一種有效的車道線識別與偏道預警方法

楊晶東，楊敬輝，樸松昊
上海理工大學光電信息與計算機工程學院，上海上海第二工業(yè)大學經濟管理學院，上海

哈爾濱工業(yè)大學計算機科學與工程學院，黑龍江哈爾濱

摘　　　要：室外自然光照條件下進行車道線檢測時，光照強度和視野角度變化常常會對識別的結果產生較大影響。為此提出了一種基于自適應視頻源參數調解的車道線實時檢測方法。該方法通過實時動態(tài)調解視頻源參數（白平衡、Ｇａｍｍａ值）等適應室外光照環(huán)境。采用Ａｄａｂｏｏｓｔ算法訓練分類器獲得感興趣車道線區(qū)域圖像，有效地縮小了圖像處理范圍，減少了運算量。提出了一種基于冒泡排序法的哈夫變換方法，在邊緣檢測過程中有效地過濾背景噪聲，提高車道線檢測的魯棒性。實驗表明視頻源參數動態(tài)調解算法可以適應各種室內、外自然光照條件，提高了車道線識別精度。車道線中心線和側向距離偏差檢測及預警過程能夠及時給出預警信息，有效地避免了高速行駛的自主車輛偏道現象。

關　鍵　詞：視頻源參數；Ｇａｍｍａ值；白平衡；哈夫變換；偏道預警

１　引　言
室外自然環(huán)境下的汽車安全駕駛預警系統(tǒng)中，環(huán)境光照以及視野角度變化嚴重影響了車道線識別。近年來許多學者一直采用各種辦法來消除這些因素的影響。比如有些學者采用直方圖法來增強識別目標域值，同時采用具有修正值的各種邊緣檢測方法來提高邊緣檢測精度［１�玻玻荨＿@些方法能在較穩(wěn)定光照環(huán)境下提高識別精度，減少了背景噪聲。但是沒有根本解決實際動態(tài)變化自然光照對車道線識別的影響。比如光線強弱變化，以及視野角度改變都會影響識別精度。另外一些學者通過采用改變攝像機物理屬性來提高識別精度，比如采用紅外攝像機替換普通攝像機。這種方法雖然可以直接消除環(huán)境光照影響，但造價較高，還無法推廣到當今的汽車安全駕駛輔助系統(tǒng)中。為此本文提出了一種針對普通攝像機基于視頻源參數動態(tài)調解的目標識別方法。只通過動態(tài)改變視頻源參數（白平衡和Ｇａｍｍａ值） 來達到自然環(huán)境下實時識別車道線的方法。采用冒泡排序法去除背景噪聲干擾，減少運算量。通過計算車道線中心線偏角和側向位置偏移量及時進行偏道預警。實驗表明該方法能夠適合于室外自然光照下的車道線檢測與預警，具有較好的實時性和魯棒性。

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