车道线检测

资 源 简 介

车道线检测

详 情 说 明

车道线检测是无人驾驶汽车环境感知的关键技术，主要通过车载摄像头捕捉道路图像并识别车道标记。核心算法流程通常包含以下处理步骤：

图像预处理 首先对原始道路图像进行灰度化和高斯模糊处理，减少环境噪声干扰。然后使用Canny边缘检测算法提取图像中的主要边缘特征，突出车道线轮廓。

感兴趣区域(ROI)提取 通过设定梯形掩模区域，只保留车辆正前方的道路区域，排除周边建筑物、天空等无关信息，提高处理效率。

Hough变换检测直线 这是核心算法环节，将图像空间中的像素点映射到参数空间，通过投票机制识别符合直线方程的特征。算法能有效处理中断或模糊的车道线，输出检测到的直线参数。

车道线筛选与拟合 对检测到的多条直线进行斜率筛选，排除非车道线干扰。然后通过最小二乘法拟合出左右两条主车道线，计算其延长线在图像底部的交点作为消失点。

可视化输出 最终在原图像上叠加绘制检测结果，通常用不同颜色标记左右车道线，并显示车道中线作为参考。

该技术需要处理复杂场景下的干扰因素，如光照变化、路面磨损、阴影等。现代系统常结合深度学习模型提高检测精度，但传统图像处理方法在实时性和计算效率上仍有优势。