基于单目视觉的非结构化道路检测与跟踪

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第３２卷第３期
２１年３月０１
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Ｖ０．２Ｎ．１３ｏ３
Ｍａ．０１１ｒ２
ｉＪｕｎｌｆＨａｂｎＥｎｉｅｒｎｉｅｓｔｏｒａｒｉｇｎｅｇＵｎｖｒｉｙｏ
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ｏ：０３６／．ｓ．０６—７４．０１０．ｒｅｉｌｎｏｓｙｉａｌ，ｔｅＨｏｇｉｅｅｅｔｄａｄｔａｋｄｂｈｎｅＣｒｔｏｒｏｌｅｐｅｅｖｄｓｍｕｔｅｕｌ．ＦｎｌａｙｈｕｈｌｓｄｔｃｅｎｒｃｅｙｔｅＭｏｔａｌｍｅｈｄｗｅｅｎｏｒｐｅｅｔｄｂｈｅｇｈ，ａｅａｅｇａｉｎｍｐｉｄ，ｄｓａｃ，ａｄｏｅｔｔｎｏｈｉｅＡｓ，ｔｅａｏｔｄｅｒｓｎｅｙｔｅｌｎｔｖｒｇｒｄｅｔａｌｕｅｉｔｎｅｎｒｎａｉｆｔｅｌ．ｌｏｈｄｐｅｔｉｏｎＭｏｔｒｔｏｕｄｂｂｅｔｖｌａｅｗｈｔｅｒｎｔｈｕｈｌｅｅｏｇｔｃｒｉｏｄｂｕｄｒｅｎｎｅＣａｌｍｅｈｄｗｏｌｅａｌｏｅａｕｔｅｈｒｏｅＨｏｇｉｓｂｌｎｅｔｎｒａｏｎａｉｓａｄｏｏｔｎｏａ
基于单目视觉的非结构化道路检测与跟踪
王燕清陈德运石朝侠，，
（．哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院，１黑龙江哈尔滨１０８；．南京理工大学计算机科学与技术学院，苏５００２江
南京２０９）１０４
中图分类号：Ｐ４．文献标识码：文章编号：０６７４（０１０－３４０Ｔ２２６Ａ１０ — ３２１）３０３－６０
Ｕｎｔｕｔｒｄｒａｅｅｔｏｎｒｃｉｇｂｓｄｏｏｏｕａｉｉｎｓｒｃｕｅｏｄｄｔｃｉｎａｄｔａｋｎａｅｎｍｎｃｌｒｖｓｏ
ＷＡＮＧｎｉｇＹａｑｎ，ＣＨＥＮｙｎＤｅｕ，ＳａｘａＨＩＣｈｏｉ
（．Ｓｈｏｏｏｐｔｃｅｃｎｅｈｏｇ，ａｉｎｅｓｙｏｃｎｅａｄＴｃｎｌｙＨａｉ１０８，ｈｎ；．Ｓｈｏｏ１ｃｏｌｆｍｕｅＳｉｅａｄＴｃｎｌｙＨｒｎＵｉｒｉｆｉｃｎｅｈｏｇ，ｒｎ５００Ｃｉａ２ｃｏｌｆＣｒｎｏｂｖｔＳｅｏｂＣｍｕｅＳｉｃｎｅｈｏｇ，ａｎｎｖｒｔｏｃｎｅａｄＴｃｎｌ，Ｎｎｉｇ０４ＣｉａｏｐｔｒｃｎｅａｄＴｃｎｌｙＮｉＵｉｓｙｆｉｃｎｅｈｏｇｅｏｇｅｉＳｅｏｙａｊ１９，ｈ）ｎ２０ｎ
ｗｅｅｆｔｒｄＳｈａｅａｎｃｍｐｉａｅｄｇｓｉｈｍａｅｃｕｄｂｌｍｉａｅｎｅｔｉａｏｄｂｕｄｒｅｒｌｅｅＯｔｔｃｒｉｏｌｃｔｄｅｅｎｔｅｉｇｏｌｅｅｉｎｔｄａｄｃｒａｎｗｅｋｒａｏｎａｉｓｉｔ
夫直线的后验置信度进行评价，根据最大权值提取出最优道路边界线．不同场景下的非结构化道路识别实验表明：该算
法能够有效克服道路缺损、光影、照度变化、水渍等不利因素的影响，平均处理时间为４ｓ５ｍ左右．关键词：道路检测；蒙特卡罗方法；阈值分割；边缘检测；智能车辆
摘
要：针对智能车辆视觉导航中的车道保持问题，采用单目视觉技术检测非结构化道路上的车道线和道路边界，解决
不同路况下道路检测的鲁棒性与实时性问题．首先用一种自适应阈值分割Ｏｓｔｕ方法把道路分为道路区域和非道路区域；然后利用Ｏｓｔｕ算法处理后的图像对Ｃｎｙａｎ边缘进行滤波，在消除复杂背景边缘的同时保留可能的弱的道路边界；最后，用直线长度、平均梯度幅值、直线距离和直线角度四元组联合表示霍夫直线，采用蒙特卡罗方法对属于道路边界的霍
ｏｎｃｌｒｖｓｏｓｐｒｐｓｄｔｅｅｔａｒａｏｎａｙ．Ｆｒｔｈｅｏｇｎｌｉｇｓｓｇｎｅｎｏｔｅｒａｎｍｏｏｕａｉｉｎｗａｏｏｅｏｄｔｃｏｄｂｕｄｒｉｓ，ｔｒｉａｍａｅｗａｅｍｅｔｄｉｔｈｏｄｉ
ａｄｎｎｒａｅｉｎｙｕｉｇｔｅＯｔｕａａｔｅｔｒｓｏｄｓｇｎａｉｎａｇｒｈｎｏ —ｏｄｒｇｏｓｂｓｎｈｓｄｐｉｈｅｈｌｅｍｅｔｔｌｏｉｍ．Ｓｂｅｕｎｌ，ｔｅＣｎｙｅｇｓｖｏｔｕｓｑｅｔｙｈａｎｄｅ
ＡｂｔａｔＴｒｖｎｎｉｔｌｇｎｅｉｌｒｍｅａｔｇｆｏｉａｅｉｉｉｎｂｓｄｎｖｇｔｎ，ａｍｅｈｄｂｓｄｓｒｃ：ｏｐｅｅｔｅｌｅｔｖｈｃｅｆｏｄｐｒｉｍｔｌｎｎｖｓｏ — ａｅａｉａｉａｎｉｎｒｓｏｔｏａｅ

基于单目视觉的非结构化道路检测与跟踪

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