如表2所示。

該指標(biāo)體系具有兩個突出特點： ① 對檢測精度與響應(yīng)延遲提出平衡性要求，通過設(shè)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(huán)境適應(yīng)性指標(biāo)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(shè)定檢測成功率閥值。測試方法設(shè)計強調(diào)場景復(fù)現(xiàn)的真實性，例如天氣抗干擾性測試采用實車噴灑系統(tǒng)模擬不同降雨強度，確保試驗結(jié)果具有工程指導(dǎo)價值。

3.3 結(jié)果分析

車道偏移監(jiān)測技術(shù)中，傳統(tǒng)傳感器方法（如陀螺儀、輪速傳感器）通過車輛運動參數(shù)間接推算車道位置，其優(yōu)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(biāo)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(shù)易受環(huán)境干擾的短板也亟待突破。為明確兩類技術(shù)的性能邊界與互補潛力，本研究通過實車測試獲取關(guān)鍵數(shù)據(jù)(表3)。

研究對比圖像識別與傳統(tǒng)傳感器車道偏移監(jiān)測技術(shù)發(fā)現(xiàn)，在標(biāo)線完整、光照充足場景下，圖像識別技術(shù)橫向誤差較傳統(tǒng)方法降低 76% ，晴天檢測率提升 13% ，城市道路中識別虛實線準(zhǔn)確率達 93.7% ，傳統(tǒng)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(tǒng)方法仍有 82% 穩(wěn)定性。成本上，視覺方案硬件投入僅為傳統(tǒng)的1/5，響應(yīng)延遲更長。兩類技術(shù)互補，圖像識別適用于日常，傳統(tǒng)方法可應(yīng)對惡劣環(huán)境。數(shù)據(jù)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(jiān)測優(yōu)化提供方向。

4結(jié)論

基于圖像識別的汽車車道偏移監(jiān)測技術(shù)在提高汽車安全性方面具有顯著優(yōu)勢，特別是在精準(zhǔn)度、實時性和環(huán)境適應(yīng)性上，相較于傳統(tǒng)傳感器技術(shù)表現(xiàn)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(xué)習(xí)，能夠有效提高車道偏移監(jiān)測的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度。然而，低光照和極端天氣條件下的圖像品質(zhì)問題仍然是技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)。隨著算法優(yōu)化、硬件進步以及多傳感器融合技術(shù)的發(fā)展，圖像識別技術(shù)有望克服這些限制，進一步提升系統(tǒng)性能。

參考文獻

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(編輯林子衿)