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基于深度学习的车道线检测方法研究与应用I. 简述随着科技的发展，越来越多的人开始关注这一领域。
近年来研究人员们提出了许多新的算法和技术，使得车道线检测的准确性和鲁棒性得到了很大的提高。
同时这些方法也在不断地应用于实际的道路监控系统和自动驾驶汽车中，为人们的出行带来了极大的便利。
基于深度学习的车道线检测方法是一项非常有前景的技术，相信在未来的日子里，它会为我们的生活带来更多的惊喜和便利。
A. 研究背景和意义随着科技的飞速发展，人工智能技术在各个领域都取得了显著的成果。
其中基于深度学习的计算机视觉技术在车道线检测方面具有广泛的应用前景。
然而当前市场上的车道线检测方法仍存在许多问题，如检测精度不高、对复杂场景适应性差等。
因此研究一种高效、准确且具有良好泛化能力的车道线检测方法具有重要的理论和实际意义。
首先车道线检测对于自动驾驶汽车的安全驾驶至关重要，在复杂的道路环境中，车辆需要能够准确地识别车道线，以便更好地规划行驶路线和保持车速稳定。
此外车道线检测还有助于提高驾驶员的驾驶舒适度和安全性，降低交通事故的发生率。
其次车道线检测方法的研究与应用将推动计算机视觉技术的发展。
深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在图像识别、目标检测等领域取得了突破性进展。
将深度学习技术应用于车道线检测，有望提高检测方法的性能和效率，为其他计算机视觉任务提供有力支持。
车道线检测方法的研究与应用将促进智能交通系统的建设，随着城市化进程的加快，交通拥堵和交通安全问题日益严重。
通过研究更先进的车道线检测方法，可以为智能交通系统提供更加精确的道路信息，从而提高道路通行效率和交通安全水平。
基于深度学习的车道线检测方法研究与应用具有重要的研究背景和意义。
这不仅有助于解决当前市场上存在的问题，提高车道线检测的性能和实用性，还将推动计算机视觉技术的发展和智能交通系统的建设。
因此我们应该积极投入到这一领域的研究中，为实现自动驾驶汽车的普及和道路交通安全做出贡献。
序号姓名工作单位性别职称1王亦麟上海市公路工程质量监督站男高工2张元发上海市建筑科学研究院男教授级高工3刘祖华上海同济建设工程质量检测站男教授4朱基千上海同济建设工程质量检测站男教授5桑玫上海隧道工程质量检测有限公司女高工6赵荣欣上海市建筑科学研究院（集团）有限公司男高工7蒋卫东宁夏交通科学研究所男高工8梅廷义宁夏交通科学研究所男高工9张兴国宁夏公路工程质量监督站男高工10魏力宁夏公路工程质量监督站男高工11付丽新疆交通厅公路工程质量监督站女高工12徐惠芬新疆公路规划勘查设计院女教授级高工13赵尔胜新疆交通厅公路工程质量监督站男高工14楚虹新疆交通科研所女教授级高工15陈龙新疆生产建设兵团建科院男高工16彭琴新疆生产建设兵团公路科研所女高工17崔永峰新疆生产建设兵团公路质监站男高工18顾春光上海港湾工程质量检测有限公司男高工19方利国上海港湾工程质量检测有限公司男高工20陈刚上海勘测设计研究院男高工21翁友法上海港湾工程质量检测有限公司男高工22杨丽中交三航局上海浦东分公司女高工23陈世英青海省交通建设工程质量监督站女高工24昝永杰青海省交通建设工程质量监督站男高工25黄世静青海省公路科研勘测设计院女高工26陈勇河北省公路工程质量监督站男正高工27王兰英河北省公路工程质量监督站女高工28李丽秦皇岛港务集团工程材料检测中心女高工29刘美山唐山海港港兴建设工程检测有限公司男高工30李青中交一航局秦皇岛工程建设试验检测站女高工31苗爱英中交一航局秦皇岛工程建设试验检测站女高工32陈明星广东省交通工程质量监督站男高工33植成锦广东省交通工程质量监督站男高工34胡利平广东省交通建设工程质量检测中心男高工35吴华广东省交通建设工程质量检测中心男高工36周庆华广州港湾工程质量检测有限公司男高工37许松坤广东华路交通科技有限公司男高工38洪帆武汉港湾工程质量检测中心男高工39张学明湖北省公路管理局科研所男高工40伍学明湖北省公路水运工程测试中心男高工41李满来湖北省交通厅工程质量监督局男高工42刘松湖北交通工程检测中心男高工43谢松林中交第二公路勘察设计研究院有限公司男高工44吴继锋交苑公路工程检测中心男高工45龚南生江西省交通设计院男高工46吴幸华江西省交通工程质量监督站女高工47徐远明江西省交通工程质量监督站男高工48江祥林江西省交通桥梁检测加固有限公司男高工49谭生光江西省高等级公路管理局质量监督站男高工50江立生浙江省交通厅工程质量监督局男教授级高工51曹平宁波市镇海金正建设工程检测有限公司男高工52吴建芳宁波市镇海金正建设工程检测有限公司女高工53徐建红浙江交科工程检测有限公司男高工54胡建福浙江省交通规划设计研究院男高工55侯英浙江公路机械技工学校女高讲56王龙华长江航务工程质量监督中心站男高工57张唯长江航务工程质量监督中心站男高工58王春华长江航道规划设计研究院工程检测中心女高工59曹雄鹰长江通信管理局长江通信工程质量检测中心男高工60周绪利北京市道路工程质量监督站男教高61孙波北京市道路工程质量监督站男高工62田丽萍北京泰克华诚技术信息咨询有限公司女高工63李海燕北京市道路工程质量监督站女高工64高士华北京市道路工程质量监督站男高工65崔玉萍中交桥梁技术有限公司女教高66王刚中交桥梁技术有限公司男高工67孙丽华吉林省正达交通建设检测有限公司女研究员68关长禄吉林省交通基本建设质量监督站男研究员69张磊吉林省交通基本建设质量监督站女高工70刘少文山西省交通科学研究院男高工71安文汉中铁十二局集团有限公司计量测试中心男高工72任新玲山西省交通规划勘察设计院女教高73王立军天津市市政公路工程研究院男高工74曾水泉天津市市政公路工程质量监督站男高工75刘虎天津标信检测技术发展有限公司男高工?76陈园天津市市政公路工程质量监督站女高工77陆久全西藏交通科学研究所男高工78田金昌西藏交通科学研究所男高工79张正波西藏交通科学研究所男高工80薛生高陕西省交通厅质监站男正高81候全岐陕西省交通厅质监站男高工82张生辉西安公路研究所男教高83张留俊中交第一公路勘察设计研究院科研试验检测中心男高工84王练柱陕西高速公路工程试验检测有限公司男高工85徐岳长安大学公路学院男教授86杨仲海南交通工程监理公司男高工87卢京海南海通公路工程咨询监理有限公司男高工88钟考明海南锐翔交通工程试验检测中心男高工89林娟海南锐翔交通工程试验检测中心女高工90杨立新湖南省交通建设质量监督站男高工91邵腊庚长沙理工大公路工程试验检测中心男教授92黎霞长沙理工大公路工程试验检测中心女高级实验师93曾长根湖南航务勘察设计研究院公路水运工程试验检测中心男高工94胡柏学湖南省交通科学研究院检测中心男教高95杨春林湖南省交通建设质量监督试验检测中心男高工96赵利平长沙理工大学男教授97卞国炎安徽省交通基本建设工程质量监督站男教高98高学华安徽省交通基本建设工程质量监督站男高工99熊伟安徽省交通基本建设工程质量监督站男高工100李选民山东省交通厅基本建设工程质量监督站男研究员101张小红山东省交通厅基本建设工程质量监督站男研究员102张刚山东省交通厅基本建设工程质量监督站男高工103陈桂芳山东省交通科学研究所女研究员104刘天伟中交一航局第二有限公司工程试验检测中心男高工105刘长陆山东省德州市交通工程监理公司男高工106彭兴国重庆市交通委员会基本建设工程质量监督站男高工107沈小俊重庆市交委基本建设工程质量监督站男高工108宋涛重庆市交通委员会基本建设工程质量监督站男高工109陈弩重庆市交委基本建设工程质量监督站男高工110程德宏重庆市交通委员会基本建设工程质量监督站男高工111白平中交二航局第二有限公司质量检测所女高工112李俊锋云南省交通厅工程质量监督站男副高113王曦芸云南省交通厅工程质量监督站女高工114余庆平云南省交通厅工程质量监督站男高工115李桓兴云南公路工程试验检测中心男高工116张贤康云南公路工程试验检测中心男高工117粟海涛云南公路工程试验检测中心男高工118田林祥甘肃省交通基建工程质量监督站男高工119邓兆宁甘肃省交通基建工程质量监督站男高工120王宁甘肃省交通科学研究所有限公司男高工121王苍和甘肃省交通科学研究所有限公司男高工122张小淼甘肃省交通科学研究所有限公司男高工123李文芙甘肃华强工程试验检测有限责任公司男高工124刘长辉辽宁省交通工程质量与安全监督局男教授级高工125杨芳国辽宁省交通工程质量与安全监督局男教授级高工126高玉波辽宁省交通工程质量与安全监督局男高工127王开波辽宁省交通科学研究院男高工128姜秀燕大连万鹏港口工程检测有限公司女高工129李广森中交一航局第三工程有限公司试验室男教高130任铮钺大连理工大学振动与强度测试中心有限公司男工程师131王宝民大连理工大学振动与强度测试中心有限公司男副教授132于春江中交一航局第三工程有限公司试验室男工程师133司炳君大连理工大学男工程师134赵延昌大连市水运工程质量监督站男高工135许冶福建省交通基本建设工程质量监督检测站男教授级高工136林柏章福建省交通基本建设工程质量监督检测站男高工137林荣光福建省交通基本建设工程质量监督检测站男高工138苏宁厦门市捷航建筑工程质量检测有限公司女高工139陈世英青海省交通建设工程质量监督站女高工140昝永杰青海省交通建设工程质量监督站男高工141黄世静青海省公路科研勘测设计院女高工142程培峰东北林业大学土木工程学院男副教授143范春林黑龙江省公路质量监督站男高工144王兴隆黑龙江省交通科学研究所男研究员145吴思刚哈尔滨工业大学交通学院男高工146邹积宁黑龙江省公路质量监督站男高工147曹庆恩中交三航局第三工程有限公司男高工148曹荣吉江苏省交通科学研究院有限公司男高工149郭小峰江苏省交通科学研究院有限公司男高工150黄孙俊江苏省交通科学研究院男高工151解先荣江苏省交通厅工程质量监督站女高工152徐宏江苏省交通科学研究院北京分院男研究员153谢耀峰东南大学男副教授154宣国良东南大学男副教授155陈珺贵州省交通科学研究院检测中心男高工156陈勇贵州省交通规划勘察设计研究院试验检测中心男高工157刘礼英贵州省交通建设工程质量监督站女高工158石大为贵州省交通建设工程质量监督站男高工159叶安萍贵州省交通建设工程质量监督站女高工160冯治安郑州杰格瑞华道路工程技术有限公司男教高161吕少峰河南省交通建设工程质量监督站男教高162阎秀萍河南省交通建设工程质量监督站女高工163王振华河南省交通建设工程质量监督站男高工164蒋玲玲河南高速公路试验检测有限公司女高工165孙万禾天津港湾工程研究所男教高166张敬天津港湾工程检测中心男教高167徐满意交通水运工程试验检测中心男高工168王渝中港第一航务工程局第一工程公司试验检测中心男高工169张宝华天津市大地海陆岩土工程技术开发有限公司男高工170黄建立广西交通工程质量监督站男高工171谭华广西壮族自治区交通科学研究所女高工172宁子秋广西交通工程质量监督站男高工173王淑英广西壮族自治区交通科学研究所女高工174莫剑忠广西交通工程质量监督站男高工175曹果华内蒙古自治区公路工程质量监督站女高工176关泽萍内蒙古交通设计研究院道路材料试验检测站女高工177赵卫平内蒙古交通设计研究院道路材料试验检测站男教授178张劲泉交通部公路科学研究院男副研究员179何玉珊交通部公路科学研究院男教授级高工180孟书涛交通部公路科学研究院男研究员181和松交通部公路科学研究院男高工182宿健交通部公路科学研究院男副研究员183李万恒交通部公路科学研究院男副研究员184康爱国交通部公路科学研究院男高工185牛开民交通部公路科学研究院男研究员186付智交通部公路科学研究院男研究员187王旭东交通部公路科学研究院男研究员188吴立坚交通部公路科学研究院男研究员189任红伟交通部公路科学研究院男副研究员190马晔交通部公路科学研究院男副研究员191何勇交通部公路科学研究院男研究员192韩文元交通部公路科学研究院男副研究员193包左军交通部公路科学研究院男高工194张智勇交通部公路科学研究院男高工195唐琤琤交通部公路科学研究院女研究员196苏文英交通部公路科学研究院女副研究员197刘玉新交通部公路科学研究院男高工198刘晋川交通部水运科学研究院男研究员199郑见粹交通部水运科学研究院男研究员200徐超忠中国交通通信中心男高工201顾新民中国交通通信中心男高工202王玮中国交通通信中心男高工203沈刚中国交通通信中心男高工204许文慧交通部交通工程检测中心男高工205郝先颖交通部交通工程检测中心男高工206梁家林交通部交通工程检测中心男高工207李秀芳交通部交通工程检测中心女高工208郑宝岐交通部交通工程检测中心男高工209连启滨重庆交通科研设计院男教授级高工210黄莘重庆交通科研设计院男教授级高工211唐健重庆交通科研设计院男高工212唐光武重庆交通科研设计院男研究员213张东长重庆交通科研设计院男副研究员214程崇国重庆交通科研设计院男成绩优异的高工215邹小春重庆交通科研设计院男高工216黄福伟重庆交通科研设计院男副研究员217涂耘重庆交通科研设计院男副研究员218许文海大连海事大学信息工程学院男教授219朱玉柱大连海事大学交通工程与物流学院男教授发布部门:发布文号:体法行函[2005]32号各有关单位：为保证交通行业检测中心、实验室计量认证评审工作顺利进行，我司按照有关要求，调整、充实国家计量认证交通评审组评审员及技术专家库。
序号姓名工作单位性别职称1 王亦麟上海市公路工程质量监督站男高工2 张元发上海市建筑科学研究院男教授级高工3 刘祖华上海同济建设工程质量检测站男教授4 朱基千上海同济建设工程质量检测站男教授5 桑玫上海隧道工程质量检测有限公司女高工6 赵荣欣上海市建筑科学研究院（集团）有限公司男高工7 蒋卫东宁夏交通科学研究所男高工8 梅廷义宁夏交通科学研究所男高工9 张兴国宁夏公路工程质量监督站男高工10 魏力宁夏公路工程质量监督站男高工11 付丽新疆交通厅公路工程质量监督站女高工12 徐惠芬新疆公路规划勘查设计院女教授级高工13 赵尔胜新疆交通厅公路工程质量监督站男高工14 楚虹新疆交通科研所女教授级高工15 陈龙新疆生产建设兵团建科院男高工16 彭琴新疆生产建设兵团公路科研所女高工17 崔永峰新疆生产建设兵团公路质监站男高工18 顾春光上海港湾工程质量检测有限公司男高工19 方利国上海港湾工程质量检测有限公司男高工20 陈刚上海勘测设计研究院男高工21 翁友法上海港湾工程质量检测有限公司男高工22 杨丽中交三航局上海浦东分公司女高工23 陈世英青海省交通建设工程质量监督站女高工24 昝永杰青海省交通建设工程质量监督站男高工25 黄世静青海省公路科研勘测设计院女高工26 陈勇河北省公路工程质量监督站男正高工27 王兰英河北省公路工程质量监督站女高工28 李丽秦皇岛港务集团工程材料检测中心女高工29 刘美山唐山海港港兴建设工程检测有限公司男高工30 李青中交一航局秦皇岛工程建设试验检测站女高工31 苗爱英中交一航局秦皇岛工程建设试验检测站女高工32 陈明星广东省交通工程质量监督站男高工33 植成锦广东省交通工程质量监督站男高工34 胡利平广东省交通建设工程质量检测中心男高工35 吴华广东省交通建设工程质量检测中心男高工36 周庆华广州港湾工程质量检测有限公司男高工37 许松坤广东华路交通科技有限公司男高工38 洪帆武汉港湾工程质量检测中心男高工39 张学明湖北省公路管理局科研所男高工40 伍学明湖北省公路水运工程测试中心男高工41 李满来湖北省交通厅工程质量监督局男高工42 刘松湖北交通工程检测中心男高工43 谢松林中交第二公路勘察设计研究院有限公司男高工44 吴继锋交苑公路工程检测中心男高工45 龚南生江西省交通设计院男高工46 吴幸华江西省交通工程质量监督站女高工47 徐远明江西省交通工程质量监督站男高工48 江祥林江西省交通桥梁检测加固有限公司男高工49 谭生光江西省高等级公路管理局质量监督站男高工50 江立生浙江省交通厅工程质量监督局男教授级高工51 曹平宁波市镇海金正建设工程检测有限公司男高工52 吴建芳宁波市镇海金正建设工程检测有限公司女高工53 徐建红浙江交科工程检测有限公司男高工54 胡建福浙江省交通规划设计研究院男高工55 侯英浙江公路机械技工学校女高讲56 王龙华长江航务工程质量监督中心站男高工57 张唯长江航务工程质量监督中心站男高工58 王春华长江航道规划设计研究院工程检测中心女高工59 曹雄鹰长江通信管理局长江通信工程质量检测中心男高工60 周绪利北京市道路工程质量监督站男教高61 孙波北京市道路工程质量监督站男高工62 田丽萍北京泰克华诚技术信息咨询有限公司女高工63 李海燕北京市道路工程质量监督站女高工64 高士华北京市道路工程质量监督站男高工65 崔玉萍中交桥梁技术有限公司女教高66 王刚中交桥梁技术有限公司男高工67 孙丽华吉林省正达交通建设检测有限公司女研究员68 关长禄吉林省交通基本建设质量监督站男研究员69 张磊吉林省交通基本建设质量监督站女高工70 刘少文山西省交通科学研究院男高工71 安文汉中铁十二局集团有限公司计量测试中心男高工72 任新玲山西省交通规划勘察设计院女教高73 王立军天津市市政公路工程研究院男高工74 曾水泉天津市市政公路工程质量监督站男高工75 刘虎天津标信检测技术发展有限公司男高工76 陈园天津市市政公路工程质量监督站女高工77 陆久全西藏交通科学研究所男高工78 田金昌西藏交通科学研究所男高工79 张正波西藏交通科学研究所男高工80 薛生高陕西省交通厅质监站男正高81 候全岐陕西省交通厅质监站男高工82 张生辉西安公路研究所男教高83 张留俊中交第一公路勘察设计研究院科研试验检测中心男高工84 王练柱陕西高速公路工程试验检测有限公司男高工85 徐岳长安大学公路学院男教授86 杨仲海南交通工程监理公司男高工87 卢京海南海通公路工程咨询监理有限公司男高工88 钟考明海南锐翔交通工程试验检测中心男高工89 林娟海南锐翔交通工程试验检测中心女高工90 杨立新湖南省交通建设质量监督站男高工91 邵腊庚长沙理工大公路工程试验检测中心男教授92 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王淑英广西壮族自治区交通科学研究所女高工174 莫剑忠广西交通工程质量监督站男高工175 曹果华内蒙古自治区公路工程质量监督站女高工176 关泽萍内蒙古交通设计研究院道路材料试验检测站女高工177 赵卫平内蒙古交通设计研究院道路材料试验检测站男教授178 张劲泉交通部公路科学研究院男副研究员179 何玉珊交通部公路科学研究院男教授级高工180 孟书涛交通部公路科学研究院男研究员181 和松交通部公路科学研究院男高工182 宿健交通部公路科学研究院男副研究员183 李万恒交通部公路科学研究院男副研究员184 康爱国交通部公路科学研究院男高工185 牛开民交通部公路科学研究院男研究员186 付智交通部公路科学研究院男研究员187 王旭东交通部公路科学研究院男研究员188 吴立坚交通部公路科学研究院男研究员189 任红伟交通部公路科学研究院男副研究员190 马晔交通部公路科学研究院男副研究员191 何勇交通部公路科学研究院男研究员192 韩文元交通部公路科学研究院男副研究员193 包左军交通部公路科学研究院男高工194 张智勇交通部公路科学研究院男高工195 唐琤琤交通部公路科学研究院女研究员196 苏文英交通部公路科学研究院女副研究员197 刘玉新交通部公路科学研究院男高工198 刘晋川交通部水运科学研究院男研究员199 郑见粹交通部水运科学研究院男研究员200 徐超忠中国交通通信中心男高工201 顾新民中国交通通信中心男高工202 王玮中国交通通信中心男高工203 沈刚中国交通通信中心男高工204 许文慧交通部交通工程检测中心男高工205 郝先颖交通部交通工程检测中心男高工206 梁家林交通部交通工程检测中心男高工207 李秀芳交通部交通工程检测中心女高工208 郑宝岐交通部交通工程检测中心男高工209 连启滨重庆交通科研设计院男教授级高工210 黄莘重庆交通科研设计院男教授级高工211 唐健重庆交通科研设计院男高工212 唐光武重庆交通科研设计院男研究员213 张东长重庆交通科研设计院男副研究员214 程崇国重庆交通科研设计院男成绩优异的高工215 邹小春重庆交通科研设计院男高工216 黄福伟重庆交通科研设计院男副研究员217 涂耘重庆交通科研设计院男副研究员218 许文海大连海事大学信息工程学院男教授219 朱玉柱大连海事大学交通工程与物流学院男教授发布部门: 交通部发布文号: 体法行函[2005]32号各有关单位：为保证交通行业检测中心、实验室计量认证评审工作顺利进行，我司按照有关要求，调整、充实国家计量认证交通评审组评审员及技术专家库。
基于均值漂移的车道线检测模型作者：韩高格方周夏盼葛东东来源：《赤峰学院学报·自然科学版》2019年第11期摘要：无人驾驶、辅助驾驶是目前人工智能领域最火热的前沿研究方向之一，它具有巨大的商业价值和发展前景.道路车道线检测是无人驾驶系统中几个重要核心技术之一，它可以为无人驾驶系统提供行驶决策规划、外部感知.本文提出了一种基于均值漂移的道路车道线检测算法，首先对道路图像的车道线区域进行感兴趣区域（ROI）选取，再进行下采样处理和逆透视变换.再进一步采用基于均值漂移算法对道路图像进行图像分割，对分割所得的车道线进行非线性回归方法拟合车道线.实验表明，该方法可以有效检测出道路车道线，可以适应复杂道路场景中的阴影、遮挡、模糊、弯曲道路等情况中的车道线检测，并且具有鲁棒性好、精确度高的特点.关键词：车道线检测;无人驾驶;均值漂移算法;图像分割中图分类号：TP391; 文献标识码：A; 文章编号：1673-260X（2019）11-0051-031 引言近年来，无人驾驶技术日趋火热，随着社会经济发展、城市交通的不断完善、汽车数量的增多、高新技术的发展，人们对生活质量有着更高的要求、汽车行驶安全也成为人们关心的话题.无人驾驶技术也应运而生，它可以利用计算机技术帮助人们实现汽车的自动行驶，使人们的生活变得更加智能和便捷、社会的运作更加高效，由于无人驾驶的高度安全性，也将会大大减少交通事故的发生.无人驾驶系统是一个复杂的计算机控制系统，它包含了很多复杂技术，它分为感知层、认知层、决策层、控制层四层.车道线检测作为无人驾驶系统认知层中关键性技术，是最近几年研究的热点.车道线检测的结果可以为无人驾驶系统提供路径的规划决策、确保汽车的行驶正确以及驾驶辅助系统的车道偏离报警系统.公路车道线容易遭受磨损以及受道路阴影、光照、天气等因素影响，导致车道线模糊不清.所以它是一项十分具有难度与挑战的任务.到目前为止，多数的车道线检测方式是采用基于道路规则化约束[1]的方式，首先对获取图像灰度化预处理，然后利用一些图像边缘提取算法提取图像的边缘信息，选取一定的感兴趣区域（ROI）进行深度处理，最后利用霍夫变换去拟合道路车道线.这种方案优点是计算资源消耗少，处理速度快，但是对于弯曲道路、等检测效果较差.还有基于图像分割的方式[2]，首先将RGB图像转化到CIE颜色空间，采用K均值进行图像分割、提取特征，最后采用二次曲线方法进行车道线的拟合.本文针对道路车道线检测，提出了一种基于均值漂移的道路车道线检测算法.主要步骤有：（1）图像预处理，对采集到的道路车道线图片，先进行感兴趣区域的选取和下采样处理，用于尽可能地去除与道路无关的图像信息和减少不必要的图像运算.（2）道路图像分割，采用基于均值漂移算法对道路车道线进行图像分割，以获取图像中的车道线.（3）车道线拟合，采用非线性回归的方法去拟合道路车道线，可以高精度的拟合车道线的各种形状.2 ROI选取和下采样处理由于原始的道路图像包含了天空、树木等与车道线检测无关的内容，所以为了避免不必要的图像运算，对原图进行ROI选取，尽可能多的包含车道对象.另外，车道線检测无须过高的分辨率，所以进一步进行一定的下采样处理，在不损失车道线检测精度的情况下，最大程度地减少计算机对图像的计算，本文采用的是双线性插值的方法，公式的定义如下：如果对图像每一个样本点都进行计算以得到其密度最大点，无疑需要进行大量的计算.考虑到从样本点xi开始，最终收敛到点xc，在其质心移动过程中，路径上的那些样本点若进行迭代搜索计算也会最终收敛到点xc.所以在一点搜索结束后，对于其搜索路径上的所有点pi，i=1，2，…，N也进行赋值操作pi=xc，这可以显著降低整幅图片计算复杂度，提升车道线检测实时性.最后将收敛到同一点的各类像素点合并，本文综合考虑了像素点的颜色相似性以及坐标相似性.若两样本点xi和xj满足条件||xis-xjs||<ts或||xir-xjr||<tr就将两点合并.同时再从新合并的点出发继续进行合并操作，直到碰到不相似的点或者该点已经属于其他类.而对于含有像素点个数少于阈值m的区域，则将它与其最相似的区域合并，达到消除杂点的作用.4 车道线拟合多数的插值方法拟合曲线往往拟合曲线的精度不够，本发明采用神经网络进行非线性回归的方法取拟合道路车道线.设置6节点的网络隐藏层，采用tanh激活函数进行非线性变化.首先进行线性的变换，公式如下：6 结语本文所提出的基于均值漂移的道路车道线检测算法，经过实验得知，具有以下优点：（1）可以对不同的道路曲线进行拟合，无论是曲线还是直线都可以达到很高的准确性.（2）对多种道路场景，诸如道路阴影、遮挡、明暗交替、车道线模糊都有很好的检测效果，并且鲁棒好、精确度高.参考文献：〔1〕钱基德，陈斌，钱基业，陈刚.基于感兴趣区域模型的车道线快速检测算法[J].电子科技大学学报，2018，47（03）：356-361.〔2〕MA Chao， XIE Mei. A method for lane detection based on color clustering[C]//Third International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. Phutet： IEEE Computer Society， 2010： 200-203.〔3〕李向阳.基于单目视觉的机动车道路检测和跟踪研究[D].上海交通大学，2015.〔4〕Li， X.， Fang， X.， Wang， C.， & Zhang， W. （2014）. Lane Detection and Tracking Using a Parallel-snake Approach. Journal of Intelligent & Robotic Systems， 77（3-4），597–609.〔5〕Neven， D.， Brabandere， B. D.， Georgoulis， S.， Proesmans， M.， & Gool， L. V. （2018）. Towards End-to-End Lane Detection： an Instance Segmentation Approach. 2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium （IV）.〔6〕Gurghian， A.， Koduri， T.， Bailur， S. V.， Carey， K. J.， & Murali， V. N. （2016）. DeepLanes： End-To-End Lane Position Estimation Using Deep Neural Networks. 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops （CVPRW）.〔7〕Huang， Y.， Chen， S.， Chen， Y.， Jian， Z.， & Zheng， N. （2018）. Spatial-Temproal Based Lane Detection Using Deep Learning. Artificial Intelligence Applications and Innovations， 143–154.〔8〕Comaniciu， D.， & Meer， P. （2002）. Mean shift： a robust approach toward feature space analysis. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence， 24（5）， 603–619.〔9〕胡秀敏，何志琴.無人驾驶汽车中的车道线检测研究[J].新型工业化，2018，8（12）：57-60.〔10〕黄思育，柳培忠.一种自适应的车道线检测算法[J].东莞理工学院学报，2019，26（01）：45-49.〔11〕张家搏.基于图像的规则化道路检测与跟踪算法研究[D].哈尔滨工业大学，2017.。
专利名称：基于单目视觉的车道偏离预警系统专利类型：发明专利
发明人：陈卫卫,王卫星,王峰萍,贺燕飞
申请号：CN201810203428.4
申请日：20180305
公开号：CN108438004A
公开日：
20180824
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于单目视觉的车道偏离预警系统，包括图像采集模块、图像处理模块、车道线提取模块、汽车行驶参数采集模块、驾驶人换道意图识别模型构建模块和预警模块。
本发明采用HMM模型并综合考虑自车与周围车辆的动力学关系，如横向速度、偏向角、角速度等动力学特征，进行驾驶员驾驶意图识别，进而降低车道偏离预警的虚警率。
同时系统自带单目传感器工作状态监测功能，提高了系统的安全性。
申请人：长安大学
地址：710064 陕西省西安市雁塔区南二环路中段
国籍：CN
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