弯道检测（双曲线）

资 源 简 介

弯道检测（双曲线）

详 情 说 明

车道线识别是自动驾驶和高级驾驶辅助系统(ADAS)的关键技术之一，特别是在高速公路场景下。当车辆行驶在弯道时，传统的直线检测方法往往效果不佳，因此需要采用更精确的曲线建模方法。

双曲线建模是一种有效的弯道检测方法。与直线相比，双曲线能更好地拟合实际道路中的弯曲车道线。该方法首先通过canny算子进行边缘检测，有效提取车道线边缘特征。canny算子的优势在于能够准确检测出强度变化的边缘，同时抑制噪声干扰。

在边缘检测后，系统会应用霍夫变换来识别潜在的曲线特征。霍夫变换的优势在于它对噪声和部分遮挡具有鲁棒性，能够有效检测出图像中的几何形状。对于弯道检测，通常采用广义霍夫变换来检测双曲线等复杂曲线。

最后阶段是曲线拟合过程。通过最小二乘法等数学优化技术，系统将检测到的边缘点拟合为双曲线模型。这种拟合不仅考虑了当前帧的图像特征，还会结合历史帧数据进行平滑处理，确保车道线识别的连续性和稳定性。

这种基于双曲线建模的弯道检测方法在实际应用中表现出色，特别是在高速公路的大曲率弯道场景下。它能够准确地识别车道线走向，为车辆提供准确的路径规划信息，是智能驾驶系统中不可或缺的关键技术。