车道线检测

资 源 简 介

车道线检测

详 情 说 明

在智能驾驶系统中，车道线识别是确保车辆安全行驶的关键技术之一。针对传统算法在复杂环境下的局限性，一种改进的车道线快速识别算法应运而生。

算法的核心思路首先通过图像预处理缩小处理范围，采用ROI（感兴趣区域）提取技术来聚焦车道线可能出现的位置区域。这种区域选择能显著减少后续计算量，提升算法的实时性表现。

边缘检测阶段选用经典的Canny算子，这种多阶段检测器能有效识别图像中的强边缘，为后续处理提供高质量的边缘信息。与传统方法不同的是，该算法创新性地引入了形态学多结构元素建模技术。

多结构元素设计充分考虑了车道线的几何特征，通过不同形态的结构元素组合，可以更准确地提取具有特定方向性和连续性的车道线特征。这种建模方式显著提升了算法对不同类型车道线（如实线、虚线等）的适应能力。

在参数提取环节，算法结合霍夫变换进行直线检测，并设计专门的峰值检测机制来筛选最可能代表实际车道线的参数。通过这种参数化表示，最终能精确重建出左右车道线的实际位置和走向。

相比传统方法，该算法在保持较高实时性的同时，通过形态学建模和多阶段筛选机制，有效提升了在复杂光照、遮挡等恶劣条件下的识别鲁棒性，为智能驾驶系统提供了更可靠的车道线检测方案。