感兴趣区域划分

资 源 简 介

感兴趣区域划分

详 情 说 明

在计算机视觉的道路场景分析中，感兴趣区域（ROI）划分是提升车道线检测效率的关键技术。由于道路图像通常包含大量无关背景信息，合理划定ROI能显著减少计算资源消耗。

传统方法采用固定ROI划分，但这存在两个明显缺陷：首先是静态区域可能遗漏突然出现的车道线变化，其次是始终处理全尺寸区域造成算力浪费。更优解是建立动态ROI调整机制，其核心在于构建可信度反馈系统。

动态调整策略遵循"收缩-扩张"原则：当系统检测到高置信度的道路边界时，自动收缩ROI范围，此时算法仅需处理更精确的窄带区域；当检测结果可信度降低时，则逐步扩大搜索范围，通过增加上下文信息来提高识别稳定性。这种自适应机制既保证了实时性，又增强了系统鲁棒性。

实际应用中，ROI的动态管理需要结合多帧时序信息。通过分析连续帧中车道线特征的稳定性，可以更准确地评估当前ROI划分的合理性，避免因单帧误判导致的频繁区域变动。这种时空结合的ROI优化策略，已成为现代高级驾驶辅助系统(ADAS)的标配方案。